Vectorization and Rasterization: Self-Supervised Learning for Sketch and
Handwriting [168.9] 自己監督型機能学習のための2つの新しいクロスモーダル翻訳プリテキストタスクを提案する:ベクトル化とラスタリゼーション。
当社の学習したエンコーダモジュールは、手書きデータを分析するために、ベースとベクターの両方のダウンストリームアプローチに役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:47:18 GMT)
Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image
Super-Resolution [134.9] 単一画像スーパーレゾリューション (sisr) 法は, 推定劣化モデルが実画像から逸脱した場合はうまく動作しない。
本稿では, ランダムにシャッフルされたブラー, ダウンサンプリング, ノイズ劣化からなる, より複雑で実用的な劣化モデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:40:53 GMT)
REM-Net: Recursive Erasure Memory Network for Commonsense Evidence
Refinement [130.9] REM-Netは、答えを説明できない低品質な証拠を消去することで証拠を洗練するためのモジュールを備えている。
既存の知識ベースから証拠を取得する代わりに、REM-Netは事前訓練された生成モデルを利用して、質問用にカスタマイズされた候補証拠を生成する。
結果はREM-Netの性能を示し、洗練された証拠が説明可能であることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 12:53:00 GMT)
THAT: Two Head Adversarial Training for Improving Robustness at Scale [126.1] 本研究では,大規模多クラスイメージネットデータセットを扱うために設計された2ストリームの逆学習ネットワークであるhead adversarial trainingを提案する。
提案手法では,2つのヘッドと2つの損失関数を持つネットワークを訓練する。1つは自然画像と逆画像間の特徴空間領域シフトを最小化し,もう1つは高い分類精度を促進する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:32:38 GMT)
Unsupervised Learning on Monocular Videos for 3D Human Pose Estimation [121.5] コントラッシブな自己教師学習を用いて、シングルビュービデオからリッチな潜伏ベクトルを抽出する。
また,CSSを時間変化の特徴のみに適用すると同時に,入力を再構築し,近辺と遠方の特徴間の段階的な遷移を促すことにより,リッチな潜伏空間が得られることを示す。
本手法は他の教師なしシングルビュー手法よりも優れており,マルチビュー手法の性能と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:17:03 GMT)
More Photos are All You Need: Semi-Supervised Learning for Fine-Grained
Sketch Based Image Retrieval [112.2] クロスモーダル検索のための新しい半監視フレームワークについて紹介する。
私たちの設計の中心には、連続したフォトツースケッチ生成モデルがあります。
また,不適切な生成を誘導する判別器誘導機構も導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:27:08 GMT)
On Evolving Attention Towards Domain Adaptation [110.6] 本稿では、人間の介入なしに特定のUDAタスクの注意構成を進化させる新しいフレームワークであるEvoADAを提案する。
Office-31、Office-Home、CUB-Paintings、Duke-Market-1510といったクロスドメインベンチマークの実験は、提案されたEvoADAが一貫して複数の最先端ドメイン適応アプローチを向上していることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:50:28 GMT)
Asymmetric CNN for image super-resolution [103.0] 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、過去5年間で低レベルビジョンに広く適用されています。
画像超解像のための非対称ブロック(AB)、mem?ory拡張ブロック(MEB)、高周波数特徴強調ブロック(HFFEB)からなる非対称CNN(ACNet)を提案する。
我々のACNetは、ブラインドノイズの単一画像超解像(SISR)、ブラインドSISR、ブラインドSISRを効果的に処理できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:10:46 GMT)
Deepfake Forensics via An Adversarial Game [99.8] 顔偽造と画像・映像品質の両面での一般化能力向上のための対人訓練を提唱する。
AIベースの顔操作は、しばしば、一般化が困難であるモデルによって容易に発見できる高周波アーティファクトにつながることを考慮し、これらの特定のアーティファクトを曖昧にしようとする新しい逆トレーニング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:20:08 GMT)
The ThreeDWorld Transport Challenge: A Visually Guided Task-and-Motion
Planning Benchmark for Physically Realistic Embodied AI [96.9] 3Dワールドトランスポートチャレンジと呼ばれる視覚誘導と物理駆動のタスク・アンド・モーション計画ベンチマークを紹介します。
この課題では、シミュレーションされた実家環境において、2つの9-DOF関節アームを備えたエンボディエージェントをランダムに生成する。
エージェントは、家の周りに散在するオブジェクトの小さなセットを見つけ、それらをピックアップし、望ましい最終的な場所に輸送する必要があります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:59:08 GMT)
Learning Dynamic Alignment via Meta-filter for Few-shot Learning [94.4] 少ないショット学習は、学習知識を極めて限定的な(サポート)例で適応させることで、新しいクラスを認識することを目的としている。
異なるローカルサポート情報に従って、クエリ領域とチャネルの両方を効果的に強調表示できる動的アライメントを学びます。
結果として得られたフレームワークは、主要な数発の視覚認識ベンチマークに最新技術を確立します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:29:33 GMT)
ScanGAN360: A Generative Model of Realistic Scanpaths for 360$^{\circ}$
Images [92.8] ScanGAN360は,360ドル周画像のスキャンパスを生成するための,新たな生成逆解析手法である。
我々は,損失関数として動的時間ゆがみの球面適応を利用することにより,これを実現する。
私たちのスキャンパスの品質は、競合するアプローチを大きなマージンで上回り、人間のベースラインとほぼ同等です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:34:18 GMT)
Learning Probabilistic Ordinal Embeddings for Uncertainty-Aware
Regression [91.3] 不確かさが唯一の確実性である。
伝統的に、直接回帰定式化を考慮し、ある確率分布の族に出力空間を変更することによって不確実性をモデル化する。
現在のレグレッション技術における不確実性をモデル化する方法は、未解決の問題である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 06:56:09 GMT)
Modeling Deep Learning Based Privacy Attacks on Physical Mail [89.3] mail privacy protectionは、封筒内の隠れたコンテンツへの不正アクセスを防止することを目的としている。
高度に設計されたディープラーニングモデルでは、隠れたコンテンツは封筒を開けることなくほぼ復元できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 21:02:54 GMT)
Spatial-spectral Hyperspectral Image Classification via Multiple Random
Anchor Graphs Ensemble Learning [88.6] 本稿では,複数のランダムアンカーグラフアンサンブル学習(RAGE)を用いた空間スペクトルHSI分類手法を提案する。
まず、各選択されたバンドのより記述的な特徴を抽出し、局所的な構造と領域の微妙な変化を保存するローカルバイナリパターンを採用する。
次に,アンカーグラフの構成に適応隣接代入を導入し,計算複雑性を低減した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:31:41 GMT)
Disentanglement-based Cross-Domain Feature Augmentation for Effective
Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification [87.7] Unsupervised Domain Adaptive (UDA) Person Re-identification (ReID) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへ知識を転送することを目的としている。
ひとつの課題は、トレーニング用に信頼できるラベルでターゲットドメインサンプルを生成する方法だ。
ディスタングルメントに基づくクロスドメイン機能拡張戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:28:41 GMT)
Approximating Instance-Dependent Noise via Instance-Confidence Embedding [87.7] マルチクラス分類におけるラベルノイズは、学習システムの展開にとって大きな障害である。
インスタンス依存ノイズ(IDN)モデルを調査し、IDNの効率的な近似を提案し、インスタンス固有のラベル破損を捕捉する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:33:30 GMT)
MetaAlign: Coordinating Domain Alignment and Classification for
Unsupervised Domain Adaptation [84.9] 本稿ではMetaAlignと呼ばれるメタ最適化に基づく効果的な戦略を提案する。
ドメインアライメントの目的と分類の目的をメタ学習計画におけるメタトレーニングとメタテストのタスクとして扱う。
実験結果は,アライメントに基づくベースラインアプローチを用いた提案手法の有効性を実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:16:05 GMT)
Causal Inference Under Unmeasured Confounding With Negative Controls: A
Minimax Learning Approach [84.3] すべての共同設立者が観察されず、代わりに負の制御が利用可能である場合の因果パラメータの推定について検討する。
最近の研究は、2つのいわゆるブリッジ関数による同定と効率的な推定を可能にする方法を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:59:19 GMT)
Regularization by Denoising Sub-sampled Newton Method for Spectral CT
Multi-Material Decomposition [78.4] スペクトルctを用いたマルチマテリアル画像再構成のためのモデルベース最大後課題の解決法を提案する。
特に,プラグイン画像復号化機能に基づく正規化最適化問題について提案する。
スペクトルct材料分解の数値的および実験的結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:20:10 GMT)
AutoLoss-Zero: Searching Loss Functions from Scratch for Generic Tasks [78.3] AutoLoss-Zeroは、ジェネリックタスクのスクラッチから損失関数を検索する最初のフレームワークである。
探索効率を向上させるために、損失低減プロトコルと勾配等価性チェック戦略を開発する。
様々なコンピュータビジョンタスクにおける実験により、検索損失関数は既存の損失関数と同等かそれ以上かが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:59:09 GMT)
Estimating Koopman operators for nonlinear dynamical systems: a
nonparametric approach [77.8] Koopman演算子は非線形系の線形記述を可能にする数学的ツールである。
本稿では,その核となる部分を同一フレームワークのデュアルバージョンとして捉え,それらをカーネルフレームワークに組み込む。
カーネルメソッドとKoopman演算子との強力なリンクを確立し、Kernel関数を通じて後者を推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 11:08:26 GMT)
Reinforcement Learning for Deceiving Reactive Jammers in Wireless
Networks [76.8] 投石機を標的チャネルに攻撃させるという考え方に基づいて, 新規な投石防止戦略を提案する。
ジャマーのチャネル情報はユーザには知られていないため、最適なチャネル選択スキームとサブ最適電力割当が提案されている。
シミュレーションの結果,提案手法は,比較したrlベース抗ジャミング法とランダム探索法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:12:41 GMT)
A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference [75.6] 量子化は、必要なビット数を最小限に抑えるために、固定された離散数の集合に連続実数値を分散する問題である。
近年、コンピュータビジョン、自然言語処理、関連分野でのニューラルネットワークモデルの顕著な性能のために最前線に達しています。
浮動小数点表現から4ビット以下の低精度固定整数値への移行は、メモリフットプリントとレイテンシを16倍削減する可能性を秘めている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 06:57:11 GMT)
Looking into Your Speech: Learning Cross-modal Affinity for Audio-visual
Speech Separation [73.2] 本稿では,音声-視覚的ニューラル処理を用いて音声信号と映像を分離する問題に対処する。
従来の手法では、フレームワイドマッチング基準を用いて、音声とビデオの共有情報を抽出する。
音声と視覚ストリーム間の局所的な親和性だけでなく,グローバル通信を学習するクロスモーダル親和性ネットワーク(CaffNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:39:12 GMT)
Progressive-X+: Clustering in the Consensus Space [71.4] 本稿では,未知数の幾何モデル,例えばホモグラフを求める新しいアルゴリズムを提案する。
この問題は、spash point-to-model代入を形成することなく、支配的なモデルインスタンスを段階的に見つけることで形式化される。
この新たな定式化は、多くの視覚問題に対してリアルタイムに実行しながら、最先端の精度で単純な反復アルゴリズムをもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:35:07 GMT)
Tangent Space Backpropagation for 3D Transformation Groups [71.4] 3Dトランスフォーメーショングループは3Dビジョンやロボット工学で広く利用されている。
ユークリッド空間に3D変換を埋め込む標準的なバックプロパゲーションアプローチは、数値的困難に苦しむ。
3D変換の群構造を利用する新しいライブラリを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:26:27 GMT)
Mask Attention Networks: Rethinking and Strengthen Transformer [71.0] Transformerは、セルフアテンションネットワーク(SAN)とフィードフォワードネットワーク(FFN)の2つのサブレイヤからなる注目ベースのニューラルネットワークです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:07:44 GMT)
Video Instance Segmentation with a Propose-Reduce Paradigm [68.6] ビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)は、ビデオ内の各フレームごとに定義されたクラスのすべてのインスタンスをセグメンテーションし、関連付けることを目的とする。
先行メソッドは通常、フレームまたはクリップのセグメンテーションを最初に取得し、追跡またはマッチングによって不完全な結果をマージします。
新しいパラダイムであるPropose-Reduceを提案し、入力ビデオの完全なシーケンスを1ステップで生成します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:58:36 GMT)
Efficient Computation of Expectations under Spanning Tree Distributions [67.7] 本稿では,エッジファクター,非プロジェクティブ・スパンニングツリーモデルにおいて,一階期待と二階期待の重要なケースに対する統一アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは勾配と期待の基本的な関係を利用しており、効率的なアルゴリズムを導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:12:34 GMT)
Recent Advances in Large Margin Learning [64.0] 本稿では,(非線形)深層ニューラルネットワーク(dnn)のための大規模マージントレーニングとその理論的基礎の最近の進歩に関する調査を行う。
古典研究から最新のDNNへの分類マージンの策定を一般化し、マージン、ネットワーク一般化、堅牢性の間の理論的関連性をまとめ、最近のDNNのマージン拡大の取り組みを総合的に紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:12:00 GMT)
Rethinking the Heatmap Regression for Bottom-up Human Pose Estimation [63.6] 本稿では,各キーポイントの標準偏差を適応的に調整できるスケール適応型ヒートマップ回帰(SAHR)法を提案する。
SAHRは、前景サンプル間の不均衡を悪化させ、SAHRの改善を損なう可能性がある。
また,重量適応型ヒートマップ回帰(WAHR)を導入し,背景試料のバランスをとる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:38:37 GMT)
Adversarial Imitation Learning with Trajectorial Augmentation and
Correction [61.9] 本稿では,拡張軌道の成功を保った新しい拡張手法を提案する。
我々は, 合成専門家を用いた模倣エージェントの訓練を行うために, 逆データ拡張模倣アーキテクチャを開発した。
実験により,我々のデータ拡張戦略は,敵対的模倣の精度と収束時間を向上できることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:49:32 GMT)
Orthogonal Projection Loss [59.6] 直交射影損失(OPL)と呼ばれる新しい損失関数を開発する。
OPLは、機能空間におけるクラス内クラスタリングとクラス間分離を直接実施する。
OPLは、慎重な負のマイニングを必要とせず、バッチサイズに敏感であるため、ユニークな利点がある。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:58:00 GMT)
Hierarchical Deep CNN Feature Set-Based Representation Learning for
Robust Cross-Resolution Face Recognition [59.3] クロスリゾリューション顔認識(CRFR)は、インテリジェントな監視およびバイオメトリックフォレンジックにおいて重要である。
既存の浅層学習と深層学習に基づく手法は、HR-LR対を共同特徴空間にマッピングすることに焦点を当てている。
本研究では,多レベル深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能を完全に活用し,堅牢なCRFRを実現することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:03:42 GMT)
Learning and Evaluating Representations for Deep One-class
Classification [59.1] ディープワンクラス分類のための2段階フレームワークを提案する。
まず,一級データから自己教師付き表現を学習し,学習した表現に基づいて一級分類器を構築する。
実験では、視覚領域の1クラス分類ベンチマークで最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:11:23 GMT)
Rethinking Deep Contrastive Learning with Embedding Memory [58.7] ペアワイズ損失関数は広く研究され、dml(deep metric learning)のパフォーマンスを継続的に改善することが示されている。
本稿では,様々な対損失関数の重み付け戦略を体系的に研究する新しい手法を提案し,組重み付けを埋め込みメモリで再考する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:39:34 GMT)
KiloNeRF: Speeding up Neural Radiance Fields with Thousands of Tiny MLPs [57.9] NeRFは、RGB画像にニューラルラジアンスフィールドを取り付けることで、前例のない品質のシーンの斬新なビューを合成します。
NeRFは、深層多層パーセプトロン(MLP)を数百万回クエリする必要があるため、レンダリング時間が遅くなる。
本稿では,1個ではなく数千個の小片を利用することで,大幅なスピードアップが可能であることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:53:05 GMT)
Equality before the Law: Legal Judgment Consistency Analysis for
Fairness [55.9] 本論文では,LInCo(Legal Inconsistency Coefficient)の判定不整合性評価指標を提案する。
法的な判断予測(LJP)モデルを用いて異なる集団の裁判官をシミュレートし、異なる集団で訓練されたLJPモデルによる判断結果の不一致を判断する。
私達はLInCoを実際の場合の不一致を探検するために使用し、次の観察に来ます:(1)地域およびジェンダーの不一致は法制度でありますが、ジェンダーの不一致は地方不一致より大いにより少しです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:28:00 GMT)
Controlling Dialogue Generation with Semantic Exemplars [55.5] 本稿では,経験的応答に現れる意味的フレームを用いて生成をガイドする,経験的対話生成モデルEDGEを提案する。
単語自体の単語ではなく、経験者の意味的フレームに基づく対話生成の制御により、生成した応答の一貫性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:30:46 GMT)
Inferring Latent Domains for Unsupervised Deep Domain Adaptation [55.0] Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、ラベル付きデータが利用できないターゲットドメインでモデルを学習する問題を指す。
本稿では,視覚データセット中の潜在ドメインを自動的に発見することにより,udaの問題に対処する新しい深層アーキテクチャを提案する。
提案手法を公開ベンチマークで評価し,最先端のドメイン適応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） (Thu, 25 Mar 2021 14:33:33 GMT)
SS-SFDA : Self-Supervised Source-Free Domain Adaptation for Road
Segmentation in Hazardous Environments [54.2] 本研究では,雨や霧などの悪天候条件下での道路の非監督的区画化に対する新しいアプローチを提案する。
これには、自己教師付き学習を用いたソースフリードメイン適応(SFDA)のための新しいアルゴリズムが含まれている。
実際の悪天候条件と合成悪天候条件に対応するデータセットを6ドルで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:33:13 GMT)
High-fidelity spatial mode transmission through a 1-km-long multimode
fiber via vectorial time reversal [51.3] 長い多モードファイバのベクトル時間反転技術を開発し,実験的に実証した。
210 Laguerre-GaussモードとHermite-Gaussモードの80%以上の平均モード忠実度は、不安定な1km長繊維上のベクトル時間反転を用いて得られる。
また,多モード長繊維上での実用的でスケーラブルな空間モード多重化量子通信プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:15:18 GMT)
Neural Architecture Search From Fr\'echet Task Distance [51.0] 与えられたベースラインタスクのセット内の対象タスクと各タスクの間の距離を、ターゲットタスクのニューラルネットワークアーキテクチャ検索スペースを減らすためにどのように使用できるかを示す。
タスク固有のアーキテクチャに対する検索空間の複雑さの低減は、このサイド情報を用いることなく完全な検索を行う代わりに、類似したタスクのために最適化されたアーキテクチャ上に構築することで達成される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:13:56 GMT)
Boosting Binary Masks for Multi-Domain Learning through Affine
Transformations [49.3] マルチドメイン学習の目標は、すべてのドメインでタスクを実行する単一のモデルを作成することです。
最近の研究は、学習されたバイナリ変数を通して、与えられた元のconv-netの内部重みをマスキングすることでこの問題に対処できることを示した。
元のネットワークパラメータのアフィン変換によるマルチドメイン学習のためのバイナリマスクベースのモデルの一般定式化を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:54:37 GMT)
A Survey on Curriculum Learning [48.4] Curriculum Learning(CL)は、より簡単なデータからより難しいデータまで、マシンラーニングモデルをトレーニングするトレーニング戦略である。
CL戦略は、使い易いプラグインとして、様々なモデルの一般化能力と収束率を改善する能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:56:49 GMT)
DRO: Deep Recurrent Optimizer for Structure-from-Motion [46.3] 本稿では,recurrent neural network in structure-from-motion (sfm)に基づく新しい最適化手法を提案する。
神経は奥行きをアップデートし、カメラはイテレーションを通じて機能測定コストを最小化します。
実験により, 繰り返し計算により, 深度とポーズを補正しながら, 特徴量コストを効果的に低減できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:23:23 GMT)
Adversarial Attacks on Deep Learning Based mmWave Beam Prediction in 5G
and Beyond [46.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、受信信号強度(RSS)を用いて各UEに最もスランシングされたビームを、可能な狭いビームのサブセットから予測することができる。
そこで本稿では,DNN への入力として,航空機上で捕獲した RSS を操作するための摂動を発生させることにより,敵攻撃を提案する。
この攻撃によりIA性能が大幅に低下し、DNNはガウスや均一なノイズで攻撃を妨害するよりも小さなRSSのビームを選択することにだまされる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:25:21 GMT)
Robust and Private Learning of Halfspaces [44.8] 学習ハーフスペースにおけるL2摂動下での差分プライバシーと対向ロバスト性の間のトレードオフについて検討する。
私たちの結果のハイライトは、堅牢でプライベートな学習は、堅牢な学習やプライベートな学習よりも難しい、ということです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:20:21 GMT)
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows [44.1] 本稿では,コンピュータビジョンの汎用バックボーンとして機能する,Swin Transformerと呼ばれる新しいビジョントランスを提案する。
COCOの+2.7ボックスAPと+2.6マスクAP、ADE20Kの+3.2mIoUという大きなマージンで、トランスフォーマーベースのモデルのビジョンバックボーンとしての可能性を実証しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:59:31 GMT)
Explainability in Graph Neural Networks: A Taxonomic Survey [43.0] グラフニューラルネットワーク(gnns)とその説明能力は急速に発展している。
GNNの説明可能性メソッドの統一された処理も、評価のための標準的なベンチマークとテストベッドもありません。
本研究はgnn説明可能性の統一的な方法論的処理と評価のための標準テストベッドを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:30:12 GMT)
SMILE: Self-Distilled MIxup for Efficient Transfer LEarning [42.6] 本研究では, SMILE-Self-Distilled Mixup for EffIcient Transfer LEarningを提案する。
混合画像を入力として、SMILEはCNN特徴抽出器の出力を正規化し、入力の混合特徴ベクトルから学習する。
トリプルレギュラライザーは、特徴空間とラベル空間の両方で混合効果のバランスをとりながら、前訓練タスクのサンプル間の線形性をバインドします。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:02:21 GMT)
Model Predictive Actor-Critic: Accelerating Robot Skill Acquisition with
Deep Reinforcement Learning [42.5] Model Predictive Actor-Critic (MoPAC)は、モデル予測ロールアウトとポリシー最適化を組み合わせてモデルバイアスを軽減するハイブリッドモデルベース/モデルフリーメソッドである。
MoPACは最適なスキル学習を近似誤差まで保証し、環境との物理的相互作用を減らす。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:50:24 GMT)
Universal Representation Learning from Multiple Domains for Few-shot
Classification [41.8] 複数の個別に訓練されたネットワークの知識を蒸留し,一組の普遍的な深層表現を学習することを提案する。
より効率的な適応ステップにより、未確認領域に対する普遍表現をさらに洗練できることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:49:12 GMT)
Scaling-up Disentanglement for Image Translation [40.8] ラベル付き属性とラベルなし属性を分離する単一のフレームワークであるOverLORDを提案する。
私達は反対の訓練か建築バイアスに頼りません。
大規模な評価では,最先端手法よりも翻訳品質が高く,出力の多様性も優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:52:38 GMT)
MCTSteg: A Monte Carlo Tree Search-based Reinforcement Learning
Framework for Universal Non-additive Steganography [40.6] MCTStegと呼ばれる自動非付加ステガノグラフィー歪み学習フレームワークを提案する。
自己学習特性とドメインに依存しない報酬機能により、MCTStegは初めて報告された普遍的な非付加性ステガノグラフィーフレームワークとなった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:12:08 GMT)
Evidence of Task-Independent Person-Specific Signatures in EEG using
Subspace Techniques [40.6] この研究は、関連する分散を正規化することによって、タスク/条件に依存しないバイオメトリックシグネチャをモデル化しようとする。
提案手法は,脳波信号全体に生体情報が存在すると仮定し,高次元空間において時間にわたって統計を蓄積する。
最高のサブスペースシステムでは、被験者が30名、被験者が920名であるデータセットで、それぞれ86.4%と35.9%の精度を持つ個人を9つのEEGチャンネルで識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 20:12:42 GMT)
Self-Training for Class-Incremental Semantic Segmentation [40.5] クラスインクリメンタルなセマンティックセグメンテーションでは、以前のタスクのラベル付きデータにアクセスできません。
本稿では,従来の知識のリハーサルに使用されるラベルなしデータを活用した自己学習手法を提案する。
自己エントロピーの最大化は、過信予測を円滑にすることで、結果をさらに改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:49:26 GMT)
SketchGNN: Semantic Sketch Segmentation with Graph Neural Networks [40.3] 自由手ベクトルスケッチのセマンティックセグメンテーションとラベル付けのための畳み込みグラフニューラルネットワークであるSketchGNNを紹介する。
ノードごとのラベルを予測するために、SketchGNNはグラフ畳み込みと静的な分岐ネットワークアーキテクチャを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:05:02 GMT)
An Approach to Improve Robustness of NLP Systems against ASR Errors [39.6] 音声対応システムは通常、音声を自動音声認識モデルを介してテキストに変換し、テキストを下流の自然言語処理モジュールに供給します。
ASRシステムのエラーは、NLPモジュールの性能を著しく低下させる可能性がある。
これまでの研究では、トレーニングプロセス中にasrノイズを注入することにより、この問題を解決するためにデータ拡張手法を用いることが有効であることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:15:43 GMT)
Meta-DETR: Few-Shot Object Detection via Unified Image-Level
Meta-Learning [39.5] 少数の注釈付き例だけで、新規な物体の検出を狙っている。
本稿では,新しいメタ検出器フレームワークであるMeta-DETRを提案する。
代わりに、オブジェクトローカリゼーションと画像レベルでの分類を統一的で補完的な方法でメタ学習します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:54:43 GMT)
HoliCity: A City-Scale Data Platform for Learning Holistic 3D Structures [39.3] このデータセットには6,300個の現実世界のパノラマがあり、ロンドンのダウンタウンのCADモデルと正確に一致しており、面積は20km2である。
このデータセットの最終的な目標は、都市再建、マッピング、拡張現実のための実際のアプリケーションをサポートすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:06:19 GMT)
Patch Craft: Video Denoising by Deep Modeling and Patch Matching [38.6] 我々はパッチクラフトフレームの概念 - 実際のフレームと類似した人工フレーム - を紹介し、マッチしたパッチをタイル化することで構築する。
当社のアルゴリズムは,パッチクラフトフレームで映像シーケンスを拡大し,CNNに配信する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 11:45:43 GMT)
Weakly-supervised Audio-visual Sound Source Detection and Separation [38.5] 本稿では,個々の物体の見た目と音の双方をネットワークが学習する,音声と視覚の協調手法を提案する。
音分離の文脈で弱教師付きオブジェクトセグメンテーションを導入する。
私たちのアーキテクチャはエンドツーエンドで学ぶことができ、追加の監視やバウンディングボックスの提案は必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:17:55 GMT)
Self-Supervised Training Enhances Online Continual Learning [37.9] 連続学習では、システムは壊滅的な忘れずに、非定常データストリームから段階的に学習する必要があります。
自己教師付き事前トレーニングは、教師付き学習よりも一般化する機能をもたらす可能性がある。
我々の最善のシステムは、オンライン連続学習の最先端技術よりも、クラスインクリメンタルイメージネットにおいて、トップ1の精度を14.95%向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:45:27 GMT)
Contour Primitive of Interest Extraction Network Based on One-Shot
Learning for Object-Agnostic Vision Measurement [37.6] 単発学習フレームワークに基づく利子抽出ネットワーク(CPieNet)の輪郭プリミティブを提案する。
新たなCPI抽出タスクのために,オンライン公開画像を用いたObject Contour Primitivesデータセットと,ロボットに搭載されたカメラを用いたRobotic Object Contour Measurementデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:23:39 GMT)
Enabling Design Methodologies and Future Trends forEdge AI:
Specialization and Co-design [37.5] エッジAI開発スタック全体にまたがる、最新の可能な設計方法論に関する包括的な調査を提供する。
効率的なエッジAI開発のための重要な手法は、単層特殊化とクロス層共同設計である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:29:55 GMT)
Risk Bounds and Rademacher Complexity in Batch Reinforcement Learning [36.0] 本稿では,一般値関数近似を用いたバッチ強化学習(RL)について考察する。
Empirical Risk Minimizer (ERM) の過剰リスクは、関数クラスの Rademacher 複雑性によって有界である。
高速統計率は局所ラデマッハ複雑性のツールを使用することで達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:45:29 GMT)
PlenOctrees for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields [35.6] ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)をリアルタイムにレンダリングする手法として,Octreeベースの3D表現であるPlenOctreesを提案する。
従来のNeRFよりも3000倍以上高速な150FPS以上の800x800画像のレンダリングが可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:59:06 GMT)
Jointly Modeling Heterogeneous Student Behaviors and Interactions Among
Multiple Prediction Tasks [35.2] 学生の予測課題は学生と大学生の両方にとって実用的な意味を持つ。
本稿では,不均一な振る舞いをモデル化し,複数の予測を行う。
大学から収集した実世界のデータセットに基づいて,モチベーション行動予測タスクを3つ設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:01:58 GMT)
DSIC: Dynamic Sample-Individualized Connector for Multi-Scale Object
Detection [33.6] マルチスケールオブジェクト検出のための動的サンプル独立接続器(DSIC)を提案する。
ISGは、機能統合の入力としてバックボーンから多レベル特徴を適応的に抽出する。
CSGはマルチレベル機能に基づいて情報伝達経路を自動的に活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:14:16 GMT)
On InstaHide, Phase Retrieval, and Sparse Matrix Factorization [32.9] InstaHideは、分散学習の文脈でプライベートデータセットのセキュリティを保存するためのスキームである。
健全な疑問は、このスキームが証明可能な意味で安全かどうかである。
本研究は, 位相探索の古典的問題に対する, マルチタスク, 欠落データバージョンの平均ケース複雑性と, 非常に微妙な関係があることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 00:08:38 GMT)
RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection [32.2] 通常のCNNを用いた予備的特徴抽出の後,車線特徴量を高めるために,Recurrent Feature-Shift Aggregator (RESA) という新しいモジュールを提案する。
RESAは、スライスされた特徴写像を集約することで、外観の弱い難解なシナリオでレーンを正確に予測することができる。
提案手法は,2つの人気のある車線検出ベンチマーク(CULaneとTusimple)の最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:14:56 GMT)
Hierarchical Proxy-based Loss for Deep Metric Learning [32.1] プロキシベースのメトリック学習の損失は、高速収束とトレーニングの複雑さが低いため、ペアベースの損失よりも優れている。
我々は,この暗黙の階層を,プロキシに階層構造を課すことで活用するフレームワークを提案する。
その結果、階層型プロキシベースの損失フレームワークは、既存のプロキシベースの損失のパフォーマンスを改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 00:38:33 GMT)
COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images [32.0] 本稿では,深層ニューラルネットワークに基づく画像の対応関係を探索する新しい枠組みを提案する。
そうすることで、興味のある点のみをクエリし、スパース対応を取り出すか、画像中のすべての点をクエリし、密接なマッピングを得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 22:47:02 GMT)
On the Stability of Fine-tuning BERT: Misconceptions, Explanations, and
Strong Baselines [31.8] BERTのような微調整済みの言語モデルは、様々なNLPベンチマークでリーダーボードを独占する一般的なプラクティスとなっている。
以前の文献では、破滅的な忘れ物と微調整データセットの小さなサイズの2つの潜在的な原因が明らかになった。
どちらの仮説も微調整の不安定性を説明できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:39:38 GMT)
Rethinking Self-Supervised Learning: Small is Beautiful [30.8] 小解像度、小アーキテクチャ、小データという3つの部分を含むスケールダウン自己監督学習(S3L)を提案します。
さまざまなデータセットセットにおいて、S3Lは、以前のSSL学習パラダイムと比較して、トレーニングコストを大幅に削減しながら、一貫して高い精度を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:48:52 GMT)
Optimized Coverage Planning for UV Surface Disinfection [30.8] 移動型紫外線消毒ロボットのための準最適カバープランナを提案する。
照射時間効率を最適化し、各表面から十分な量の放射線が受けられるようにする。
実験結果から,本手法は既存のuvロボットの戦略と同じ露光時間により多くのカバレッジを達成できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 21:16:25 GMT)
Real-Time and Accurate Object Detection in Compressed Video by Long
Short-term Feature Aggregation [30.7] ビデオオブジェクト検出は、検出速度と精度の限界を押し上げるために研究される。
コスト削減のため、ビデオ中のキーフレームをあまりサンプリングせず、残りのフレームはキーフレームではないように扱います。
大きくて深いネットワークはキーフレームの特徴を抽出するのに使われ、小さなネットワークはキーでないフレームに使われます。
提案するビデオオブジェクト検出ネットワークは,大規模なImageNet VIDベンチマークを用いて評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:38:31 GMT)
EfficientTDNN: Efficient Architecture Search for Speaker Recognition in
the Wild [29.6] 認識精度を維持しつつ、推論効率を向上させるために、ニューラルネットワーク探索に基づく効率的な時間遅延ニューラルネットワーク(EfficientTDNN)を提案する。
VoxCelebデータセットの実験では、EfficientTDNNは約1013$sの巨大な検索スペースを提供し、1.66%のEERと0.156のDCF$_0.01$と565MMACを達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:28:07 GMT)
Deep-AIR: A Hybrid CNN-LSTM Framework for Air Quality Modeling in
Metropolitan Cities [28.2] Deep-AIRは、畳み込みニューラルネットワークと長期記憶ネットワークを組み合わせた、新しいハイブリッドディープラーニングフレームワークである。
提案手法は,大気汚染と都市動態の特徴の相互相互作用の学習を強化するために,1x1畳み込み層を生成する。
香港では, 67.6%, 77.2%, 66.1%の精度, 1時間, 24時間大気汚染予測, 65.0%, 75.3%, 63.5%の精度を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:47:56 GMT)
JDSR-GAN: Constructing A Joint and Collaborative Learning Network for
Masked Face Super-Resolution [28.0] ほとんどのビデオ監視シナリオで得られた顔画像は、マスクと同時に低解像度です。
これまでのスーパーレゾリューションソリューションのほとんどは、1つのモデルで両方のタスクを処理できない。
我々は,マスク付き顔超解像課題のための共同学習ネットワークJDSR-GANを構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:50:40 GMT)
FixBi: Bridging Domain Spaces for Unsupervised Domain Adaptation [26.9] 我々は、ソースとターゲットドメイン間の複数の中間ドメインを拡大するために、固定比に基づくミックスアップを導入する。
我々は、相補的な特性を持つソース支配モデルとターゲット支配モデルを訓練する。
提案手法により,モデルが対象ドメインに徐々にドメイン知識を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:22:12 GMT)
Residual Energy-Based Models for End-to-End Speech Recognition [26.9] 自己回帰型ASRモデルを補完するために残留エネルギーベースモデル(R-EBM)を提案する。
100hr LibriSpeechデータセットの実験では、R-EBMはワードエラー率(WER)を8.2%/6.7%削減できる。
自己教師付き学習(wav2vec 2.0)を用いた最先端モデルでは、R-EBMはWERと信頼性推定性能の両方を大幅に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 22:08:00 GMT)
Enhance Curvature Information by Structured Stochastic Quasi-Newton
Methods [26.7] 非線型関数の有限和を最小化する2次計算法を考える。
真のヘッセン行列は、しばしば安価な部分と高価な部分の組み合わせであるため、構造化された準ニュートン収束法を提案する。
提案手法は最先端の手法と非常に競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:43:23 GMT)
BERT4SO: Neural Sentence Ordering by Fine-tuning BERT [26.1] 最近の研究では、ランキング問題として、ディープニューラルネットワークを適用している。
BERTを微調整し、文章順序付けを行う新しい方法BERT4SOを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:32:32 GMT)
SuPer Deep: A Surgical Perception Framework for Robotic Tissue
Manipulation using Deep Learning for Feature Extraction [25.9] 深層学習を外科的知覚に活用する。
我々は,効率的な特徴抽出が可能なディープニューラルネットワークを組織再構成と機器のポーズ推定プロセスに統合した。
本フレームワークは, 深層学習を特徴抽出に用いることにより, 手術環境における最先端の追跡性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:41:43 GMT)
3D3L: Deep Learned 3D Keypoint Detection and Description for LiDARs [25.7] 本稿では3D3Lの基盤として最先端の2D特徴ネットワークを使用し,LiDAR領域の画像の強度と深さを両立させる。
以上の結果から,lidarスキャン画像から抽出されたキーポイントとディスクリプタは,各ベンチマーク指標において最先端を上回っていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:08:07 GMT)
AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-Temporal Multi-Agent
Forecasting [25.2] 我々は、時間と社会的次元を共同でモデル化する新しいトランスフォーマー、AgentFormerを提案する。
エージェントフォーマに基づいて,任意のエージェントの特徴に任意の時間ステップで対応可能なマルチエージェント軌道予測モデルを提案する。
提案手法は,歩行者および自律運転用データセットにおける技術状況を大幅に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:59:01 GMT)
Preserve, Promote, or Attack? GNN Explanation via Topology Perturbation [24.7] 入力グラフのトポロジー摂動を表すマスクを取得し,多目的解釈フレームワークを開発した。
フレームワークをインタラクティブな視覚化システム(GNNViz)にパックし、Preserve、Promote、Attack GNNの予測といった複数の目的を達成できます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:04:08 GMT)
Describing and Localizing Multiple Changes with Transformers [24.1] 変更キャプションタスクは、シーン変更前後で観察されるイメージペアの変化を検出することを目的としている。
CGに基づくマルチチェンジキャプションデータセットを提案する。
マルチチェンジキャプションにおける単一変更キャプションの既存手法をベンチマークする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 21:52:03 GMT)
Stepwise Goal-Driven Networks for Trajectory Prediction [24.1] 観測されたエージェントの将来の軌跡を,複数の時間スケールで推定し,その目標を用いて予測することを提案する。
SGNet(Stepwise Goal-Driven Network)という新しい軌道予測ネットワークを提案する。
特に、フレームワークには、履歴情報をキャプチャするエンコーダモジュール、一連の目標を未来に予測するステップワイズ目標推定モジュール、将来の軌道を予測するデコーダモジュールが組み込まれています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:51:54 GMT)
High-Fidelity Pluralistic Image Completion with Transformers [23.6] 本稿では, トランスフォーマーによる外観先行復元とcnnによるテクスチャ補足という多元的画像補完に, 両世界のベストをもたらす。
提案手法は3つの観点で最先端の手法を大幅に上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:59:46 GMT)
Leveraging Post Hoc Context for Faster Learning in Bandit Settings with
Applications in Robot-Assisted Feeding [23.4] 自律的なロボット支援給餌には、さまざまな食品を入手する能力が必要である。
以前の研究では、問題は視覚的コンテキストを持つ線形バンディットとして表現できることが示されていた。
本稿では,ポストホックコンテキストを付加したリニアコンテキスト帯域幅フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 22:04:50 GMT)
Soft-IntroVAE: Analyzing and Improving the Introspective Variational
Autoencoder [23.0] Soft-IntroVAEは、生成されたサンプルのスムーズな指数的損失でヒンジ損失項を置き換える修正されたIntroVAEです。
我々は、IntroVAEがデータ分布とエントロピー項からのKL距離の合計を最小化する分布に収束することを示した。
本稿では,非教師なし画像翻訳と分布外検出に対するsoft-introvaeの2つの応用について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:12:51 GMT)
Unmanned Aerial Vehicle Visual Detection and Tracking using Deep Neural
Networks: A Performance Benchmark [22.2] 無人航空機(UAV)は、悪用と悪用の両方により、航空安全に大きなリスクをもたらす可能性がある。
uav検出の一般的な技術は可視帯および熱赤外イメージング、電波、レーダーである。
画像に基づく物体検出のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、この検出と追跡タスクに視覚情報を使用する可能性を開く。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:51:53 GMT)
Active Structure Learning of Bayesian Networks in an Observational
Setting [21.4] 観測環境におけるベイズネットワークのアクティブ構造学習について検討した。
本稿では,高い確率で最適なスコアに対して$epsilon$-closeのスコアを持つ構造を求める,新しい能動学習アルゴリズムを提案する。
安定」と呼ばれる分布のクラスについて、$d$がネットワーク変数の数である$widetildeOmega(d3)$の係数までのサンプル複雑さの減少が得られることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 12:50:14 GMT)
Sketchy Empirical Natural Gradient Methods for Deep Learning [20.5] 本研究では,大規模ディープラーニング問題に対する効率的なスケッチ型経験勾配法 (SENG) を提案する。
SENGの分散バージョンは、非常に大規模なアプリケーション向けにも開発されている。
ImageNet-1kのタスクResNet50では、SENGは41時間以内に75.9%のTop-1テストの精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:39:30 GMT)
CGPart: A Part Segmentation Dataset Based on 3D Computer Graphics Models [19.7] CGPartは3DCADモデル、合成画像、実際のテスト画像に関する詳細なアノテーションを提供する。
CGPartには、$ 5$の車両カテゴリをカバーする221$ 3D CADモデルが含まれています。
これらのCADモデルから168,000ドル(約1万6000円)の合成画像を作成しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:34:21 GMT)
MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition [19.0] メタラーニングによる意味的方向変換を自動学習する新しい手法を提案する。
具体的には、トレーニング中の強化戦略を動的に最適化し、小さなバランスの取れた検証セットでの損失を最小限に抑える。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:49:57 GMT)
Reading and Acting while Blindfolded: The Need for Semantics in Text
Game Agents [18.7] 人工エージェントがテキストのセマンティック理解をどのように利用するかは、まだ不明である。
表現空間を正規化し,探索を促す逆ダイナミクスデコーダを提案する。
将来のエージェントの設計における我々の発見の意義を、より強い意味論的理解で議論する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:35:27 GMT)
Bidirectional Attention Network for Monocular Depth Estimation [18.4] 双方向注意ネットワーク(BANet)は単眼深度推定(MDE)のためのエンドツーエンドフレームワークである
フィードフォワード機能マップを利用した双方向アテンションモジュールを導入し、グローバルコンテキストを組み込んであいまいさを除去する。
提案手法は,メモリと計算の複雑さを低減した,最先端の単分子深度推定法と同等以上の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:43:01 GMT)
Equivariant Point Network for 3D Point Cloud Analysis [17.7] 点雲解析のための実効的で実用的なSE(3)(3次元翻訳と回転)同変ネットワークを提案する。
まず,6次元の畳み込みを2つの分離可能な畳み込み作用素に分解する新しい枠組みであるSE(3)分離点畳み込みを提案する。
第2に,同変特徴の表現性を効果的に活用するアテンション層を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 21:57:10 GMT)
D-ACC: Dynamic Adaptive Cruise Control for Highways with Ramps Based on
Deep Q-Learning [17.4] 深層強化学習に基づく動的適応型クルーズ制御システム(D-ACC)を提案する。
D-ACCは、ランプのあるハイウェイセグメントにおける最先端のインテリジェントACCシステムと比較して、トラフィックフローを最大70%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:51:54 GMT)
STA-VPR: Spatio-temporal Alignment for Visual Place Recognition [17.2] 画像間の距離を計測しながら空間領域から局所的な特徴を整列する適応動的時間ウォーピングアルゴリズムを提案する。
時間的アライメントに基づく画像シーケンスマッチングを行うために、局所マッチングDTWアルゴリズムを適用した。
その結果,提案手法はcnnに基づく手法を大幅に改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:27:42 GMT)
Hallucination of speech recognition errors with sequence to sequence
learning [16.4] プレーンテキストデータを使用して話し言葉理解やASRのためのシステムのトレーニングを行う場合、証明された戦略は、ASR出力が金の転写を与えるであろうものを幻覚することです。
本稿では,asr語列の幻覚的出力,入力語列の条件づけ,対応する音素列を直接予測する新しいエンドツーエンドモデルを提案する。
これにより、ドメイン内ASRシステムの未確認データの転写からのエラーのリコール、およびドメイン外ASRシステムの非関連タスクからのオーディオの転写の以前の結果が改善されます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:13:35 GMT)
HufuNet: Embedding the Left Piece as Watermark and Keeping the Right
Piece for Ownership Verification in Deep Neural Networks [16.4] 深部ニューラルネットワーク(DNN)を透かしする新しいソリューションを提案する。
HufuNetは、モデル微調整/pruning、カーネルのカットオフ/補完、機能相当の攻撃、不正所有クレームに対して非常に堅牢です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 06:55:22 GMT)
Quantum Secure Multi-party Summation Based on entanglement swapping [16.3] 本稿では,複数の非信頼な当事者が秘密データの和を計算することのできる,量子セキュアな多人数和プロトコルを提案する。
提示されたプロトコルでは、このセキュアなタスクを達成するために、複数のパーティを支援するために、半信頼のサードパーティが導入されている。
最終的に、いくつかの一般的な攻撃に対するセキュリティが分析され、提案プロトコルが理論的に安全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 11:25:06 GMT)
Learning to Segment from Scribbles using Multi-scale Adversarial
Attention Gates [16.3] 弱い教師付き学習は、スクリブルのような弱いアノテーション形式に依存してモデルを訓練することができる。
我々は、複数の解像度でリアルなセグメンテーションマスクを生成するために、マルチスケールのGANをトレーニングし、スクリブルを使用して画像中の正しい位置を学習する。
モデルの成功の中心は、敵の信号が先行した形状として振る舞うことを条件とした、新しいアテンションゲーティング機構である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:54:11 GMT)
Multinomial Logit Contextual Bandits: Provable Optimality and
Practicality [15.5] パラメータが不明な多項式ロギット(MNL)選択モデルによってユーザ選択が与えられる順序選択選択問題を検討する。
本稿では,このMNLコンテクストバンディットに対する高信頼境界に基づくアルゴリズムを提案する。
本稿では,アルゴリズムの単純な変種が,幅広い重要なアプリケーションに対して最適な後悔を与えることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:42:25 GMT)
Test-Time Training for Deformable Multi-Scale Image Registration [15.5] VoxelMorphのようなディープラーニングベースの登録アプローチが出現し、競争パフォーマンスを達成しています。
従来の学習型登録モデルの一般化能力を向上させるために, デフォーマブル画像登録のためのテストタイムトレーニングを構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:22:59 GMT)
On the Complexity of Learning Description Logic Ontologies [14.7] オントロジーはドメイン知識、特に生命科学に関連する領域における知識を表現する一般的な方法である。
学習理論から正確な学習モデルとおそらく正しい学習モデルの形式的な仕様を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:18:12 GMT)
InversionNet3D: Efficient and Scalable Learning for 3D Full Waveform
Inversion [14.6] 本稿では,3次元FWIのための効率よくスケーラブルなエンコーダデコーダネットワークであるInversionNet3Dを提案する。
提案手法では,エンコーダ内のグループ畳み込みを用いて,複数のソースから情報を得るための効果的な階層を構築する。
3D Kimberlinaデータセットの実験は、InversionNet3Dがベースラインと比較して計算コストとメモリフットプリントを削減できることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 22:24:57 GMT)
ECG-TCN: Wearable Cardiac Arrhythmia Detection with a Temporal
Convolutional Network [14.5] シングルリード心電図信号は、心不整脈を検出、分類、予測する能力を提供する。
ウェアラブルプラットフォームでの利用が可能でありながら、高い精度を実現する新しい時間的畳み込みネットワーク(TCN)を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:39:54 GMT)
Competing AI: How does competition feedback affect machine learning? [14.4] コンペティションによって予測者が特定のサブ人口に特化し、一般人口よりもパフォーマンスが悪くなることを示す。
市場に競合する予測者が多すぎるか多すぎることが、全体的な予測品質を損なう可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:04:22 GMT)
Deep Learning Based Defect Detection for Solder Joints on Industrial
X-Ray Circuit Board Images [14.1] 本稿では,PCBの品質検査において,X線画像に基づく品質管理にディープラーニングが組み込まれている。
2つの人工知能(AI)に基づくモデルが提案され、関節欠陥検出のために比較される。
提案手法の有効性は,実世界の3次元X線データセットを用いて実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:28:18 GMT)
An Image is Worth 16x16 Words, What is a Video Worth? [14.1] State of the Art (SotA) の精度に達する方法は通常、3D畳み込み層をビデオフレームから時間情報を抽象化する方法として利用する。
各ショートクリップは入力ビデオのごく一部をカバーするため、ビデオの全時間長をカバーするために複数のクリップを推論時にサンプリングする。
我々は,推論に必要なフレーム数を大幅に削減することで,計算ボトルネックに対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:25:17 GMT)
GridDehazeNet+: An Enhanced Multi-Scale Network with Intra-Task
Knowledge Transfer for Single Image Dehazing [13.0] GridDehazeNet+と呼ばれる強化されたマルチスケールネットワークを提案します。
プリプロセス、バックボーン、後処理の3つのモジュールで構成されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:35:36 GMT)
Closing the Loop: Joint Rain Generation and Removal via Disentangled
Image Translation [12.6] 我々は、雨の発生と除去は同じ硬貨の両側面であり、密結合であるべきだと主張する。
本稿では,各一方向ネットワークが2ループの連雨発生と除去を含む双方向不整合翻訳ネットワークを提案する。
人工および実世界の降雨データセットに関する実験は、最先端の雨よりも提案手法の優越性を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:21:43 GMT)
Aggregative Self-Supervised Feature Learning from a Limited Sample [12.6] 自己教師付き学習特徴の頑健性を高めるために,様々な形態の相補性の観点から2つのアグリゲーション戦略を提案する。
限られたデータシナリオ下での2次元自然画像および3次元医用画像分類タスクの実験により,提案手法が分類精度を向上できることが確認された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:27:18 GMT)
Ellipse Loss for Scene-Compliant Motion Prediction [12.4] 本研究では,シーンコンプライアンスをよりよく推論し,より現実的な軌跡を予測できる新しい楕円損失を提案する。
楕円損失は、出力軌跡をトップダウンマップフレームに投影することにより、教師付き方法でオフロード予測を直接ペナルティ化する。
アクターの寸法と方向を考慮に入れ、モデルにより直接的なトレーニング信号を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 21:32:55 GMT)
Realistic Differentially-Private Transmission Power Flow Data Release [12.4] 送電ではなく, グリッド損失の公開情報を用いて, 根本的に異なるポストプロセッシング手法を提案する。
直列インピーダンスに加えて、より敏感なパラメータ、すなわち分岐短命を保護します。
我々のアプローチは、より実現可能で現実的なシナリオに対処し、最先端のプライバシー保証よりも高いものを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:04:12 GMT)
Hyperparameter Auto-tuning in Self-Supervised Robotic Learning [12.2] 不十分な学習(局所最適収束による)は、冗長な学習が時間と資源を浪費する一方で、低パフォーマンスの政策をもたらす。
自己教師付き強化学習のためのエビデンス下界(ELBO)に基づく自動チューニング手法を提案する。
本手法は,オンラインで自動チューニングが可能であり,計算資源のごく一部で最高の性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:30:59 GMT)
Contrast to Divide: Self-Supervised Pre-Training for Learning with Noisy
Labels [12.2] C2D(Contrast to Divide)は、機能抽出器を自己監督的に事前訓練するフレームワークである。
自己教師付き事前学習を用いることで、既存のLNLアプローチの性能が向上し、ウォームアップステージのノイズレベルへの感受性が大幅に低下する。
実際のノイズ設定では、Mini-WebVisionで訓練されたC2Dは、WebVisionとImageNetの検証セットで以前の作業より3%高い精度で優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:40:51 GMT)
A compressive sensing based parameter estimation for free space
continuous variable quantum key distribution [12.0] 衛星による自由空間連続変動QKD(CV-QKD)では,大気チャネル変動のパラメータ推定が重要である。
CS理論をCV-QKDに適用し,計算量が少なく,少ないデータ量でチャネルパラメータ推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:58:40 GMT)
SubSpectral Normalization for Neural Audio Data Processing [12.0] 入力周波数次元を複数のグループ(サブバンド)に分割し,各グループ毎に異なる正規化を行うサブスペクトル正規化(SSN)を導入する。
本手法は周波数認識特性を学習しながら周波数間偏向を除去する。
音声データを用いた実験では,SSNがネットワークの性能を効率的に向上できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:55:48 GMT)
How does Working from Home Affect Developer Productivity? -- A Case
Study of Baidu During COVID-19 Pandemic [11.9] 本研究では、在宅勤務と現場勤務の開発者生産性の違いについて検討した。
約4万件の開発者活動の記録を収集しています。
WFHは、異なるメトリクスの観点から、開発者の生産性に肯定的な影響と否定的な影響の両方があることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:58:09 GMT)
PSF-LO: Parameterized Semantic Features Based Lidar Odometry [11.8] 自己設計型パラメータ化セマンティック特徴量(PSF)に基づく新しいセマンティック・ライダー・オドメトリー法を提案する。
まず、畳み込みニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを用いて、入力されたレーザーポイントクラウドからポイントワイドセマンティクスを得る。
次に、セマンティックラベルを使用して道路、建物、交通標識、ポールのような点群を分離し、それらを個別に適合させて対応するPSFを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:01:17 GMT)
Association: Remind Your GAN not to Forget [11.7] 本稿では,連想学習過程を模倣して連続学習を実現する脳様アプローチを提案する。
画像から画像への翻訳作業における破滅的忘れを緩和する手法の有効性を実験により実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:35:00 GMT)
Heavy-tailed Representations, Text Polarity Classification & Data
Augmentation [11.6] 所望の正則性を持つ重み付き埋め込みを学習するための新しい手法を開発した。
提案した埋め込みの尾部専用の分類器が得られ、性能がベースラインを上回っている。
合成および実テキストデータに関する数値実験により,提案手法の妥当性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:49:21 GMT)
Discriminative Semantic Transitive Consistency for Cross-Modal Learning [11.6] クロスモーダル検索は通常、2つの異なるモダリティから共有表現空間にデータを投影して整列することによって行われる。
識別的意味的推移的一貫性の特性を提案・活用することにより,このような表現空間を学習する問題に対処する。
明確なアブレーション研究により,異なるコンポーネントによる性能向上を実証的に実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:45:24 GMT)
Encoding the latent posterior of Bayesian Neural Networks for
uncertainty quantification [10.7] 我々は,複雑なコンピュータビジョンアーキテクチャに適した効率的な深部BNNを目指している。
可変オートエンコーダ(VAE)を利用して、各ネットワーク層におけるパラメータの相互作用と潜在分布を学習する。
我々のアプローチであるLatent-Posterior BNN(LP-BNN)は、最近のBatchEnsemble法と互換性があり、高い効率(トレーニングとテストの両方における計算とメモリ)のアンサンブルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 12:12:19 GMT)
Synthesis and observation of optical skyrmionic structure in free space [10.6] スカイミオン(英: skyrmion)は、局所的な乱れに対して位相的に安定な構造である。
スカイミオン光学構造は、小さな物体の操作や長距離での伝搬を可能にするために広く応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:41:03 GMT)
Graph-SIM: A Graph-based Spatiotemporal Interaction Modelling for
Pedestrian Action Prediction [10.6] 本稿では,歩行者の横断行動を予測するための新しいグラフベースモデルを提案する。
既存のnuScenesデータセットに対して、3Dバウンディングボックスと歩行者行動アノテーションを提供する新しいデータセットを紹介します。
提案手法は,既存の手法と比較して,様々な指標を15%以上改善し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:12:10 GMT)
Differentially Private Normalizing Flows for Privacy-Preserving Density
Estimation [10.6] 明示的な差分プライバシー保証を提供する正規化フローモデルの使用を提案します。
このアルゴリズムを差分プライベート異常検出のタスクにどのように適用できるかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:39:51 GMT)
Map3D: Registration Based Multi-Object Tracking on 3D Serial Whole Slide
Images [10.5] 本稿では,3Dオブジェクトの大規模断面の自動同定と関連付けを行う3D(Map3D)手法を提案する。
提案手法はMOTA=44.6であり,非ディープラーニングベンチマークよりも12.1%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:28:44 GMT)
Measurement Error Mitigation via Truncated Neumann Series [10.0] 本稿では,量子期待値の計算における測定誤差を軽減する手法を提案する。
我々は,この手法を数値的に検証し,計算精度が大幅に向上していることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:15:08 GMT)
Hierarchically Compositional Tasks and Deep Convolutional Networks [9.8] 画像の局所的な構成を「決定論的スクランブル」によって破壊する視覚的課題の集合を考える。
オブジェクト認識では、予想通り、スクランブルは浅層または深層に完全に接続されたネットワークの性能に影響を与えない。
テクスチャー知覚とグローバルカラー推定は、これらのタスクに対応する基礎となる関数が階層的に局所的でないことを示す決定論的スクランブルにはるかに敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:03:43 GMT)
Pruning-then-Expanding Model for Domain Adaptation of Neural Machine
Translation [9.4] ドメイン適応はニューラルネットワーク翻訳の実践的応用に広く用いられている。
既存のドメイン適応法は、通常、破滅的な忘れ、ドメインの分岐、そしてモデル爆発に苦しむ。
本研究では、翻訳モデルにおけるニューロンやパラメータの重要性に基づいた「分割・征服」手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:57:09 GMT)
Predicting Directionality in Causal Relations in Text [9.3] SpanBERTは、長さが長い因果検体においてBERTより優れている。
CRESTは、因果関係の分散データセットの集合を統一するためのフレームワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:49:01 GMT)
Transform consistency for learning with noisy labels [9.0] 単一のネットワークのみを用いてクリーンサンプルを同定する手法を提案する。
きれいなサンプルは元のイメージおよび変形したイメージのための一貫した予測に達することを好みます。
ノイズラベルの負の影響を軽減するために,オフラインのハードラベルとオンラインのソフトラベルを用いて分類損失を設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:33:13 GMT)
Frame-rate Up-conversion Detection Based on Convolutional Neural Network
for Learning Spatiotemporal Features [7.9] 本稿では、FRUCによる法医学的特徴をエンドツーエンドに学習するフレームレート変換検出ネットワーク(FCDNet)を提案する。
FCDNetは連続するフレームのスタックを入力として使用し、ネットワークブロックを使ってアーティファクトを効果的に学習して特徴を学習する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:47:46 GMT)
Repairing Pronouns in Translation with BERT-Based Post-Editing [7.6] いくつかの領域では、代名詞選択がNMTシステムのエラーの半数以上を占めることが示される。
次に、ソース側文のチャンクを使用して、代名詞予測タスクでBERTを微調整するソリューションを検討します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:21:09 GMT)
Ensemble Distillation for Structured Prediction: Calibrated, Accurate,
Fast-Choose Three [7.2] 本研究では, よく校正された構造予測モデルを作成するための枠組みとして, アンサンブル蒸留について検討する。
我々はこのフレームワークを2つのタスク – 名前付き認識と機械翻訳 – で検証する。
いずれのタスクにおいても、アンサンブル蒸留は、アンサンブルの性能とキャリブレーションの利点の多くを保持し、時には改善するモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:32:03 GMT)
OTCE: A Transferability Metric for Cross-Domain Cross-Task
Representations [6.7] OTCE (Optimal Transport based Conditional Entropy) と呼ばれる移動性指標を提案する。
otceはトランスファビリティをドメインの違いとタスクの違いの組み合わせとして特徴づけ、それらを統一されたフレームワークのデータから明示的に評価する。
最大のクロスドメインデータセットであるDomainNetとOffice31の実験では、OTCEが地上の真実転送精度と相関して平均21%の利得を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:51:33 GMT)
Robust Data-Driven Predictive Control using Reachability Analysis [6.7] 境界プロセスおよび測定ノイズを有する未知の線形システムの堅牢なデータ駆動制御方式を提案する。
データ駆動到達可能領域は、システムの軌道のノイズの多い入出力データのみに基づいて算出される。
ノイズフリーの場合、提示された純粋にデータ駆動制御スキームが、名目モデル予測制御スキームに等価な閉ループ挙動をもたらすことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:55:15 GMT)
On the Transferability of Minimal Prediction Preserving Inputs in
Question Answering [6.5] 最近の研究は、ニューラルモデルに高い信頼性と精度をもたらす短い、解釈不能な入力フラグメントの存在を確立している。
我々はこれらをMPPI(Minimum Prediction Preserving Inputs)と呼ぶ。
ニューラルモデルの後部校正不良,事前トレーニングの欠如,"データセットバイアス"など,MPPIの存在に関する競合仮説を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:55:51 GMT)
Multi-frame Super-resolution from Noisy Data [6.4] 異方性拡散アイデアに基づく2つの適応レギュラーの有用性を示す。
また,一方的な差異と優れた性能を有する新しい非局所的な手法を提案する。
意外なことに、実際に関連する雑音のシナリオにおける評価は、ノイズフリーのシナリオと異なるランキングを生み出す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 12:07:08 GMT)
Evidential fully convolutional network for semantic segmentation [6.2] 本稿では,完全畳み込みネットワーク(fcn)と,イメージセマンティクスセグメンテーションのためのデンプスターシェーファー層からなるハイブリッドアーキテクチャを提案する。
提案手法は,多クラス集合に混乱する画素を割り当てることで,意味セグメンテーションの精度とキャリブレーションを改善することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:21:22 GMT)
An evidential classifier based on Dempster-Shafer theory and deep
learning [6.2] Dempster-Shafer(DS)理論に基づく新しい分類システムと、集合値分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。
画像認識,信号処理,セマンティック-リレーションシップ分類タスクに関する実験では,深部CNN,DS層,期待されるユーティリティ層の組み合わせにより,分類精度の向上が図られている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:29:05 GMT)
Benchmarking Modern Named Entity Recognition Techniques for Free-text
Health Record De-identification [6.0] 連邦法は、保護された健康情報(PHI)を含むEHRデータの共有を制限する。
本研究は, 深層学習に基づく名前付きエンティティ認識(NER)手法を探索し, 識別タスクにおいてどのメソッドがより優れているかを判定する。
i2b2トレーニングデータセットでモデルをトレーニング,テストし,地域病院から収集したEHRデータを用いて,そのパフォーマンスを質的に評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:26:58 GMT)
StyleLess layer: Improving robustness for real-world driving [5.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転車にとって重要なコンポーネントです。
大量のラベル付きデータから情報を取り出し、優れた性能を発揮します。
しかし、現実世界の完全な複雑さをトレーニングデータにカプセル化することはできない。
stylelessと呼ばれる新しいタイプのレイヤによってこの問題に対処します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:15:39 GMT)
AttrLostGAN: Attribute Controlled Image Synthesis from Reconfigurable
Layout and Style [5.9] レイアウトから属性制御画像合成を行う方法を提案する。
我々は、属性の個々のオブジェクトを条件づけるために、レイアウトから画像への生成に関する最先端のアプローチを拡張する。
提案手法は,複雑なシーンを複数のオブジェクトでモデリングする際に,個々のオブジェクトの細かな詳細をうまく制御できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:09:45 GMT)
Group-CAM: Group Score-Weighted Visual Explanations for Deep
Convolutional Networks [5.8] グループスコア強調クラスアクティベーションマッピング(Group-CAM)と呼ばれる効率的なサリエンシーマップ生成法を提案する。
Group-CAMは効率的だが有効であり、ターゲット関連サリエンシマップを生成する間は、ネットワークに数十のクエリしか必要としない。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:16:02 GMT)
Zero-shot super-resolution with a physically-motivated downsampling
kernel for endomicroscopy [5.5] 超解像(SR)法は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の開発により大きな進歩を遂げました。
しかし、内視鏡検査におけるSRの研究の固有の制限は、地上真実高解像度(HR)画像の欠如のままです。
我々は、自己監督的に処理される内視鏡データのみに依存する新しいゼロショット超解像(ZSSR)アプローチを設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:47:02 GMT)
Multi-domain Clinical Natural Language Processing with MedCAT: the
Medical Concept Annotation Toolkit [5.5] オープンソースMedical Concept EHR Toolkit(MedMedCAT)について紹介する。
UMLS/SNOMED-CTを含む任意の概念語彙を用いて概念を抽出するための、新しい自己教師型機械学習アルゴリズムを提供する。
オープンデータセットからUMLS概念を抽出する際の性能改善を示す。
SNOMED-CTの実際の検証は、ロンドンの3大病院で、17万件の臨床記録から8.8Bワード以上の自己監督訓練が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:21:50 GMT)
Quantifying the efficacy of childcare services on women employment [5.0] 地域レベルでの全国パネルデータと中国人データを用いて、保育サービスと女性雇用の量的関係を拡大する。
育児サービスの参加率は、女性と男性との相対的な雇用率と正の相関関係にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:42:05 GMT)
Spirit Distillation: Precise Real-time Prediction with Insufficient Data [4.6] スピリット蒸留(SD)という新しいトレーニングフレームワークを提案します。
微細チューニングに基づく伝達学習(FTT)と特徴に基づく知識蒸留の考え方を拡張している。
その結果, セグメンテーション(mIOU)において, 精度が1.4%, 精度が8.2%向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:23:30 GMT)
Improving Online Forums Summarization via Unifying Hierarchical
Attention Networks with Convolutional Neural Networks [4.6] 本研究の目的は,オンラインフォーラムのためのテキスト要約の自動作成である。
階層的注意ネットワーク、双方向長期記憶(Bi-LSTM)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくフレームワークを提案する。
このスキームでは、Bi-LSTMは文全体とスレッド全体の情報を含む表現を導出する。
注意機構はcnnの上に適用され、望ましい要約に寄与する重要なユニットをキャプチャするハイレベルな表現をさらに強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:38:56 GMT)
Exact Liouvillian Spectrum of a One-Dimensional Dissipative Hubbard
Model [4.5] 2体損失を持つ1次元散逸ハバードモデルは、正確に解けることが示されている。
定常状態、リウヴィリアのギャップ、および相関長のばらつきを伴う例外的な点を見つける。
この結果は、開量子多体系の完全に解けるリウヴィリアンの新しいクラスを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 06:40:20 GMT)
Rydberg quantum computation with nuclear spins in two-electron neutral
atoms [4.4] 2つの原子価電子と非ゼロ核スピンを持つアルカリ-アース様(AEL)原子は、量子コンピューティングのためにリドベルク状態に励起される。
我々は、よく研究されたALE同位体の現実的なデータを用いて、この卓越した挑戦に対する2つの解決策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:55:04 GMT)
Measure Theoretic Weighted Model Integration [4.3] 重み付きモデルカウント(WMC)は、離散的ランダム変数による確率推論を行う一般的なフレームワークである。
近年、WMCは連続変数の追加処理のために重み付けモデル統合(WMI)に拡張されている。
重み付きモデル統合の理論的に健全な測定理論定式化を提案し、連続変数がない場合に重み付きモデルカウントに自然に減少する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:11:11 GMT)
Quantitative Prediction on the Enantioselectivity of Multiple Chiral
Iodoarene Scaffolds Based on Whole Geometry [4.0] 名前反応におけるキラル触媒の反応範囲を拡張するための予測ワークフローを提案する。
複数の触媒足場の3D構造を最適化したDFTから全ジオメトリディスクリプタをエンコードした。
アンサンブルモデルのコンセンサス予測のために、このグローバルディスクリプタは、ステリモールパラメータおよび非共有相互作用と比較することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 20:08:56 GMT)
$\eta$ Pairing of Light-Emitting Fermions: Nonequilibrium Pairing
Mechanism at High Temperatures [4.0] 強い相互作用を持つフェルミオン原子は、非平衡定常状態において$eta$pairing超流動相関を発達させることが示されている。
定常状態の非熱的性質のため、ペア相関は完全に非相関な無限温度初期状態から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 06:43:59 GMT)
Self-Imitation Learning by Planning [4.0] 模擬学習(IL)により、熟練の知識を伝達することで、ロボットがスキルを素早く習得できます。
長期移動計画タスクでは、ILおよびRLメソッドのデプロイにおける課題は、大規模で広範囲に分散したデータの生成と収集方法である。
本研究では,現在の方針から訪問状態の計画により,実演データを自動収集する自己模倣学習(silp)を提案する。
SILPは、早期強化学習の段階で正常に訪問された状態がグラフ検索ベースのモーションプランナーの衝突のないノードであることに触発されます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:28:38 GMT)
A Meta-Reinforcement Learning Approach to Process Control [3.9] メタラーニングは、ニューラルネットワークなどのモデルを迅速に適応させ、新しいタスクを実行することを目的としています。
制御器を構築し,別の埋め込みニューラルネットワークを用いて潜在コンテキスト変数を用いて制御器をメタトレーニングする。
どちらの場合も、メタラーニングアルゴリズムは新しいタスクに非常に迅速に適応し、ゼロから訓練された通常のDRLコントローラよりも優れています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:20:56 GMT)
Deep Learning with robustness to missing data: A novel approach to the
detection of COVID-19 [3.6] 本研究では,新型コロナウイルスの検出のための新しいディープラーニングアーキテクチャdfcnを提案する。
DFCNは入力データの欠落に対して堅牢であるように設計されている。
アブレーション研究は、DFCNアーキテクチャの性能上の利点を広く評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:21:53 GMT)
Self-Labeling of Fully Mediating Representations by Graph Alignment [3.4] 通常のラベル$W$を与えられたリッチラベルまたは詳細ラベルを生成するグラフアライメントアプローチを提案します。
4000個のデータポイントのみを用いて、ターゲットドメインへのドメイン適応後のパフォーマンスを最大4倍改善する。
提案された自己ラベルアプローチは、現在の技術よりも高いパフォーマンスを達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 21:01:50 GMT)
Demonstration of a MOT in a Sub-Millimeter Membrane Hole [3.2] 透明膜におけるサブミリ径の穴内での冷原子アンサンブルの発生を実証した。
膜MOTに閉じ込められた原子は10UKまで冷却される。
これは光原子トラップ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, 25 Mar 2021 18:15:41 GMT)
Persistence Homology of TEDtalk: Do Sentence Embeddings Have a
Topological Shape? [3.2] 公衆発話評価の分類精度を向上させるためにTDAを適用する可能性を検討する。
TEDtalkデータの文埋め込みのためのエンハンスレンス画像ベクトルを計算し、このベクトルを機械学習モデルに追加入力として与えた。
以上の結果から,文章埋め込みのトポロジカルな形状が,公用語評価のためのより良いモデルトレーニングに役立つと結論づけることはできなかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 20:52:17 GMT)
Observation of arbitrary topological windings of a non-Hermitian band [3.0] 非エルミート系に特有の重要な位相的特徴は、複素エネルギー平面におけるエネルギーバンドの非自明な巻線である。
本研究は,非保存系におけるトポロジカルな非自明な位相を実験的に合成し,評価するための経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:34:19 GMT)
Enabling Retrain-free Deep Neural Network Pruning using Surrogate
Lagrangian Relaxation [2.7] サロゲート・ラグランジアン・リラクゼーション(SLR)に基づく体系的な軽量化最適化手法を開発。
SLRは、同じ精度で最先端技術よりも高い圧縮率を達成する。
再学習の予算が限られているため,本手法はモデル精度を迅速に回復する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:50:49 GMT)
A Retail Product Categorisation Dataset [2.5] 類似製品の識別は一般的なサブタスクである。
当社の目標は、小売商品のカテゴリー予測のための機械学習手法の評価を向上させることです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:23:48 GMT)
Stabilizing multiple topological fermions on a quantum computer [2.4] 特別に設計された2-フェルミオン相互作用により、トポロジカルモードの数よりも強いフェルミオンを安定させることができることを示す。
我々の研究は、NISQ時代の量子コンピュータがトポロジカル安定化のためにどのように活用されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:43:26 GMT)
Artificial Intelligence in Tumor Subregion Analysis Based on Medical
Imaging: A Review [2.1] 本稿では,医療画像におけるAIを用いた腫瘍サブリージョン解析についてレビューする。
トレーニング戦略によって、aiベースの手法を分類します。
腫瘍サブリージョン分析における特定の課題と潜在的なAI応用について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:41:21 GMT)
Bounding the Complexity of Formally Verifying Neural Networks: A
Geometric Approach [1.9] ReLUニューラルネットワーク(NN)の複雑さを正式に検証することを検討する。
本稿では,2つの異なるNNに対して,検証問題は2種類の制約を満たすことを示す。
両方のアルゴリズムは、NNパラメータをハイパープレーンを用いてNNアーキテクチャの効果に効率的に変換する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:17:14 GMT)
Deep-RBF Networks for Anomaly Detection in Automotive Cyber-Physical
Systems [1.9] 連続的なステアリング予測などのCPS回帰タスクにおける異常の検出にディープRBFネットワークをどのように使用できるかを示す。
以上の結果から,深部RBFネットワークは,追加のリソースを必要としない短時間でこれらの攻撃を確実に検出できることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:10:32 GMT)
Searching for waveforms on spatially-filtered epileptic ECoG [1.8] 発作はてんかんの患者の定義症状の1つであり、その発表されていない発生のために、それに苦しむ個人に深刻なリスクを及ぼす可能性があります。
新しい研究は、差し迫った発作の予測と先制化に有望な未来を示している。
データ駆動波形学習手法は、発作予測のための予測力を持つ機能に貢献する可能性を秘めている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:05:08 GMT)
Multi-Target Domain Adaptation via Unsupervised Domain Classification
for Weather Invariant Object Detection [1.8] トレーニング画像の天候がテスト画像と異なる場合、オブジェクト検出器の性能は著しく低下する。
マルチターゲットドメインへの単一ターゲットドメイン適応手法の一般化に使用できる新しい教師なしドメイン分類法を提案する。
本研究では,Cityscapesデータセットとその合成変種について実験を行った。
霧、雨、夜。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:59:35 GMT)
QMetrology from QCosmology: Study with Entangled Two Qubit Open Quantum
System in De Sitter Space [1.8] マルコフ近似の下で、2つの絡み合った量子ビット系の開量子力学における特定の物理量の役割について検討する。
我々はこれらのパラメータを正確に推定するために古典的漁業情報(CFI)と量子漁業情報(QFI)の両方を適用した。
また,早期の時間スケールにおける長距離量子絡み合いから生じる,後期の時間スケールにおける平衡外特性の回復の興味深い結果も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:47:00 GMT)
Beyond permutation equivariance in graph networks [1.7] 我々は,n$-dimensions におけるユークリッド群に同値なグラフネットワークのための新しいアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、グラフネットワークを最も一般的な形で扱うように設計されており、特殊ケースとして特定の変種を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:36:09 GMT)
Text Data Augmentation: Towards better detection of spear-phishing
emails [1.7] 社内の英語テキストを増強するためのコーパスとタスク拡張フレームワークを提案する。
提案手法は,BERT言語モデル,多段階のバックトランスレーション,アグノシクスなど,様々な手法を組み合わせる。
本研究では,公開モデルとコーパスを用いて,テキスト分類タスクの性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:54:10 GMT)
Engineering an Intelligent Essay Scoring and Feedback System: An
Experience Report [1.5] 専門的な採用支援サービスの顧客から提供されるエッセイの質を評価するための探索システムについて述べる。
オープンエンドの顧客提供のソーステキストがあいまいさとエラーのかなりの範囲を持っているため、問題領域は困難です。
また、専門的なビジネスドメイン知識をインテリジェントな処理システムに組み込む必要もあります。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:46:05 GMT)
Gaussian Guided IoU: A Better Metric for Balanced Learning on Object
Detection [1.5] ほとんどのアンカーベースの検出器では、IoU(Intersection over Union)が訓練中にアンカーの目標を割り当てるために広く利用されている。
GGIoUガイド付き割り当て戦略やGGIoUバランス型ローカリゼーションロスなど、GGIoUバランス学習手法を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:36:55 GMT)
Characterizing and Detecting Mismatch in Machine-Learning-Enabled
Systems [1.5] 機械学習システムの開発と展開は依然として課題だ。
本論文では,エンドツーエンドのML対応システム開発における知見とその意義について報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:40:29 GMT)
GPRAR: Graph Convolutional Network based Pose Reconstruction and Action
Recognition for Human Trajectory Prediction [1.3] 既存の予測モデルは、観察がしばしば騒がしい現実世界の設定でエラーを起こしやすい。
GPRARは、人間の軌道予測のためのグラフ畳み込みネットワークベースのポーズ再構築とアクション認識です。
JAADおよびTITANデータセットのノイズ観測により,GPRARは予測精度を最大22%,50%向上させることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 20:12:14 GMT)
Heating of a trapped ion induced by dielectric materials [1.2] 表面による電界ノイズは、近くに閉じ込められたイオンの運動を妨害する。
誘電体材料がイオンの動きに与える影響を予測する手法を提案する。
このアプローチは、イオントラップベースの量子コンピュータとネットワークノードの設計を最適化するために使用できると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:52:28 GMT)
Visual Grounding Strategies for Text-Only Natural Language Processing [1.2] BERTのマルチモーダル拡張は、視覚的質問回答などのマルチモーダルタスクに最先端の結果をもたらすテキストと画像の共同モデリングを可能にします。
本稿では,マルチモーダル事前学習がテキスト処理精度を向上させる基礎となることを期待して,純粋にテキストタスクにマルチモーダルモデリングを利用する。
転送グラウンドと呼ばれる最初のタイプの戦略は、テキストのみのタスクにマルチモーダルモデルを適用し、プレースホルダーを使って画像入力を置き換える。
2つ目は「連想的接地」と呼ばれ、画像検索を利用してテキストと関連画像のマッチングを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:03:00 GMT)
On the Convexity of Discrete Time Covariance Steering in Stochastic
Linear Systems with Wasserstein Terminal Cost [1.2] 端末状態の共分散が上界であるとき、L"所有者部分順序に関して、この問題は一意に大域的最小化状態フィードバックゲインを許容することを示す。
本研究の結果は, 特殊制御設計ツールの開発に向けての段階を定めている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:24:52 GMT)
Security analysis of quantum key distribution with small block length
and its application to quantum space communications [1.1] 改良された有限鍵セキュリティ分析により、標準チャネルとプロトコル設定でブロック長を14%から17%削減できる。
現実的には、この削減は、絡み合いに基づく衛星QKDの数週間の計測時間と資源を節約できる可能性がある。
アプリケーションとして、改良された分析を用いて、最近報告されたMicius QKD衛星が、セキュリティレベルが1E-5$の正の秘密鍵を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 03:26:29 GMT)
Semiclassical Phase Analysis for a Trapped-Atom Sagnac Interferometer [1.1] サニャック原子干渉計は、円筒対称の調和ポテンシャルに閉じ込められたボース・アインシュタイン凝縮体を用いて構築することができる。
干渉計の出力は装置の回転率にのみ依存する。
理想的な場合からの逸脱は 急激な位相シフトを引き起こす
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:32:54 GMT)
Deep EHR Spotlight: a Framework and Mechanism to Highlight Events in
Electronic Health Records for Explainable Predictions [0.9] ディープラーニング技術は、EHRを用いた予測分析タスクのパフォーマンスを実証している。
EHRは非均質でマルチモーダルなデータポイントを含み、可視化と解釈性を妨げる。
本稿では,1) EHR から画像への患者経路のエンコード,2) 経路画像内の重要な事象の強調,3) より複雑な予測を可能にするためのディープラーニングフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 22:30:14 GMT)
Information theoretic parameters of non-commutative graphs and convex
corners [0.8] 非可換凸角に対する第二の反ブロッカー定理を確立する。
与えられた凸角に対する最適化パラメータを定義する。
分数色数と斜め被覆数の量子バージョンを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:15:52 GMT)
Topological two-dimensional Floquet lattice on a single superconducting
qubit [0.6] NISQデバイスはアナログ量子シミュレーションのための強力なプラットフォームを構成する。
Floquet Hamiltonian の幅広いクラスを実装することができることを示す。
我々はBernevig-Hughes-Zhang Chern絶縁体の時間版を実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:28:23 GMT)
Improving Playtesting Coverage via Curiosity Driven Reinforcement
Learning Agents [0.4] 本稿では,ゲーム状態カバレッジを最大化するためにトレーニングされた強化学習エージェントを用いて,与えられたシナリオを自動的に探索し,テストする問題に対処する。
好奇心のあるエージェントは、地図の周りのさまざまな領域に到達するために必要な複雑なナビゲーションメカニズムを学ぶことができ、潜在的な問題を特定するために必要なデータを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 12:51:25 GMT)
Recovering Quantitative Models of Human Information Processing with
Differentiable Architecture Search [0.3] 定量的モデルの自動構築のためのオープンソースのパイプラインを導入する。
これらの手法は、心理物理学、学習、意思決定のモデルから基本的な定量的モチーフを回復することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:00:23 GMT)
Developing Apps for Researching the COVID-19 Pandemic with the
TrackYourHealth Platform [0.3] 科学者や医師は主に一般市民の身体と精神の健康を研究し、監視し、改善することに興味を持っている。
モバイルヘルスアプリ(mHealth)とエコロジーモーメントアセスメント(EMA)を行うアプリは、この状況に役立ちます。
しかし、このようなモバイルアプリケーションの開発には、コストのかかるソフトウェア開発の取り組み、厳格なプライバシー規則、倫理ガイドラインの遵守、地方法、規制など、多くの課題が伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:22:51 GMT)
Autism Spectrum Disorder Screening Using Discriminative Brain
Sub-Networks: An Entropic Approach [0.3] 自閉症は、人の社会的相互作用の問題につながる最も重要な神経学的障害の1つです。
遺伝的アルゴリズムを用いて,2つのグループ間の差異をよりよく表現する識別サブネットワークを抽出した。
uclaデータセットの構造ネットワークにおける最大精度は73.1%、uclaデータセットの機能ネットワークでは82.2%、abideデータセットでは66.1%であった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:00:34 GMT)
Tomography in the presence of stray inter-qubit coupling [0.1] トモグラフィーは、状態再構成による量子過程の診断を可能にするため、量子計算の必須部分である。
現実的なシステムでは、キュービットは避けられないストライカップリングの形で発達し、パートナーとは独立して1つのキュービットを操作するのが難しくなる。
我々は,完全ソフトウェアにおける寄生的結合による誤りを補正する,結合補償トモグラフィーと呼ばれるプロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 05:24:07 GMT)
Vocal Tract Length Perturbation for Text-Dependent Speaker Verification
with Autoregressive Prediction Coding [0.0] テキスト依存型話者検証(TD-SV)のための声道長(VTL)摂動法を提案する。
各VTL因子に対して一連のTD-SVシステムを訓練し、最終的な決定のためにスコアレベル融合を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:57:26 GMT)
Variational Autoencoder-Based Vehicle Trajectory Prediction with an
Interpretable Latent Space [0.0] 本稿では,車両軌道予測のための教師なし・エンドツーエンドの学習可能なニューラルネットワークであるdescriptive variational autoencoder (dvae)について述べる。
提案モデルは同様の予測精度を提供するが、解釈可能な潜在空間を持つことの利点がある。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:15:53 GMT)
Vacuum polarization with zero-range potentials on a hyperplane [0.0] 中性スカラー場は、背景ゼロレンジポテンシャルによって誘導され、共次元の平らな超平面上に集中し、$(d+1)$次元ミンコフスキー時空で$1$となる。
再正規化された真空分極は、場の零質量と非零質量の両方に対して計算される。
境界の発散は、純粋なディラックデルタの特定の場合において軟化されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:56:59 GMT)
User-Oriented Smart General AI System under Causal Inference [0.0] 汎用AIシステムは、自動化された方法で高性能で幅広いタスクを解決します。
ある個人が設計した最も一般的なaiアルゴリズムは、他の個人が考案したものとは異なる。
暗黙の知識は、タスク情報のユーザ固有の理解と個々のモデル設計の好みに依存する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:34:35 GMT)
Training Neural Networks Using the Property of Negative Feedback to
Inverse a Function [0.0] 本稿では,関数の逆解析を行う負のフィードバックシステムの特性をニューラルネットワークのトレーニングに利用する方法について述べる。
本手法をMNISTデータセットに適用し,ニューラルネットワークのトレーニングに有効であることを示す結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 20:13:53 GMT)
Tilted Cross Entropy (TCE): Promoting Fairness in Semantic Segmentation [0.0] 傾斜クロスエントロピー(TCE)損失を提案し,セマンティックセグメンテーション設定に適応することで,対象クラス間の性能格差を最小限に抑える。
セマンティックセグメンテーションのためのTCEは,マルチクラスのクロスエントロピーで学習したCityscapesとADE20kデータセットの低パフォーマンスクラスを効率的に改善できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:00:50 GMT)
The Shapley Value of coalition of variables provides better explanations [0.0] SV(Shapley Values)がいまだに理解されていないことを示す。
ダミー変数のSVを和らげるという一般的な実践は誤りであることを示す。
重要な変数の正しい計算と推論を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:28:27 GMT)
The Geometry of Over-parameterized Regression and Adversarial
Perturbations [0.0] パラメータ化モデルと過度パラメータ化モデルの両方に適用可能な回帰の幾何学的解釈を提案する。
逆摂動はバイアスモデルの基本形状から生じる一般的な特徴であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:52:08 GMT)
Term-community-based topic detection with variable resolution [0.0] 巨大なテキストコレクションにおけるトピック検出のためのネットワークベースの手順は、確率的トピックモデルの直感的な代替手段を提供する。
ドメインの専門家の要求を念頭に置いて特別に設計された手法を紹介します。
本手法の適用を一般ニュース記事のコーパスで実証し,詳細な社会科学専門家評価の結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 01:29:39 GMT)
Symmetry-Preserving Paths in Integrated Gradients [0.0] 本稿では,統合勾配法 (ig) が完全性および対称性保存性を満たすことを厳密に証明する。
また、対称性を保つ経路法としてIGの特異性についても検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 00:09:09 GMT)
Structured Deep Kernel Networks for Data-Driven Closure Terms of
Turbulent Flows [0.0] 我々は最近導入された高次元および巨大なデータセットを扱うことができるStructured Deep Kernel Network(SDKN)アプローチについてレビューする。
実験により、SDKNは大きなデータセットを処理でき、与えられたアプリケーションに対してほぼ完璧な精度を達成できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:04:35 GMT)
Strong Exciton-Vibrational Coupling in Molecular Assemblies. Dynamics
using the Polaron Transformation in HEOM Space [0.0] フランケル・エキシトン力学の文脈において、ポーラロン変換がどのように適用できるかを初めて記述する。
時間伝播と類似したポラロン変換の階層方程式を導出する。
ポラロン変換が局所または励起子基底で行われるかどうかを明確に区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 07:38:20 GMT)
Standard Quantum Mechanics without observers [0.0] 標準量子力学の射影仮説は、基本的に測定に依拠している。
測定は、測定装置のような人間中心の概念の存在を暗黙的に示唆する。
本稿では、標準量子力学の代替的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:34:52 GMT)
Single Quantum Emitter Dicke Enhancement [0.0] 同じエミッタを同じフィールドモードに結合することは、光物質相互作用を強化するための確立された方法である。
実効的なJaynes-Cummingsモデルが出現し,次数$sqrtN$の結合定数が増加することを示す。
この結果は最近のブロードバンドプラズモンナノ共振器強結合実験とよく一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:02:36 GMT)
Simulation of adiabatic quantum computing for molecular ground states [0.0] Adiabatic State prepared (ASP) の時間ダイナミクスをシミュレーションするための新しいアプローチについて検討する。
我々はこの新しいアプローチを用いて、小さな分子系とHubbardモデルの集合に対してASPをシミュレートする。
要求された状態の準備時間は、実際のハードウェア上でのASPの効率的な実行を妨げる即時的な指数関数的な壁を示さないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:34:46 GMT)
SSLayout360: Semi-Supervised Indoor Layout Estimation from 360$^{\circ}$
Panorama [0.0] ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて,ルームコーナーと境界の表現を学習する最初のアプローチを提案する。
提案手法は,20のラベル付き例を用いて,複雑な屋内シーンのレイアウト推定を推し進めることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:19:13 GMT)
Real-time low-resource phoneme recognition on edge devices [0.0] 本稿では,音声認識のためのモデルの作成とトレーニングについて述べる。
トレーニングモデルが任意の言語を認識し、携帯電話や車載ディスプレイなどのエッジデバイスにデプロイすることで、高速なリアルタイム音声認識を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:34:59 GMT)
Quantum-inspired identification of complex cellular automata [0.0] 基本細胞オートマトン(ECA)は複雑なシステムの象徴的な例である。
ECAルールは、最寄りの更新ルールに従って進化するバイナリセルの1次元文字列によってのみ記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:01:56 GMT)
Quantum thermodynamics aspects with a thermal reservoir based on
$\mathcal{PT}$-symmetric Hamiltonians [0.0] 我々は$mathcalPT$-symmetric Hamiltonianをベースとした簡易なサーマル貯水池の試作について紹介する。
本研究では, 変位熱状態で作製した単一高調波発振器の熱化過程におけるその効果について検討した。
以上の結果から,$mathcalPT$-symmetric効果は量子熱力学プロトコルの改善に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:14:43 GMT)
Quantum rotations of nanoparticles [0.0] マイクロスケールの剛体の回転は、質量運動の中心に存在しない顕著な量子現象を示す。
超高真空下でナノ粒子を浮遊させることで、研究者たちはこれらの量子効果を観察し、活用するための有望なプラットフォームを開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:06:39 GMT)
Quantum Software Models: The Density Matrix for Classical and Quantum
Software Systems Design [0.0] 量子コンピュータに対する最近の研究努力は、量子コンピューティングが古典コンピューティングの実用的な代替品として、時間をかけて実現できるという期待を高めている。
本稿では,設計密度行列から得られる射影演算子の観点からモジュラー設計を定式化し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 11:12:56 GMT)
Quantum Register of Fermion Pairs [0.0] 超低温フェルミオン原子に基づく量子シミュレータは、パラダイム的フェルミ系を直接実現する。
フェルミオンモデルの量子計算はフェルミオン反対称性の実装において大きな課題に直面している。
光学格子に閉じ込められた数百個のフェルミオン原子対からなる頑健な量子レジスタを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:30:37 GMT)
Properties of the simplest inhomogeneous and homogeneous
Tree-Tensor-States for Long-Ranged Quantum Spin Chains with or without
disorder [0.0] パリティと時間反転対称性を尊重する最も単純なツリーテンソル状態(TTS)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:47:45 GMT)
Non-Adiabatic Ring Polymer Molecular Dynamics with Spin Mapping
Variables [0.0] スピンマッピング形式に基づく非断熱環高分子分子動力学(NRPMD)法を提案する。
電子状態のスピンコヒーレント状態基底とリングポリマーの定式化を用いた経路積分分割関数式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 20:19:49 GMT)
New parameters of Non-commutativity in Quantum Mechanics [0.0] 通常の可換空間によって非可換空間を定義する方法を見つけ、その逆も見いだすと考えられる。
今まで検討されていない新しいパラメータが表現される。
全体空間における非可換性は、より多くの概念を説明することができるので、ここで重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 08:08:10 GMT)
Model Order Reduction based on Runge-Kutta Neural Network [0.0] 本研究では,各ステップにいくつかの修正を加え,3つのシミュレーションモデルによるテストによる影響について検討する。
モデル再構成ステップでは,多層型パーセプトロン(mlp)とrunge-kuttaニューラルネットワーク(rknn)の2種類のニューラルネットワークアーキテクチャを比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:02:16 GMT)
Many-body localization in waveguide QED [0.0] 導波管の量子電磁力学モデルでは、二次元の原子が1次元の導波管内の光子と相互作用し、伝播する。
このような系は、原子が半励起以下であれば、多体局在化(MBL)相を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 16:21:21 GMT)
Learning-based link prediction analysis for Facebook100 network [0.0] 本稿では,Facebook100ネットワークにおけるリンク予測の包括的解析を行う。
我々は,異なる特徴集合に基づいて,複数の機械学習アルゴリズムの性能と評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:46:04 GMT)
Learning landmark geodesics using Kalman ensembles [0.0] ディフェオモルフォメトリー測地ランドマークマッチングの問題について検討する。
目的は、2組のランドマークの間の群作用写像を通じて微分同型を見つけることである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:52:01 GMT)
Interpretable Approximation of High-Dimensional Data [0.0] この方法の利点は、近似の解釈可能性、すなわち属性相互作用や変数結合の重要性をランク付けする能力である。
重要でない変数を識別し、問題の次元性を減らすために属性ランキングを生成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 12:26:55 GMT)
Influence functional of many-body systems: temporal entanglement and
matrix-product state representation [0.0] ファインマン・ヴァーノン影響関数 (Feynman-Vernon influence functional, IF) は元々、オープン量子系の力学に対する量子環境の影響を記述するために導入された。
我々は、孤立スピン系における量子多体ダイナミクスを記述するためにIFアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:41:15 GMT)
Ideal pairing of the Stokes and anti-Stokes photons in the Raman process [0.0] 独立ストークスと反ストークス非線形相互作用を持つラマン過程の量子モデルを開発した。
レーザポンプ振幅,ストークスとアンチストークスのカップリング定数の比,および相関を形成する際の振動モードの個体数と損失を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:08:40 GMT)
Ground State Microwave-Stimulated Raman Transitions and Adiabatic Spin
Transfer in the $^{15}$Nitrogen-Vacancy Center [0.0] マイクロ波パルスシーケンスは、窒素空孔中心における電子スピン基底状態のコヒーレントな操作の基礎である。
我々は、刺激されたラマン遷移(SRT)と刺激されたラマン断熱通路(STIRAP)を実証する。
2つのスキームを比較すると、STIRAPのSRTと比較して、スピンスワップの堅牢性と成功率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 12:28:21 GMT)
Generalised Quantum Tree Search [0.0] 一般化木探索問題に対する量子アルゴリズム的アプローチに関する現在進行中の研究報告
2つの戦略を要約し、現在の作業の概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:09:59 GMT)
Full Encoder: Make Autoencoders Learn Like PCA [0.0] Fullは、非線形ドメインにおけるPCA対応として、新しい統一オートエンコーダフレームワークである。
完全で獲得された潜在変数は、ネットワークの初期状態に関係なく常に同じ表現を学習するため、安定かつ堅牢である。
Fullは非線形システムの自由度を決定するために使用することができ、データ圧縮や異常検出に有用である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:57:30 GMT)
FSOCO: The Formula Student Objects in Context Dataset [0.0] FSOCOデータセットは、フォーミュラ学生ドライバーレス競技におけるビジョンベースのコーン検出システムのための共同データセットです。
バウンディングボックスとインスタンスワイズセグメンテーションマスクの両方に人間の注釈付き接地真理ラベルが含まれています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 09:19:44 GMT)
Exploiting Class Similarity for Machine Learning with Confidence Labels
and Projective Loss Functions [0.0] クラスラベルは相互に関連付けられており、特定のクラスラベルは他のクラスと類似している。
現在のラベリング技術では、このような類似情報を明示的に捉えられていない。
ノイズラベルは、クラス類似性から生じる難易度の結果であると考えるので、ノイズラベルを用いたニューラルネットワークのトレーニングに使用しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 04:49:44 GMT)
Entanglement of quantum oscillators coupled to different heat baths [0.0] 量子スカラー場の熱浴と相互作用する2つの結合振動子の非平衡ダイナミクスについて検討する。
量子状態の絡み合いや分離性に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:56:45 GMT)
Enabling Incremental Training with Forward Pass for Edge Devices [0.0] 進化戦略(ES)を用いてネットワークを部分的に再トレーニングし,エラー発生後に変更に適応し,回復できるようにする手法を提案する。
この技術は、バックプロパゲーションを必要とせず、最小限のリソースオーバーヘッドで推論専用ハードウェアのトレーニングを可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:43:04 GMT)
Emergence of a Renormalized $1/N$ Expansion in Quenched Critical
Many-Body Systems [0.0] 量子古典遷移を決定する再正規化パラメータとして$rm e2lambda t/N$の出現を示す。
多体双曲系におけるスクランブルについて、この結果は予想された時間外順序相関器の多重指数形式への基礎を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:45:04 GMT)
Discrete Solitons of the Ginzburg-Landau Equation [0.0] 飽和非線形性により誘導される立方点項の存在と変調不安定性における自己局在化散逸ソリトンの存在を論じる。
局所および拡張散逸性離散ソリトン系の動的安定性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:40:07 GMT)
Deep reinforcement learning for feedback control in a collective
flashing ratchet [0.0] 集団点滅ラチェットは、空間周期的、非対称的、時間依存性のオンオフスイッチング電位を用いてブラウン粒子を輸送する。
電流を最大化するためのいくつかのフィードバックポリシーが提案されているが、適度な数の粒子に対して最適なポリシーは発見されていない。
ここでは、深い強化学習を用いて最適なポリシーを見つけ、その結果、適切なニューラルネットワークアーキテクチャで構築されたポリシーが、以前のポリシーより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 02:02:08 GMT)
Deep Similarity Learning for Sports Team Ranking [0.0] 我々は,LightGBMやXGBoostモデルと一体となって,SNN(Siamese Neural Networks)に注目し,マッチの重要性を予測し,ラグビーとバスケットボールのチームをランク付けする。
6つのモデル(LightGBM、XGBoost、LightGBM(Contrastive Loss)、LightGBM(Triplet Loss)、XGBoost(Contrastive Loss)、XGBoost(Triplet Loss))が開発された。
Triplet損失関数を利用するモデルは、Contrastive lossを使用するモデルよりも優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:32:45 GMT)
Data Generation in Low Sample Size Setting Using Manifold Sampling and a
Geometry-Aware VAE [0.0] 我々は,潜在空間の幾何構造に基づく2つの非アンフリープリオリ依存生成手順を考案する。
後者の手法は、サンプルサイズの小さな設定でデータ拡張を行うために使用され、様々な標準および実生活データセットで検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 11:07:10 GMT)
Copolymer Informatics with Multi-Task Deep Neural Networks [0.0] コポリマーの性質予測の課題に取り組み、ホモポリマーを超えてポリマーインフォマティクスフレームワークを拡張します。
2つのモノマーのホモポリマーと共重合体のガラス転移、融解、分解温度の18,000以上のデータポイントを含む大きなデータセットを用いる。
開発されたモデルは、適切なデータが利用可能になったときに、よりコポリマー特性に正確、迅速、柔軟、スケーラブルです。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:28:20 GMT)
Convergence to the fixed-node limit in deep variational Monte Carlo [0.0] 変分量子モンテカルロ (QMC) は電子シュリンガー方程式の解法である。
最近導入された深部QMCアプローチにより、変分QMCは拡散QMCの精度に達することができる。
ネットワークサイズの増加に伴い,QMCが固定ノード制限にどのようにアプローチするかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 10:46:25 GMT)
Contextual Information Enhanced Convolutional Neural Networks for
Retinal Vessel Segmentation in Color Fundus Images [0.0] 自動網膜血管セグメンテーションシステムは、臨床診断及び眼科研究を効果的に促進することができる。
ディープラーニングベースの手法が提案され、いくつかのカスタマイズされたモジュールが有名なエンコーダデコーダアーキテクチャU-netに統合されている。
その結果,提案手法は先行技術よりも優れ,感性/リコール,F1スコア,MCCの最先端性能を実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 06:10:47 GMT)
Computational Mechanism for the Effect of Psychosis Community Treatment:
A Conceptual Review from Neurobiology to Social Interaction [0.0] 従来の計算モデルから、重要で複雑なエビデンスベースの臨床介入への洞察の適用について議論します。
早期精神病とアサーティブ・コミュニティ治療における専門診療所の調整を含む。
この構造と予測可能性は、精神病の感覚情報に与えられる比較的低い精度と直接的に対応していると論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:35:47 GMT)
Classification of Pneumonia and Tuberculosis from Chest X-rays [0.0] この論文は、胸部X線から肺炎と結核の2つの主要な胸部疾患の分類に焦点を当てている。
モデルでは、x線が正常か、肺炎になり得る異常、92.97%を正確に検出できる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 13:35:14 GMT)
Casimir Interaction Between a Plane and a Sphere: Correction to the
Proximity-Force Approximation at Intermediate Temperatures [0.0] 平面と半径$R$の球面の間のカシミール相互作用エネルギーを有限温度$T$で考える。
我々は、平面波ベースで散乱公式を開発することにより、そのような中間温度に有効な近接力近似の鉛直補正を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:39:50 GMT)
Can we control the amount of useful nonclassicality in a photon added
hypergeometric state? [0.0] 有限次元量子状態における非古典性向上における非ガウス性誘導演算である光子付加の役割について検討する。
原則として、状態の次元を減少させることはホールバーニングと類似しており、したがって非古典性を高めることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 17:06:11 GMT)
An Efficient DFT Solver for Nanoscale Simulations and Beyond [0.0] 我々は、DFTをナノスケールを超えるシステムサイズに拡張する代替の軌道自由DFTソルバを提案する。
OE-SCF(OE-SCF)は、(典型的には計算コストがかかる)パウリポテンシャルを外部ポテンシャルとして扱い、反復後に更新する反復解法である。
シリコン基材料について,1CPUのみを用いて,これまでで最大のアブイニシアトシミュレーションを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 18:45:24 GMT)
Adiabatic theorem in the thermodynamic limit: Systems with a uniform gap [0.0] 有限格子上の空隙多体系を相互作用する断熱理論に関する最近の研究結果は熱力学限界において有効であることを示す。
我々は、可観測体の準局所代数上の無限体積ダイナミクスを記述する自己同型群に対する一般化された超断熱定理を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:14:08 GMT)
Adiabatic theorem in the thermodynamic limit: Systems with a gap in the
bulk [0.0] 拡張フェルミオン系に対する一般化された超断熱定理を証明した。
同様の断熱定理は、系の大きさの逆の力よりも速く消える誤差まで、有限系の大部分で成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:46:29 GMT)
Active Tree Search in Large POMDPs [0.0] 大規模POMDP(Active Tree Search)で計画する新しい手法を提案する。
これは、神経科学における主要な計画理論(活性推論)の規範的性格と生物学的リアリズムと、AIにおけるモンテカルロ法の拡張性を組み合わせたものである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 14:17:09 GMT)
About the regularity of the discriminator in conditional WGANs [0.0] トレーニング条件付きwganは通常、条件に対する基礎的損失の平均化によって行われる。
しかし、正規性に対するより弱い要求に対して、使用済み損失関数の数学的に完全な正当化は存在しない。
この短い数学的注記はこのギャップを埋めることを目的としており、部分的にリプシッツ1である判別器に対して数学的理性を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 15:17:01 GMT)
A semi-supervised autoencoder framework for joint generation and
classification of breathing [0.0] 本稿では,AAEアルゴリズムと1次元畳み込みに基づくバイオメディカル時系列の生成と分類を行うフレームワークを提案する。
本研究は,放射線照射肺がん治療中に呼吸運動をとらえる特定の動機を持つ呼吸時系列に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 20:16:27 GMT)
A Tailored Convolutional Neural Network for Nonlinear Manifold Learning
of Computational Physics Data using Unstructured Spatial Discretizations [0.0] 深部畳み込みオートエンコーダに基づく非線形多様体学習手法を提案する。
この手法は複素幾何学における物理系のモデル次数削減に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 23:47:43 GMT)
16-Element Superconducting Nanowire Single-Photon Detector for Gigahertz
Counting at 1550-nm [0.0] 1550nmで83.4$%のシステム検出効率を持つリニアアレイ16素子超伝導ナノワイヤ単光子検出器を提案する。
この装置は既存のスケーラブルな商用プロセスで設計・製造された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 25 Mar 2021 19:01:43 GMT)