On the Stability of Nonlinear Receding Horizon Control: A Geometric
Perspective [97.8] 本稿では,1次定常点に対して内部計画問題を解く場合,非線形rhcに対する第1段階の安定性保証を行う。
重要なのは、計画問題に適用される状態コストが、ある意味でグローバルジオメトリと適合していることである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 22:59:37 GMT)
SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D
Sequences [76.3] rgb-dフレームのシーケンスを与えられた3次元環境から意味的シーングラフを漸進的に構築する手法を提案する。
我々は、グラフニューラルネットワークを用いて、プリミティブシーンコンポーネントからpointnet機能を集約する。
提案手法は,35hzで動作する他の3dセマンティクスおよびパンオプティカルセグメンテーション法と同等の精度で,高いマージンで3dシーングラフ予測手法を上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 13:00:36 GMT)
Ensemble Distillation for Robust Model Fusion in Federated Learning [72.6] Federated Learning(FL)は、多くのデバイスが機械学習モデルを協調的にトレーニングする機械学習環境である。
現在のトレーニングスキームのほとんどでは、サーバモデルのパラメータと更新されたパラメータをクライアント側から平均化することで、中央モデルを洗練します。
本研究では,モデル融合のためのアンサンブル蒸留法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 16:31:56 GMT)
Automatic differentiation for Riemannian optimization on low-rank matrix
and tensor-train manifolds [71.9] 科学計算および機械学習アプリケーションでは、行列およびより一般的な多次元配列(テンソル)は、しばしば低ランク分解の助けを借りて近似することができる。
低ランク近似を見つけるための一般的なツールの1つはリーマン最適化を使うことである。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 19:56:00 GMT)
An Introduction to Robust Graph Convolutional Networks [71.7] 本論文では, 誤りのある単一ビューあるいは複数ビューのデータに対して, 新たなロバストグラフ畳み込みニューラルネットワークを提案する。
従来のグラフ畳み込みネットワークにAutoencodersを介して余分なレイヤを組み込むことで、典型的なエラーモデルを明示的に特徴付けおよび処理します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 04:47:59 GMT)
IoU Attack: Towards Temporally Coherent Black-Box Adversarial Attack for
Visual Object Tracking [70.1] アドリア攻撃は、深いニューラルネットワークが、知覚不能な摂動によって注入された入力サンプルを知覚する脆弱性によって起こる。
視覚的物体追跡のための決定に基づくブラックボックス攻撃法を提案する。
我々は、最先端のディープトラッカーに対するIoU攻撃を検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 16:20:32 GMT)
A Survey of Orthogonal Moments for Image Representation: Theory,
Implementation, and Evaluation [70.1] モーメントに基づく画像表現は、セマンティック記述のコア条件を満たすのに有効であると報告されている。
本稿では,画像表現における直交モーメントの包括的調査を行い,高速/精度計算,ロバスト性/不変性最適化,定義拡張の最近の進歩について述べる。
提案した理論分析,ソフトウェア実装,評価結果は,特に新しい技術開発や実世界の応用の促進において,コミュニティを支援することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 03:41:08 GMT)
NeMI: Unifying Neural Radiance Fields with Multiplane Images for Novel
View Synthesis [69.2] 単一画像からの高密度3次元再構成による新しいビュー合成と深度推定を行う手法を提案する。
我々のNeMIはマルチプレーン画像(MPI)とニューラル放射場(NeRF)を統一する
iBims-1およびNYU-v2の深さ推定でも、注釈付き深度監視なしで競争力のある結果が得られます。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 13:41:00 GMT)
From Synthetic to Real: Unsupervised Domain Adaptation for Animal Pose
Estimation [67.4] 動物のポーズ推定は近年注目を集めている重要な分野である。
既存の作品は、合成データのような他のアクセスしやすいドメインのデータから生成される擬似ラベルでこの問題を回避する。
合成データと実データ間の領域ギャップを低減するために,マルチスケールドメイン適応モジュール (MDAM) を設計する。
具体的には、内部粗更新ループにおける自己蒸留モジュールと外部微更新ループにおける平均教師を提案し、古いものを徐々に置き換える新しい擬似ラベルを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 08:39:43 GMT)
Face Transformer for Recognition [67.0] 顔認識におけるトランスフォーマーモデルの性能について検討する。
モデルは大規模な顔認識データベースMS-Celeb-1Mで訓練される。
我々は,Transformer モデルが CNN と同等の性能を示し,パラメータ数とMAC の類似性を実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 03:53:29 GMT)
$\PT$ Symmetry and Renormalisation in Quantum Field Theory [63.0] 非エルミート・ハミルトニアン(英語版)が$PT$対称性で支配する量子系は、以下に有界な実エネルギー固有値とユニタリ時間進化を持つことに特有である。
我々は、$PT$対称性が、エルミートフレームワーク内の理論の解釈に存在するゴーストや不安定を回避した解釈を許容することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 09:46:36 GMT)
On the benefits of robust models in modulation recognition [53.4] 畳み込み層を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)は、通信における多くのタスクにおいて最先端である。
画像分類のような他の領域では、DNNは敵の摂動に弱いことが示されている。
最新モデルの堅牢性をテストするための新しいフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 19:58:06 GMT)
HistoGAN: Controlling Colors of GAN-Generated and Real Images via Color
Histograms [52.8] HistoGANは、GAN生成画像の色を制御するための色ヒストグラムに基づく方法である。
我々は、HistoGANを拡張して、実画像を再色する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 02:23:03 GMT)
The Risks of Invariant Risk Minimization [52.7] 不変リスク最小化(Invariant Risk Minimization)は、データの深い不変性を学ぶという考え方に基づく目標である。
我々は、IRMの目的に基づく分類の最初の分析と、最近提案されたこれらの代替案について、かなり自然で一般的なモデルで分析する。
IRMは、テストデータがトレーニング分布と十分に類似していない限り、破滅的に失敗する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 16:23:24 GMT)
Learning to Solve the AC-OPF using Sensitivity-Informed Deep Neural
Networks [52.3] 最適な電力フロー(ACOPF)のソリューションを解決するために、ディープニューラルネットワーク(DNN)を提案します。
提案されたSIDNNは、幅広いOPFスキームと互換性がある。
他のLearning-to-OPFスキームとシームレスに統合できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 00:45:23 GMT)
Event-based Motion Segmentation with Spatio-Temporal Graph Cuts [51.2] イベントベースカメラで取得したオブジェクトを独立に識別する手法を開発した。
この方法は、予想される移動物体の数を事前に決定することなく、技術状態よりも同等以上の性能を発揮する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 00:08:17 GMT)
AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching [50.1] AdaStereoと呼ばれる新しいドメイン適応パイプラインは、ディープステレオマッチングネットワークにマルチレベル表現をアライメントすることを目的としている。
我々のAdaStereoモデルは、KITTI、Middlebury、ETH3D、DrivingStereoなど、複数のステレオベンチマークで最先端のクロスドメインパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 03:40:13 GMT)
What's in the Image? Explorable Decoding of Compressed Images [45.2] ユビキタスJPEG標準のための新しいデコーダアーキテクチャを開発し、圧縮された画像の集合をトラバースする。
我々は、グラフィカル、医学的、法医学的なユースケースに関する我々のフレームワークを例示し、その幅広い潜在的な応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 09:01:59 GMT)
DCNAS: Densely Connected Neural Architecture Search for Semantic Image
Segmentation [44.5] Densely Connected NAS (DCNAS) フレームワークを提案し、視覚情報のマルチスケール表現に対して最適なネットワーク構造を直接検索する。
具体的には,学習可能な重みを使ってセルを相互に接続することにより,多数の主流ネットワーク設計をカバーするために,密結合された検索空間を導入する。
我々は、DCNASアルゴリズムから得られたアーキテクチャが、公開セマンティックイメージセグメンテーションベンチマーク上で最先端のパフォーマンスを達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 15:03:47 GMT)
Improving Model Robustness by Adaptively Correcting Perturbation Levels
with Active Queries [44.0] モデルが人間の専門家から正しい摂動レベルを対話的に照会できるように,新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。
理論的解析と実験的研究の両方が提案手法の有効性を検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 07:09:01 GMT)
Embedding Transfer with Label Relaxation for Improved Metric Learning [43.9] 本稿では,学習した埋め込みモデルの知識を他へ伝達する,新しい埋め込み変換手法を提案する。
本手法は,ソース埋め込み空間のサンプル間の類似性を知識として活用し,対象埋め込みモデルの学習に用いる損失を伝達する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 13:35:03 GMT)
SDGNN: Learning Node Representation for Signed Directed Networks [43.2] グラフニューラルネットワーク(gnns)は広く注目を集め、ノード表現の学習において最先端のパフォーマンスをもたらす。
これらのモデルを署名された有向ネットワークに転送するのは簡単なことではないが、実世界では広く観察されているが、あまり研究されていない。
我々は,符号付き有向ネットワークのノード埋め込みを学習するために,SDGNNと呼ばれる新しい符号付き有向グラフニューラルネットワークモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 11:45:02 GMT)
Unsupervised Self-Training for Sentiment Analysis of Code-Switched Data [42.8] コード切替データの感情分析のためのUnsupervised Self-Trainingというフレームワークを提案する。
我々は、複数のコード交換言語でアルゴリズムをテストし、アルゴリズムの学習ダイナミクスの詳細な分析を提供する。
我々の教師なしモデルは教師付きモデルとよく競合し、2つのクラスで訓練された教師付きモデルと比較すると、その性能は1-7%(重み付きF1スコア)以内である。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 03:23:12 GMT)
Labels4Free: Unsupervised Segmentation using StyleGAN [40.4] 本稿では,StyleGAN生成オブジェクトに対する教師なしセグメンテーションフレームワークを提案する。
最先端の教師付きセグメンテーションネットワークに対する比較結果について報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:59:22 GMT)
Learning Efficient Photometric Feature Transform for Multi-view Stereo [37.3] 各ビューのperpixelフォトメトリック情報を,空間的特徴とビュー不変の低レベル特徴に変換することを学ぶ。
本フレームワークは,様々な入力データで利用可能な幾何学情報を自動的に適用し,効率的な利用を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 02:53:15 GMT)
LiBRe: A Practical Bayesian Approach to Adversarial Detection [36.5] LiBReは、様々な訓練済みのタスク依存DNNに、異種敵対攻撃を低コストで防御する能力を与えることができる。
我々は,多層深層アンサンブル変奏法を構築し,LiBReの有効性と効率を高めるために,事前学習と微調整のワークフローを採用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 07:48:58 GMT)
AR Mapping: Accurate and Efficient Mapping for Augmented Reality [35.4] 本論文では,特定のシーンのarマップについて紹介する。1)6自由度ポーズのカラー画像,2)各画像の濃密深度マップ,3)完全点クラウドマップである。
効率的なデータキャプチャのために、バックパック走査装置に統一キャリブレーションパイプラインを提示する。
次に,走査装置から入力を受け取り,正確なARマップを生成するARマッピングパイプラインを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 08:57:48 GMT)
Pct: Point cloud transformer [35.3] 本稿では,ポイントクラウド学習のための新しいフレームワークであるpoint cloud transformerを提案する。
PCTはTransformerをベースにしており、自然言語処理で大きな成功を収めています。
本質的には、一連のポイントを処理するための順列不変であり、ポイントクラウド学習に適している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 04:36:37 GMT)
Co-Imitation Learning without Expert Demonstration [34.0] Co-Imitation Learning(CoIL)と呼ばれる新しい学習フレームワークを提案し、専門家のデモンストレーションなしでエージェントの過去の良い経験を活用します。
経験は価値や誤解を招く可能性があるが、我々は各経験の潜在的有用性を価値関数の期待値で見積もることを提案する。
様々な課題に対する実験結果から,提案する共励学習フレームワークが有意な優位を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 06:58:40 GMT)
Going Deeper Into Face Detection: A Survey [30.7] 顔検出は、多くの顔認識および顔分析システムの重要な第一歩です。
2012年、ディープニューラルネットワークを用いた画像分類における画期的な取り組みにより、顔検出のパラダイムは大きく変化した。
本研究では,最も代表的な深層学習に基づく顔検出手法について詳細に概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 20:18:00 GMT)
A nonlinear diffusion method for semi-supervised learning on hypergraphs [30.4] ハイパーグラフ半教師付き学習は、わずか数ノードのラベルを与えられたハイパーグラフのすべてのノードにラベルを割り当てる問題である。
ハイパーグラフ構造に従う特徴とラベルの両方を拡散するハイパーグラフ上の非線形拡散過程を開発する。
このアプローチは、複数のハイパーグラフニューラルネットワークよりもはるかに正確で、トレーニングに要する時間も少なくなります。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 09:54:16 GMT)
HDR Video Reconstruction: A Coarse-to-fine Network and A Real-world
Benchmark Dataset [30.2] HDRビデオ再構築のための粗い深層学習フレームワークを紹介します。
まず,画像空間において粗いアライメントとピクセルブレンドを行い,粗いhdr映像を推定する。
第二に、粗いHDRビデオの特徴空間でより洗練されたアライメントと時間融合を行い、より良い再構築を実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 16:40:05 GMT)
Human-in-the-loop Handling of Knowledge Drift [28.4] 階層分類で発生する複雑な形態である知識漂流(KD)を導入し,研究する。
主な課題は、基底真実の概念階層が観測されていないため、異なる形式のKDを区別することは難しいことである。
自動ドリフト検出と適応と、ユーザーが異なる種類のKDを区別するよう求められるインタラクティブなステージを組み合わせた新しいアプローチであるTRCKDを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 10:20:18 GMT)
CalibDNN: Multimodal Sensor Calibration for Perception Using Deep Neural
Networks [27.9] 本稿では,マルチモーダルセンサ,特にLiDAR-Cameraペア間の正確な校正のための新しいディープラーニング駆動技術(CalibDNN)を提案する。
全体の処理は、単一のモデルと単一のイテレーションで完全に自動です。
異なる手法と異なるデータセットに対する広範な実験の結果は、最先端の性能を示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 02:43:37 GMT)
Generative Interventions for Causal Learning [27.4] 我々は,新しい視点,背景,シーンコンテキストに一般化したロバストな視覚表現を学ぶためのフレームワークを提案する。
我々は, 生成モデルを用いて, コンバウンディング要因による特徴の介入を行うことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 14:55:21 GMT)
D3Net: Densely connected multidilated DenseNet for music source
separation [25.8] 音源分離は、音声信号の長期依存をモデル化するための大きな入力フィールドを含む。
従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチは、シーケンシャルにダウンサンプリングされた特徴マップや拡張畳み込みを使用した大規模な入力フィールドモデリングに対処する。
密結合拡張DenseNet(D3Net)と呼ばれる新しいCNNアーキテクチャを提案する。
D3Netは6.01dBの平均信号対歪み比(SDR)で最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 04:55:38 GMT)
Scalable and Efficient Neural Speech Coding [25.0] 本研究では,音声圧縮のためのスケーラブルかつ効率的なニューラル波形(NWC)を提案する。
提案するcnnオートエンコーダは、量子化と符号化を訓練可能なモジュールとして定義する。
他の自己回帰型デコーダベースのニューラルスピーチと比較すると、デコーダのアーキテクチャは大幅に小さい。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 00:10:16 GMT)
Discovering Robust Convolutional Architecture at Targeted Capacity: A
Multi-Shot Approach [24.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は敵の例に弱い。
最近の研究では、ロバストなアーキテクチャを発見するためにone-shot neural architecture search (nas)を用いた。
本研究では,この問題に対処し,目標容量で堅牢なアーキテクチャを明示的に探索するための,新しいマルチショットNAS法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 03:36:02 GMT)
Tensor Networks for Multi-Modal Non-Euclidean Data [24.5] 本稿では,グラフ,テンソル,ニューラルネットワークの望ましい特性を物理的に有意義でコンパクトな方法で活用する,新しいマルチグラフネットワーク(mgtn)フレームワークを提案する。
これによりMGTNは不規則なデータソースのローカル情報をパラメータの複雑さを大幅に減らすことができる。
MGTNフレームワークの利点、特にテンソルネットワークの固有の低ランク正規化特性による過度な適合を回避する能力が示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 21:33:46 GMT)
SelfGait: A Spatiotemporal Representation Learning Method for
Self-supervised Gait Recognition [24.2] 歩行認識は、歩行が距離で認識することができるユニークな生体測定機能であるため、人間の識別に重要な役割を果たします。
既存の歩行認識法は歩行系列から歩行特徴を異なる方法で学習することができるが、歩行認識の性能はラベル付きデータに苦しむ。
本研究では, 事前学習プロセスとして, 多種多様でラベルなしの歩行データを活用した自己監視歩行認識手法であるSelfGaitを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 05:15:39 GMT)
Shared Cross-Modal Trajectory Prediction for Autonomous Driving [24.1] 本稿では,複数入力モダリティの利用のメリットを活かしたクロスモーダルな埋め込みフレームワークを提案する。
2つのベンチマーク駆動データセットを用いて,提案手法の有効性を示すため,広範囲な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 09:05:58 GMT)
A Doubly Regularized Linear Discriminant Analysis Classifier with
Automatic Parameter Selection [24.0] 線形判別分析(LDA)に基づく分類器は、訓練データのサイズが特徴数よりも小さい、あるいは同等であるような多くの実践的な設定で混乱する傾向にある。
R2LDAと表す2つの正規化LDA分類器を提案する。
合成データと実データの両方から得られた結果は,提案したR2LDA手法の一貫性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 17:44:19 GMT)
BARS: Joint Search of Cell Topology and Layout for Accurate and
Efficient Binary ARchitectures [21.7] バイナリニューラルネットワーク(BNN)はその有望な効率のために大きな注目を集めている。
現在、ほとんどのBNN研究は広く使われているCNNアーキテクチャを採用しており、BNNには最適である。
本稿では,大規模な設計空間において優れたバイナリアーキテクチャを発見するために,BARS(Binary ARchitecture Search)フローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 05:54:26 GMT)
Panoptic-PolarNet: Proposal-free LiDAR Point Cloud Panoptic Segmentation [21.3] 我々は、Panoptic-PolarNetと呼ばれる高速で堅牢なLiDARポイントクラウドパノラマセグメンテーションフレームワークを提示します。
ポーラバードのアイビュー表現を用いて,セマンティックセグメンテーションとクラス非依存のインスタンスクラスタリングの両方を単一推論ネットワークで学習する。
実験の結果,Panoptic-PolarNetは,Semantic KITTIおよびnuScenesデータセットのベースライン手法をほぼリアルタイムな推論速度で上回っていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:31:40 GMT)
Looking Beyond Two Frames: End-to-End Multi-Object Tracking Using
Spatial and Temporal Transformers [20.8] MO3TRはエンドツーエンドのオンラインマルチオブジェクトトラッキングフレームワークです。
オブジェクトの相互作用を長期の時間的埋め込みにエンコードする。
明示的なデータアソシエーションモジュールを必要とせずに、開始と終了を追跡する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 07:23:38 GMT)
High-efficiency Euclidean-based Models for Low-dimensional Knowledge
Graph Embeddings [20.7] 我々は2つの軽量ユークリッドモデル、RotLとRot2Lを開発した。
rotlモデルは柔軟な正規化効果を維持しながら双曲演算を単純化する。
リンク予測の実験は、Rot2Lが2つの広く使用されているデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 15:34:32 GMT)
Ensemble-in-One: Learning Ensemble within Random Gated Networks for
Enhanced Adversarial Robustness [18.5] 敵の攻撃は現代のディープラーニングシステムに高いセキュリティリスクをもたらしている。
ランダムゲートネットワーク(RGN)内でアンサンブルを訓練するためのアンサンブル・イン・ワン(EIO)を提案する。
EIOは、従来のアンサンブルトレーニング手法を一貫して上回り、計算オーバーヘッドがさらに少なくなります。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 03:13:03 GMT)
CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image
Classification [17.7] 異なるサイズの画像パッチを組み合わせて、より強力な画像特徴を生成するデュアルブランチトランスを提案します。
我々のアプローチは、異なる計算複雑性の2つの別々の分岐を持つ小さなパッチトークンと大きなパッチトークンを処理します。
私たちの提案するクロスアテンションは、計算とメモリの複雑さの両方に線形時間しか必要としない。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 13:03:17 GMT)
Automated Backend-Aware Post-Training Quantization [17.1] 量子化は、リソース要件を削減し、ニューラルネットワークのデプロイメントのパフォーマンスを向上させるための重要な技術です。
x86 CPU、NVIDIA GPU、ARM CPU、アクセラレータなどの異なるハードウェアバックエンドは、量子化されたネットワークに対して異なる実装を要求する可能性がある。
我々は、HAGOと呼ばれる自動トレーニング後量子化フレームワークでこの問題に対処する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 17:12:32 GMT)
KnowRU: Knowledge Reusing via Knowledge Distillation in Multi-agent
Reinforcement Learning [16.2] 深層強化学習(RL)アルゴリズムはマルチエージェント領域において劇的に進歩している。
この問題を解決するには、歴史的経験の効率的な活用が不可欠です。
知識再利用のための「KnowRU」という手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 12:38:01 GMT)
Video Rescaling Networks with Joint Optimization Strategies for
Downscaling and Upscaling [15.6] 結合層を持つ可逆ニューラルネットワークに基づく2つの共同最適化手法を提案する。
我々のLong Short-Term Memory Video Rescaling Network (LSTM-VRN)は、低解像度ビデオの時間情報を利用して、アップスケーリングに欠落する高周波情報の明示的な予測を形成する。
当社のマルチインプットマルチアウトプットビデオリスケーリングネットワーク(MIMO-VRN)は、ビデオフレームのグループを同時にダウンスケーリングおよびアップスケーリングするための新しい戦略を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 09:35:38 GMT)
Instance segmentation with the number of clusters incorporated in
embedding learning [15.1] 本稿では,クラスタリング情報を組込み学習フレームワークFCRNetに組み込むことを提案する。
FCRNetは、クラスタリンググループの数を埋め込み空間に組み込むことで、ポストプロセスの複雑さを和らげる。
FCRNetの優れた性能を検証し、核データセットBBBC006の他の手法と比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 10:03:19 GMT)
Experimental quantum phase discrimination enhanced by controllable
indistinguishability-based coherence [13.7] コヒーレンス(Coherence)は、非恒等粒子と同一粒子に対して、根本的に異なる方法で現れる。
量子コヒーレンスに対するこの追加的な貢献を実験的に実証する。
我々の実験は、独立に区別できない粒子がコヒーレンスの制御可能な資源を供給できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 03:50:03 GMT)
You Can Do Better! If You Elaborate the Reason When Making Prediction [13.7] 本論文では,大きな学習済み言語モデルと組み合わせた新しいニューラル予測フレームワークを提案し,予測を行い,それに対応する説明を同時に生成する。
中国の医学的複数選択質問応答, 英語自然言語推論, 常識質問回答タスクに関する予備的実証的研究を行った。
また,提案手法は,3つのデータセットに対する予測精度の向上も達成し,意思決定プロセスにおける説明の生成による予測のメリットが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 14:55:19 GMT)
High-contrast ZZ interaction using superconducting qubits with
opposite-sign anharmonicity [13.3] 逆符号アンハーモニック性を持つ量子ビット,トランスモン量子ビット,Cシャントフラックス量子ビットを用いた超伝導アーキテクチャを導入する。
高いオン/オフ比の相互作用を制御して2量子CZゲートを実装したり、XY相互作用を用いて2量子ゲート操作時にそれを抑制できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:54:06 GMT)
Deep Learning Techniques for In-Crop Weed Identification: A Review [12.5] 本稿では,画像に基づく雑草検出における深層学習技術の最近の展開について概説する。
実運用可能な雑草検出手法の開発における課題を概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 10:08:41 GMT)
LSTM Based Sentiment Analysis for Cryptocurrency Prediction [11.8] この研究は、ソーシャルメディアの感情を分析することによって、暗号通貨の揮発性価格の動きを予測することを目的としています。
本稿では,中国のソーシャルメディアプラットフォームSina-Weiboにおける,中国のソーシャルメディア投稿の感情を識別する手法を提案する。
Weiboポストをキャプチャし、暗号固有の感情辞書の作成を記述したパイプラインを開発し、Long Short-term memory(LSTM)ベースのリカレントニューラルネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 04:08:37 GMT)
Deep Multi-view Depth Estimation with Predicted Uncertainty [11.0] 我々は、高密度光フローネットワークを用いて対応を計算し、点雲を三角測量して初期深度マップを得る。
三角測量の精度をさらに高めるため,画像の文脈に基づく初期深度マップを最適化する深度補正ネットワーク(DRN)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 14:33:40 GMT)
Explaining the Road Not Taken [10.3] 本稿では, 自然言語処理(NLP)に関する最近の200以上の論文で用いられている共通説明形式(特徴属性, 決定規則, プローブなど)を要約する。
すなわち、モデルが1つの結果を選択し、よく定義された、一見同様の合法的なものではなかった理由である。ほとんどのモデル解釈はこれらの質問に答えることができない。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 19:47:06 GMT)
Supersense and Sensibility: Proxy Tasks for Semantic Annotation of
Prepositions [10.3] Prepositional Supersenseアノテーションは時間がかかり、専門的なトレーニングが必要です。
本稿では,専門的アノテーションと品質に匹敵する前置的スーパーセンスアノテーションを生成する2つの方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:28:33 GMT)
Deep Ensemble Collaborative Learning by using Knowledge-transfer Graph
for Fine-grained Object Classification [9.5] 相互学習を施したネットワークのアンサンブルのパフォーマンスは,通常のアンサンブルに比べて,相互学習なしには改善しない。
これは相互学習における知識とアンサンブルにおけるネットワークの個性の関係によるものかもしれない。
本稿では,相互学習におけるネットワーク間の多様性を促進する損失設計を導入することにより,知識伝達を用いたアンサンブル手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 08:56:00 GMT)
Few-shot Semantic Image Synthesis Using StyleGAN Prior [8.5] 本稿では,STYPEGANを用いたセマンティックマスクの擬似ラベリングを行うトレーニング戦略を提案する。
私たちの重要なアイデアは、semantic masksの例から、スタイルガン機能と各セマンティッククラスの単純なマッピングを構築することです。
擬似セマンティックマスクは、ピクセル整列マスクを必要とする従来のアプローチでは粗いかもしれないが、我々のフレームワークは、濃密なセマンティックマスクだけでなく、ランドマークやスクリブルのようなスパース入力から高品質な画像を合成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 11:04:22 GMT)
eXtended Artificial Intelligence: New Prospects of Human-AI Interaction
Research [8.3] 本稿では,XR-AI連続体に基づく人間-AI相互作用の理論的治療とモデルを提供する。
このことは、XRとAIの組み合わせが、人間とAIの相互作用とインターフェースの有効かつ体系的な研究に有益に貢献する理由を示している。
最初の実験は人間とロボットの相互作用において興味深いジェンダー効果を示し、第2の実験はレコメンデーターシステムのエリザ効果を明らかにした。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 22:12:06 GMT)
Learning-based 3D Occupancy Prediction for Autonomous Navigation in
Occluded Environments [7.8] 本稿では,未知空間の占有分布を確実に予測するためのディープニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
ネットワークのトレーニングにはラベルのない非地上データを使用し、未確認環境のリアルタイムナビゲーションにそれを適用することに成功しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 10:54:16 GMT)
Continuous Conditional Generative Adversarial Networks (cGAN) with
Generator Regularization [7.7] リプシッツペナルティの形でGAN発電機損失に関する簡易発電機正規化項を提案する。
提案された正規化期間の効果を分析し、合成および現実世界のタスクの範囲にその堅牢な性能を実証します。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 12:01:56 GMT)
Frequency-specific segregation and integration of human cerebral cortex:
an intrinsic functional atlas [6.7] スペクトル接続を用いてヒト大脳皮質の機能的接続を推定した。
固有クラスタリング法と勾配法を用いて周波数特異的解析を行った。
456パーセルを含む内在的機能アトラスを周波数にまたがって提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 13:26:33 GMT)
H-GAN: the power of GANs in your Hands [6.0] HandGAN(H-GAN)は、マルチスケールの知覚識別器を実装するサイクル一貫性のある対比学習手法である。
手の合成イメージを実際のドメインに翻訳するように設計されています。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 23:46:27 GMT)
VisEvol: Visual Analytics to Support Hyperparameter Search through
Evolutionary Optimization [5.9] 機械学習(ML)モデルのトレーニングフェーズでは、通常、いくつかのハイパーパラメータを設定する必要がある。
本稿では、ハイパーパラメータのインタラクティブな探索と、この進化過程への介入を支援するビジュアル分析ツールVisEvolを紹介する。
VisEvolの実用性と適用性は,2つのユースケースと,ツールの有効性を評価するML専門家へのインタビューで実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 04:37:57 GMT)
Attention-Based Deep Learning Framework for Human Activity Recognition
with User Adaptation [5.6] センサに基づく人間活動認識(HAR)は、センサ生成時系列データに基づいて人の行動を予測する必要がある。
純粋に注意に基づくメカニズムに基づく新しいディープラーニングフレームワーク、algnameを提案する。
提案した注目に基づくアーキテクチャは,従来のアプローチよりもはるかに強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 14:41:03 GMT)
Factorized linear discriminant analysis and its application in
computational biology [4.9] 計算生物学における根本的な問題は、高次元の遺伝子発現データの適切な表現を見つけることである。
本稿では,この問題に対処する線形次元減少法を提案する。
FLDAからの表現は、表現型の特徴と整合したデータ中の構造を捉え、各表現型に対して重要な遺伝子を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 05:53:43 GMT)
Representation, Analysis of Bayesian Refinement Approximation Network: A
Survey [4.6] 本稿では、修正U-Netモデルを用いてベイズ洗練法の結果を近似することに焦点を当てる。
修正されたU-Netモデルでは、他のモデルからの背景抽出の結果と、統計分布を学習するための入力としてソースイメージを組み合わせる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 12:55:09 GMT)
The AI Settlement Generation Challenge in Minecraft: First Year Report [4.0] この記事では、MinecraftでAI決済生成コンペティション初年度から学んだことを概説する。
この課題は、適応的および全体的な手続き的コンテンツ生成に研究を集中することを目指している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 17:27:05 GMT)
Local Explanations via Necessity and Sufficiency: Unifying Theory and
Practice [3.9] 必要と十分さは、すべての成功した説明の構成要素です。
しかし、これらの概念は概念的には未発達であり、説明可能な人工知能には一貫性がない。
xaiにおける必要性と十分性の中心的な役割を確立し、1つの形式的枠組みで一見異質なメソッドを統一する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 01:58:53 GMT)
An HHL-Based Algorithm for Computing Hitting Probabilities of Quantum
Random Walks [3.1] 本稿では,線形方程式系の量子アルゴリズムであるHHL (Harrow-Hassidim-Lloyd) アルゴリズムの量子ランダムウォークに関する解法への応用について述べる。
HHLアルゴリズムをサブルーチンとして用いた量子アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 07:40:31 GMT)
Abuse is Contextual, What about NLP? The Role of Context in Abusive
Language Annotation and Detection [2.8] 我々は、メッセージの憎しみのあるコンテンツが文脈に基づいて判断されたときに何が起こるかを調べる。
英語における乱用言語検出のための広範に使用されるデータセットの一部を,まず2つの条件で再注釈した。
文脈を伴わない。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 14:31:52 GMT)
Realistic face animation generation from videos [2.4] 3次元顔の再構成と顔のアライメントは、コンピュータビジョンにおける2つの基本的かつ高機能なトピックである。
近年,深層学習モデルを用いて3dmm係数を推定して3d顔形状を再構成する研究が始まっている。
この問題に対処するために、3DMM係数の計算を完全に回避できるエンドツーエンド手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 20:18:14 GMT)
copent: Estimating Copula Entropy and Transfer Entropy in R [2.4] コピュラエントロピー(CE)は、いくつかの関連する統計や機械学習の問題を解決するために応用されている。
本稿では,コプラエントロピーと転送エントロピーを推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 00:41:58 GMT)
OLED: One-Class Learned Encoder-Decoder Network with Adversarial Context
Masking for Novelty Detection [1.9] 新規性検出は、対象クラスの分布に属さないサンプルを認識するタスクである。
ディープオートエンコーダは多くの教師なしのノベルティ検出法のベースとして広く使われている。
我々は,MaskモジュールとReconstructorという2つの競合するネットワークからなるフレームワークを設計した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 17:59:40 GMT)
Transmitter Discovery through Radio-Visual Probabilistic Active Sensing [1.7] 送信機発見問題を解決するために,バイラジオ・ビジュアルPAS方式を提案する。
提案手法は92%の精度を実現し,他の2つの確率的アクティブセンシングベースラインを上回った。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:34:42 GMT)
Improving prostate whole gland segmentation in t2-weighted MRI with
synthetically generated data [1.3] 前立腺の全身(WG)の区分は前立腺癌の検出、ステージングおよび処置計画で重要な役割を担います。
本研究では, WGセグメンテーションマスクを生成し, 前立腺のT2強調MRIを合成するパイプラインを提案する。
その結果,標準的な拡張技術と比較してWGセグメンテーションの品質は向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:04:11 GMT)
Annotating Hate and Offenses on Social Media [1.2] コーパスはInstagramの政治パーソナリティページから収集され、手動で注釈付けされた。
7000件の文書は、二項分類(攻撃的対非攻撃的コメント)、犯罪のレベル(攻撃的、攻撃的、わずかに攻撃的メッセージ)、差別的内容のターゲットに関する識別という3つの異なる層に注釈付けされた。
各コメントは3つの異なるアノテーションによってアノテートされ、高いアノテータ間合意を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 19:43:16 GMT)
Bridging Vision and Language from the Video-to-Text Perspective: A
Comprehensive Review [1.1] 本稿では,ビデオ・トゥ・テキスト問題に対する最先端技術の分類と解説を行う。
主なvideo-to-textメソッドとそのパフォーマンス評価方法をカバーする。
最先端の技術は、ビデオ記述の生成または取得における人間のようなパフォーマンスを達成するには、まだ長い道のりです。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 02:12:28 GMT)
Learning ODE Models with Qualitative Structure Using Gaussian Processes [0.7] 多くのコンテキストにおいて、明示的なデータ収集は高価であり、学習アルゴリズムはデータ効率が良くなければならない。
スパースガウス過程を用いて微分方程式のベクトル場を学習する手法を提案する。
この組み合わせにより,外挿性能と長期的挙動が大幅に向上し,計算コストの低減が図られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 17:28:44 GMT)
Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling [0.4] 本論文では,明示的な対比項に頼らずに,新しい対比自己監視グラフニューラルネットワーク(GNN)であるSelfGNNを提案する。
性能を犠牲にすることなく、暗黙の対照的な項を導入するバッチ正規化を利用する。
公開されている7つの実世界のデータに対する実証的な評価は、SelfGNNは強力であり、SOTAが管理するGNNに匹敵する性能をもたらすことを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:20:37 GMT)
GateKeeper-GPU: Fast and Accurate Pre-Alignment Filtering in Short Read
Mapping [0.3] GateKeeper-GPUはシーケンスアライメントのための高速で正確な事前調整フィルタである。
多数のGPUスレッドを使用して、多数のシーケンスペアを迅速かつ同時に検査します。
GateKeeper-GPUはシーケンスアライメントを最大2.9倍に高速化し、包括的な読み取りマッパーのエンドツーエンド実行時間に最大1.4倍のスピードアップを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 20:01:37 GMT)
Wormhole as a Waveguide: Case of Quantum Particles with Zero Angular
Momentum [0.0] 量子粒子のデブロリー波長がワームホールの喉径の2倍の整数である場合、導波路は透明であることがわかった。
このような効果は、グラフェン、プラズモンまたは光学ワームホールで実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 05:58:12 GMT)
Towards Tool-Support for Interactive-Machine Learning Applications in
the Android Ecosystem [0.0] 機械学習モデルの実装、テスト、デプロイの課題に対処するには、AIエンジニアのためのツールサポートが必要であると考えています。
本稿では,AI技術者へのインタビューや,スマートウォッチとスマートフォンを用いた対話型機械学習ユースケースの実験を含む,一連の質問の予備的結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 09:28:40 GMT)
Thermal transmittance prediction based on the application of artificial
neural networks on heat flux method results [0.0] エネルギー効率関連の指令により、建物ストックの深層エネルギー改修が欧州連合でより注目されるようになった。
熱フラックス法(HFM)は、リノベーション設計プロセスが始まる前にフィールドテストでは広く使用されていません。
本稿では,1つの熱流センサによる並列測定により測定時間を短縮する可能性を分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 21:02:31 GMT)
Sharing quantum nonlocality and genuine nonlocality with independent
observables [0.0] 任意に多くの独立オブザーバが、1つの任意の次元のバイパルタイトの絡み合った状態の非局所性を共有できるが、2ビットの絡み合った状態は不要であることを示す。
また、少なくとも2人のチャーリーが1つの一般化されたGHZ状態の真の非局所性をアリスとボブと共有できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 07:52:00 GMT)
Security of the decoy state method for quantum key distribution [0.0] 量子暗号またはより正確には、量子鍵分布(QKD)は量子技術分野の先進分野の一つである。
本稿では,QKDプロトコルにおける光のコヒーレント状態の使用による脆弱性対策であるデコイ状態法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 07:30:39 GMT)
Secure quantum communication through a wormhole [0.0] ER=EPR予想は、ユニタリ量子テレポーテーションプロトコルを導入するために用いられる。
このプロトコルは、量子通信の無条件セキュリティを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 21:08:23 GMT)
Regression with Deep Learning for Sensor Performance Optimization [0.0] 我々はKerasとNumPyによって実現されたディープラーニングによる非線形回帰を再適用した。
特に、深層学習を用いて産業センサの入力と出力の非線形関係をパラメータ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 15:18:14 GMT)
Quantum scarring in a spin-boson system: fundamental families of
periodic orbits [0.0] 本研究では, 周期軌道が固有状態の構造に与える影響を, 正規状態とカオス状態の両方で検討した。
また、固有状態が周期軌道の各族によってどれだけ傷ついたかを定量化する尺度も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 01:22:34 GMT)
On using classical light in Quantum Optical Coherence Tomography [0.0] 量子光コヒーレンス・トモグラフィーは軸分解能を高め、分散の順序にも免疫を持つ。
本研究は、古典的な低強度光パルスで量子干渉が得られるこのスペクトルアプローチの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 18:58:59 GMT)
Machine Learning Meets Natural Language Processing -- The story so far [0.0] 解決すべき問題がまだ残っていることに注目し、Transformers、BERT、および同様の注意ベースのモデルに対する画期的な提案を強調している。
本稿は、各モデルとアルゴリズムの総合的な進歩への貢献を見極めながら、この時期の最も重要なマイルストーンを取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 16:41:34 GMT)
How does the Planck scale affect qubits? [0.0] 古典点のプランクスケールスミアリングが角運動量に対して GUR を生成する非局所幾何学の新しいモデルを提案する。
この関係は、物質-幾何学相互作用を記述する合成状態の両部分空間に非自明に作用する rm SU(2) の新たな表現に対応する。
正準量子状態に加えて、$ket0 = ketuparrow$と$ket1 = ketdownarrow$は、粒子のスピンがスピンと絡み合う2つの新しい固有状態が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 20:00:09 GMT)
Hand tracking for immersive virtual reality: opportunities and
challenges [0.0] ハンドトラッキングは、近年の没入型バーチャルリアリティヘッドマウントディスプレイの不可欠な機能となっている。
没入型バーチャルリアリティーに価値を加えるためのハンドトラッキングの主な可能性として私が見ているものの概要を述べます。
本論文は,次世代の手追跡技術と仮想現実技術の発展に向けての分野におけるベストプラクティス開発のためのロードマップとして機能することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 09:28:47 GMT)
Generating Negations of Probability Distributions [0.0] 確率分布の否定をpdの点別変換と考える。
線形ネガネータをヤガーと均一ネガネータの凸結合として特徴づける。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 20:24:10 GMT)
Generalization over different cellular automata rules learned by a deep
feed-forward neural network [0.0] 短い範囲のスキップ接続を持つ深層畳み込みエンコーダ・デコーダネットワークを、様々な生成された軌道上で訓練し、次のCA状態を予測する。
その結果、ネットワークは様々な複雑なセルオートマトン規則を学習し、見えない構成に一般化できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 12:12:07 GMT)
Feature-based Representation for Violin Bridge Admittances [0.0] 周波数応答関数(FRF)は、楽器が幅広い周波数で振動する方法を記述する。
ブリッジで評価されたRFは、全身の振動を捉えることが知られている。
本稿では,FRF,特にヴァイオリンブリッジアプタンスの違いを定量化する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 12:53:57 GMT)
Faraway-Frustum: Dealing with Lidar Sparsity for 3D Object Detection
using Fusion [0.0] 遠距離物体検出のための新しい融合戦略である遠距離フラストムを紹介する。
より近いオブジェクトには、学習したポイントクラウド表現を使用します。
本手法は,鳥の目視と3Dにおける遠距離物体検出において,最先端技術よりもかなり優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 15:31:29 GMT)
Exploratory Learning Environments for Responsible Management Education
Using Lego Serious Play [0.0] 我々は,教育的枠組みを開発するための学習促進アプローチとして,構成主義的学習理論とLego Serious Play(LSP)を取り上げる。
LSPは、重要な談話を促進し、非常に複雑な問題に取り組むための学習環境への応用が増えているため、選択されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 22:28:34 GMT)
Exactly solvable 1D model explains the low-energy vibrational level
structure of protonated methane [0.0] 60頂点グラフ$Gamma_60$に制限された有効粒子の運動に基づいて,CH5+の低エネルギー振動量子力学に対する新しい一次元モデルを提案する。
このモデルでは、CH5+の量子状態は分析形式で得られ、$Gamma_60$と関係がある。
Gamma_60$ の双部構造は、CH5+ 上の数値的正確な変分計算で観測される対称性の簡単な説明を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 13:31:15 GMT)
Entanglement resource theory of quantum channel [0.0] チャネルの絡み合い尺度を構築するための2つの一般的な方法を示す。
また,チャネルのChoi相対エントロピー,コンカレンス,および$k$-MEコンカレンスに基づくチャネルの絡み合い対策についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 04:27:51 GMT)
Electron-Nuclear Interactions as a Test of Crystal-Field Parameters for
Low Symmetry Systems: Zeeman-Hyperfine Spectroscopy of Ho$^{3+}$ Doped
Y$_2$SiO$_5$ [0.0] Er$3+$:Y$SiO$_5$の2つの対称性サイトに対して決定された結晶場パラメータは、ゼーマン超微細データのモデル化に成功している。
2つの6配位および7配位置換点は、スペクトルと結晶場計算を比較することで区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 02:21:43 GMT)
Determination of weight coefficients for additive fitness function of
genetic algorithm [0.0] 本稿では,遺伝子付加性フィットネス関数の重み要因を決定する方法を選択するための解決策を提案する。
このアルゴリズムは進化的プロセスの基礎であり、このアルゴリズムは検索エンジンにおいて安定的で効果的なクエリ群を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 07:38:33 GMT)
Catalyzing Clinical Diagnostic Pipelines Through Volumetric Medical
Image Segmentation Using Deep Neural Networks: Past, Present, & Future [0.0] 本稿では,最先端(sota)ニューラルネットワークに基づくセグメンテーションアルゴリズムについて概説する。
また、効果的なディープラーニングベースのソリューションの臨床的意義を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 19:05:11 GMT)
COVID-19 personal protective equipment detection using real-time deep
learning methods [0.0] 215カ国以上でcovid-19が急速に拡大しているため、学校や職場への安全な帰還のためにマスクや手袋を推奨する人たちもいる。
公共エリアで自動顔面マスクや手袋検出に人工知能とディープラーニングアルゴリズムを使用しました。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 11:07:11 GMT)
COVID-19 mortality analysis from soft-data multivariate curve regression
and machine learning [0.0] 提案手法は、2020年3月8日から2020年5月13日までの1波目における新型コロナウイルスの分析に適用される。
ランダムk-foldクロスバリデーションとブートストラップ信頼区間と確率密度推定に基づく機械学習(ML)回帰を用いた実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 08:11:31 GMT)
Ant Colony Inspired Machine Learning Algorithm for Identifying and
Emulating Virtual Sensors [0.0] 他のセンサーに基づいて特定のセンサーの出力をエミュレートすることが可能である。
読み出しをエミュレートできるセンサーのサブセットを特定するために、センサーはクラスタにグループ化されなければならない。
本稿では,このようなシステムにおける仮想センサを実現するために,エンドツーエンドのアルゴリズムソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 08:10:38 GMT)
An Efficiently Coupled Shape and Appearance Prior for Active Contour
Segmentation [0.0] 本論文では,画像と映像のオブジェクトセグメンテーションのための形状と外観特徴に基づく新しいトレーニングモデルを提案する。
外観に基づく特徴は,物体の等角線に沿って強度を積分することにより,物体の形状と効率的に結合する1次元関数である。
これらの形状と外観の連成PCAトレーニングは、形状と外観の相関をさらに活用し、その結果のトレーニングモデルは、認識分離タスクのための能動輪郭型エネルギー関数に組み込まれる。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 12:14:04 GMT)
A Tale of Two Representations: Energy and Time in Photoabsorption [0.0] 物理学に導入された量子物理学は、特定の相補的な関係、エネルギーと時間の対である共役量のペアである。
これにより、時間に依存しない表現と時間に依存しない表現という2つの別の表現が生まれるが、どちらも全く異なるように見えるが、どちらも同じ物理学を受け入れることができる。
彼らは、技術的問題、理論的および実験的に補完的な説明と洞察を与え、どの点においてより便利で実践可能なものかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 27 Mar 2021 20:22:57 GMT)