Learning to Fuse Asymmetric Feature Maps in Siamese Trackers [169.0] 非対称畳み込み(ACM)は、大規模データのオフライントレーニングにおいて、意味的相関情報をよりよくキャプチャすることを学ぶ。
ACMは、バウンディングボックスサイズなどの有用な事前情報と、標準的な視覚的特徴を組み込むことができる。
提案手法は6つの追跡ベンチマークにおいて既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:57:46 GMT)
ReMix: Towards Image-to-Image Translation with Limited Data [154.7] 本稿では,この問題に対処するためのデータ拡張手法(ReMix)を提案する。
特徴レベルでのトレーニングサンプルを補間し、サンプル間の知覚的関係に基づく新しいコンテンツ損失を提案します。
提案手法は, 生成のあいまいさを効果的に低減し, コンテンツ保存結果を生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:24:10 GMT)
Dataset Security for Machine Learning: Data Poisoning, Backdoor Attacks,
and Defenses [150.6] この作業は体系的に分類され、幅広いデータセット脆弱性とエクスプロイトを議論する。
様々な毒とバックドアの脅威モデルとそれらの関係を記述することに加えて,それらの統一分類法を展開する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 22:21:34 GMT)
Federated Learning: A Signal Processing Perspective [144.6] フェデレーションラーニングは、データを明示的に交換することなく、ローカルデータセットを保持する複数のエッジデバイスでモデルをトレーニングするための新しい機械学習パラダイムです。
本稿では、信号処理ツールを用いて扱うのが自然である主な課題をカプセル化し、強調する、連合学習のための統一的な体系的フレームワークを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:14:39 GMT)
CR-Fill: Generative Image Inpainting with Auxiliary Contexutal
Reconstruction [143.7] 本稿では,このようなパッチボローイング動作を,補助的文脈再構成タスクの協調訓練により,注意のないジェネレータに教えることを提案する。
補助分岐を学習可能な損失関数と見なすことができ、クエリ参照特徴類似性と参照ベース再構成器を塗布ジェネレータと共同最適化する。
実験結果から,提案した塗装モデルは,定量的および視覚的性能の観点から,最先端技術と比較して好適に比較できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:47:51 GMT)
Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking [108.1] 本稿では,エンコーダ・デコーダ変換器をキーコンポーネントとする新しいトラッキングアーキテクチャを提案する。
メソッド全体がエンドツーエンドであり、コサインウィンドウやバウンディングボックススムーシングのような後処理ステップは不要である。
提案されたトラッカーは、Siam R-CNNよりも6倍速いリアルタイム速度を実行しながら、5つのチャレンジングな短期および長期ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:19:19 GMT)
Knowledge Distillation By Sparse Representation Matching [107.9] 本稿では,一方の畳み込みネットワーク(cnn)から他方へ,スパース表現を用いて中間知識を伝達するスパース表現マッチング(srm)を提案する。
勾配降下を利用して効率的に最適化し、任意のCNNにプラグアンドプレイで統合できるニューラルプロセッシングブロックとして定式化します。
実験の結果,教師と生徒のネットワーク間のアーキテクチャの違いに頑健であり,複数のデータセットにまたがる他のkd技術よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:47:47 GMT)
SOON: Scenario Oriented Object Navigation with Graph-based Exploration [102.7] 人間のように3Dエンボディ環境のどこからでも言語ガイドされたターゲットに向かって移動する能力は、インテリジェントロボットの「聖杯」目標の1つです。
ほとんどのビジュアルナビゲーションベンチマークは、ステップバイステップの詳細な命令セットに導かれ、固定された出発点から目標に向かって移動することに焦点を当てている。
このアプローチは、人間だけが物体とその周囲がどのように見えるかを説明する現実世界の問題から逸脱し、ロボットにどこからでも航行を依頼する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:01:04 GMT)
Going deeper with Image Transformers [102.6] 我々は画像分類のためのより深いトランスフォーマーネットワークを構築し最適化する。
深部変圧器の精度を大幅に向上する2つの変圧器アーキテクチャ変更を行う。
私たちの最高のモデルは、再評価ラベルとImagenet-V2 /マッチ周波数を備えたImagenetの新しい状態を確立します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:37:32 GMT)
ArtFlow: Unbiased Image Style Transfer via Reversible Neural Flows [101.2] ArtFlowは、ユニバーサルスタイルの転送中にコンテンツ漏れを防ぐために提案されます。
前方と後方の両方の推論をサポートし、プロジェクション-トランスファー-リバージョンスキームで動作する。
コンテンツリークを回避しつつ、最先端スタイルの転送手法に匹敵するパフォーマンスを実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:59:02 GMT)
Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images [98.8] Neighbor2Neighborを提示し、ノイズの多い画像のみで効果的な画像消音モデルをトレーニングします。
ネットワークのトレーニングに使用される入力とターゲットは、同じノイズ画像からサブサンプリングされた画像である。
デノイジングネットワークは、第1段階で生成されたサブサンプルトレーニングペアで訓練され、提案された正規化器は、より良いパフォーマンスのための追加の損失として訓練される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:12:02 GMT)
Fast Certified Robust Training via Better Initialization and Shorter
Warmup [95.8] 我々は,新しいIPPと原理正規化器を提案し,認証境界を安定化させる。
バッチ正規化(BN)は、認定された防御のための最高のパフォーマンスのネットワークを構築するための重要なアーキテクチャ要素です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:58:58 GMT)
Limited Data Emotional Voice Conversion Leveraging Text-to-Speech:
Two-stage Sequence-to-Sequence Training [92.0] 感情的音声変換は、言語内容と話者のアイデンティティを保ちながら、発話の感情状態を変えることを目的としている。
本研究では,感情音声データ量の少ない連続音声変換のための新しい2段階学習戦略を提案する。
提案フレームワークはスペクトル変換と韻律変換の両方が可能であり、客観的評価と主観評価の両方において最先端のベースラインを大幅に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:56:14 GMT)
Multi-Temporal Convolutions for Human Action Recognition in Videos [83.4] 複数の解像度で抽出できる新しい時間・時間的畳み込みブロックを提案する。
提案するブロックは軽量で,任意の3D-CNNアーキテクチャに統合可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:02:49 GMT)
Dual Contrastive Loss and Attention for GANs [82.7] この損失により、識別器はより一般化され、識別可能な表現を学習し、生成をインセンティブ化することを示す。
最近の最先端モデルでは使われていないものの、画像生成にはまだ重要なモジュールとして注目が集まっている。
これらの救済策の強みを組み合わせることで、Fr'echet Inception Distance(FID)をいくつかのベンチマークデータセットで少なくとも17.5%改善します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:10:26 GMT)
OLIVAW: Mastering Othello with neither Humans nor a Penny [80.2] 我々は、有名なAlphaGoシリーズの設計原則を取り入れたAIオセロプレーヤーであるOLIVAWを紹介する。
OLIVAWの背景にある主な動機は、非自明なボードゲームにおいて例外的な能力を得ることだったが、その輝かしい前任者のコストのほんのわずかしかかからなかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:21:52 GMT)
Towards understanding the power of quantum kernels in the NISQ era [79.8] 量子カーネルの利点は,大規模データセット,計測回数の少ないもの,システムノイズなどにおいて消失することを示した。
我々の研究は、NISQデバイス上で量子優位性を得るための先進量子カーネルの探索に関する理論的ガイダンスを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:41:36 GMT)
Neural Architecture Search as Sparse Supernet [78.1] 本稿では,単一パスと複数パスの探索から混合パスの自動探索へ,ニューラルネットワーク探索(NAS)の問題を拡大することを目的とする。
我々はNAS問題をスパース・スーパーネットとして,空間制約を混合した新しい連続アーキテクチャ表現を用いてモデル化する。
スパーススーパーネットは、コンパクトなノードセット上でスパース混合パスを自動的に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:35:16 GMT)
Joint Learning of Neural Transfer and Architecture Adaptation for Image
Recognition [78.0] 現在の最先端の視覚認識システムは、大規模データセット上でニューラルネットワークを事前トレーニングし、より小さなデータセットでネットワーク重みを微調整することに依存している。
本稿では,各ドメインタスクに適応したネットワークアーキテクチャの動的適応と,効率と効率の両面で重みの微調整の利点を実証する。
本手法は,ソースドメインタスクでスーパーネットトレーニングを自己教師付き学習に置き換え,下流タスクで線形評価を行うことにより,教師なしパラダイムに容易に一般化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:15:17 GMT)
OutlierNets: Highly Compact Deep Autoencoder Network Architectures for
On-Device Acoustic Anomaly Detection [77.2] 人間のオペレーターはしばしば異常な音で産業機械を診断する。
ディープラーニングによる異常検出手法は、工場でのデプロイメントを禁止する膨大な計算リソースを必要とすることが多い。
ここでは、マシン駆動設計探索戦略を探求し、非常にコンパクトなディープコンボリューションオートエンコーダネットワークアーキテクチャのファミリーであるOutlierNetsを作成します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:09:30 GMT)
Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error? [76.4] 本研究では,遠心分離法(Emphflooding)と呼ばれる直接解法を提案する。
本研究では, 浸水により性能が向上し, 副産物として, 試験損失の2重降下曲線が誘導されることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:22:24 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） (Wed, 31 Mar 2021 08:05:08 GMT)
Few-shot learning through contextual data augmentation [74.2] 機械翻訳モデルは、時間とともに性能を維持するために新しいデータに適応する必要がある。
一つの例から5つの例への適応が可能であることを示す。
本モデルでは,平均313個の並列例でトレーニングした基準システムよりも精度がよいことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:05:43 GMT)
Simultaneous Navigation and Construction Benchmarking Environments [73.1] モバイル構築のためのインテリジェントなロボット、環境をナビゲートし、幾何学的設計に従ってその構造を変更するプロセスが必要です。
このタスクでは、ロボットのビジョンと学習の大きな課題は、GPSなしでデザインを正確に達成する方法です。
我々は,手工芸政策の性能を,基礎的なローカライゼーションと計画,最先端の深層強化学習手法を用いて評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 00:05:54 GMT)
Fixing the Teacher-Student Knowledge Discrepancy in Distillation [72.4] 本稿では,教師の知識を学生とより整合させる,新たな学生依存型蒸留法である知識一貫型蒸留を提案する。
この手法は非常に柔軟で,他の最先端手法と容易に組み合わせることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:52:20 GMT)
Bit-Mixer: Mixed-precision networks with runtime bit-width selection [72.3] Bit-Mixerは、テスト時間中に任意のレイヤが入札幅を変更し、ネットワーク全体の精度の高い推論能力に影響を与えることなく、メタ量子ネットワークをトレーニングする最初の方法である。
本手法は, デバイス上での展開に望ましい柔軟性を示す複合精密ネットワークを, 精度を犠牲にすることなく実現できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:58:47 GMT)
Human POSEitioning System (HPS): 3D Human Pose Estimation and
Self-localization in Large Scenes from Body-Mounted Sensors [71.3] HPS(Human POSEitioning System)は、周囲の環境の3Dスキャンで登録された人間の完全な3Dポーズを回復する手法です。
最適化に基づく統合は2つの利点を生かし、結果としてドリフトのないポーズの精度が得られることを示す。
hpsは、人間が外部カメラに直接視線を向けなくてもシーンと対話できるvr/arアプリケーションとして使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:58:31 GMT)
StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery [71.2] StyleGAN画像操作のためのテキストベースのインターフェースを開発しています。
まず,ユーザが提案するテキストプロンプトに応答して,CLIPに基づく損失を利用して入力潜時ベクトルを変更する最適化手法を提案する。
次に、与えられた入力画像に対してテキスト誘導の潜時操作ステップを推論し、より高速で安定したテキストベースの操作を可能にする潜時マッパーについて述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:51:25 GMT)
Online Learning Probabilistic Event Calculus Theories in Answer Set
Programming [70.1] イベント認識(CER)システムは、事前に定義されたイベントパターンを使用して、ストリーミングタイムスタンプデータセットで発生を検出する。
本稿では,複雑なイベントパターンによる確率論的推論を,イベント計算で重み付けされたルールの形で行うことができるAnswer Set Programming(ASP)に基づくシステムを提案する。
その結果, 効率と予測の両面で, 新たなアプローチの優位性が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:16:29 GMT)
Combining Progressive Rethinking and Collaborative Learning: A Deep
Framework for In-Loop Filtering [67.2] 再構築されたフレーム内およびフレーム間の品質を改善するために,プログレッシブな再考と協調学習機構を備えたディープネットワークを設計する。
フレーム内情報を用いたPRNは,全イントラ(AI)構成下のHEVCベースラインと比較して平均で9.0%のBDレート低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:33:27 GMT)
Q-ASR: Integer-only Zero-shot Quantization for Efficient Speech
Recognition [65.7] ASRモデルに対する整数のみのゼロショット量子化スキームであるQ-ASRを提案する。
全精度ベースラインモデルと比較すると,wrの変化は無視できる。
Q-ASRは、WER劣化が少ない4倍以上の圧縮率を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:05:40 GMT)
Compressing 1D Time-Channel Separable Convolutions using Sparse Random
Ternary Matrices [65.4] 1次元時間チャネル分離可能な畳み込みの1x1-畳み込みを、定数でスパースな乱数三元行列で-1,0,+1$の重みで置き換える。
同じパラメータ予算で、より深く、より表現力のあるモデルを提供できます。
Google Speech Commands v1でのコマンド認識では、同じネットワークサイズで最先端の精度を97.21%から97.41%に改善する。
Librispeechでの音声認識では、トレーニング対象重量の約半分を、フローティングの約1%を犠牲にしている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:09:20 GMT)
Auto-KWS 2021 Challenge: Task, Datasets, and Baselines [63.8] Auto-KWS 2021チャレンジは、カスタマイズされたキーワードスポッティングタスクに機械学習を適用するプロセスを自動化するために、自動機械学習(AutoML)ソリューションを呼び出します。
この課題は、ターゲットデバイスが特定のキーワードで登録された話者によってのみ覚醒できる、カスタマイズされたキーワードスポッティングの問題に焦点を当てている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:56:48 GMT)
Scale-aware Automatic Augmentation for Object Detection [63.1] オブジェクト検出のためのデータ拡張ポリシーを学ぶために,Scale-aware AutoAugを提案する。
実験では、Scale-aware AutoAugはさまざまな物体検出器に有意で一貫した改善をもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:11:14 GMT)
Using depth information and colour space variations for improving
outdoor robustness for instance segmentation of cabbage [63.0] 本研究は, 異なる環境条件下での作物のインスタンスセグメンテーションの改善に焦点をあてる。
深度情報と異なる色空間表現の影響を分析した。
その結果,色情報と組み合わせることでセグメンテーション精度が7.1%向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:19:12 GMT)
MobileDets: Searching for Object Detection Architectures for Mobile
Accelerators [61.3] 逆ボトルネック層は、モバイルデバイス上の最先端のオブジェクト検出モデルにおいて、主要なビルディングブロックとなっている。
通常の畳み込みは、アクセラレーターにおけるオブジェクト検出の遅延精度トレードオフを高める強力なコンポーネントである。
我々は、モバイルアクセラレーター全体で最先端の成果を得られるオブジェクト検出モデル、MobileDetsのファミリーを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:21:42 GMT)
Video Exploration via Video-Specific Autoencoders [60.3] ヒト制御可能なビデオ探索を可能にするビデオ固有オートエンコーダを提案する。
特定のビデオの複数のフレームで訓練された単純なオートエンコーダは、さまざまなビデオ処理および編集タスクを実行できることを観察します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:56:13 GMT)
A Statistical Analysis of Summarization Evaluation Metrics using
Resampling Methods [60.0] 信頼区間は比較的広く,信頼性の高い自動測定値の信頼性に高い不確実性を示す。
多くのメトリクスはROUGEよりも統計的改善を示していないが、QAEvalとBERTScoreという2つの最近の研究は、いくつかの評価設定で行われている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:28:14 GMT)
Learning Generalizable Robotic Reward Functions from "In-The-Wild" Human
Videos [59.6] ドメインに依存しないビデオ識別器(DVD)は、2つのビデオが同じタスクを実行しているかどうかを判断するために識別器を訓練することによりマルチタスク報酬関数を学習する。
DVDは、人間のビデオの広いデータセットで少量のロボットデータから学習することで、一般化することができる。
DVDと視覚モデル予測制御を組み合わせることで、実際のWidowX200ロボットのロボット操作タスクを単一の人間のデモから未知の環境で解決できます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 05:25:05 GMT)
Generating ${\rm N00N}$-states of surface plasmon-polariton pairs with a
nanoparticle [58.7] 光の自発パラメトリックダウンコンバージョン過程における2粒子量子状態の生成について考察する。
ある種の励起測地では、表面プラズモン-ポラリトン対の$rm N00N$-stateが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:28:21 GMT)
Dogfight: Detecting Drones from Drones Videos [58.2] 本稿では,他の飛行ドローンからドローンを検知する問題に対処する。
ソースとターゲットドローンのエロティックな動き、小型、任意の形状、大きな強度、および閉塞は、この問題を非常に困難にします。
これに対処するため,地域提案に基づく手法ではなく,2段階のセグメンテーションに基づく手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:43:31 GMT)
Joint Deep Multi-Graph Matching and 3D Geometry Learning from
Inhomogeneous 2D Image Collections [57.6] 非均質な画像コレクションから変形可能な3Dジオメトリモデルを学ぶためのトレーニング可能なフレームワークを提案する。
さらに,2次元画像で表現された物体の3次元形状も取得する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:25:36 GMT)
DEALIO: Data-Efficient Adversarial Learning for Imitation from
Observation [57.4] 観察ifoからの模倣学習において、学習エージェントは、実演者の生成した制御信号にアクセスせずに、実演行動の観察のみを用いて実演エージェントを模倣しようとする。
近年、逆模倣学習に基づく手法は、ifO問題に対する最先端のパフォーマンスをもたらすが、データ非効率でモデルなしの強化学習アルゴリズムに依存するため、サンプルの複雑さに悩まされることが多い。
この問題は、サンプルの収集が時間、エネルギー、およびリスクの面で高いコストを被る可能性がある現実世界の設定に展開することは非現実的です。
よりデータ効率の高いifOアルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:46:32 GMT)
Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn
Chatbot Responding with Intention [54.0] 本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。
我々のフレームワークには、ガイドロボットと人間の役割を担うインターロケータモデルが含まれていた。
本フレームワークを3つの実験的なセットアップを用いて検討し,4つの異なる指標を用いた誘導ロボットの評価を行い,柔軟性と性能の利点を実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:39:23 GMT)
Facial Masks and Soft-Biometrics: Leveraging Face Recognition CNNs for
Age and Gender Prediction on Mobile Ocular Images [53.9] スマートフォンで撮影した自撮り眼画像を使って年齢や性別を推定します。
ImageNet Challengeの文脈で提案された2つの既存の軽量CNNを適応させる。
一部のネットワークは顔認識のためにさらにトレーニングされており、非常に大規模なトレーニングデータベースが利用可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:48:29 GMT)
Neural Response Interpretation through the Lens of Critical Pathways [52.4] 本稿では,重要な経路を同定する問題を議論し,入力に対するネットワークの応答の解釈に活用する。
プルーニング由来のスパース経路は、必ずしも重要な入力情報をエンコードするとは限らない。
入力情報の重要な断片を含むスパース経路を確保するため,ニューロンの応答への寄与による経路選択を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:08:41 GMT)
Estimation error analysis of deep learning on the regression problem on
the variable exponent Besov space [50.8] 可変指数ベソフ空間の一般近似誤差とディープラーニングの近似と推定誤差を解析する。
適応性に基づく改善は, 対象関数の滑らかさが小さい領域が小さく, 寸法が大きい場合に顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:24:34 GMT)
Bag of Tricks for Adversarial Training [50.5] アドリアリトレーニングは、モデルの堅牢性を促進するための最も効果的な戦略の1つである。
最近のベンチマークでは、提案されたATの改良のほとんどは、単にトレーニング手順を早期に停止するよりも効果が低いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:34:21 GMT)
FP-NAS: Fast Probabilistic Neural Architecture Search [49.2] PARSECのような確率的NASは高性能アーキテクチャ上の分布を学習し、単一のモデルをトレーニングするのに必要なメモリだけを使用する。
本稿では,分布エントロピーに適応したサンプリング手法を提案する。
FP-NAS(Fast Probabilistic NAS)はアーキテクチャを64%削減し、PARSECより2.1倍高速に検索できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:21:49 GMT)
Learning Model-Blind Temporal Denoisers without Ground Truths [46.8] 合成データで訓練されたデノイザーは、未知のノイズの多様性に対処できないことが多い。
従来の画像ベース手法は、ビデオデノイザに直接適用した場合、ノイズが過度に収まる。
本稿では,これらの課題に対処する上で有効な,ビデオ・デノベーション・ネットワークの汎用フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:51:22 GMT)
Fine-Tuning Pre-trained Language Model with Weak Supervision: A
Contrastive-Regularized Self-Training Approach [46.8] 微調整事前訓練言語モデル(LM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクで大きな成功を収めた。
ラベル付きデータなしで、弱い監督のみを用いて、微調整済みのLMの問題について検討する。
我々は、微調整型LMを低監督で実現するために、対照的な自己学習フレームワークであるCOSINEを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:25:55 GMT)
Towards More Flexible and Accurate Object Tracking with Natural
Language: Algorithms and Benchmark [46.7] 自然言語の仕様による追跡は、その言語記述に基づいてビデオシーケンス内のターゲットオブジェクトを見つけることを目的とした新しい上昇研究トピックです。
大規模データセットを含む,言語別追跡に特化した新たなベンチマークを提案する。
また,TNL2Kには,対象追跡タスク,すなわち対向サンプルとモダリティスイッチの2つの新しい課題を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 00:57:32 GMT)
PatchGuard: A Provably Robust Defense against Adversarial Patches via
Small Receptive Fields and Masking [46.0] 画像の制限領域内の画素を任意に修正することで、機械学習モデルの誤分類を誘発することを目的としている。
そこで我々はPatchGuardという汎用防衛フレームワークを提案する。このフレームワークは、局所的な敵パッチに対して高い清潔さを維持しつつ、高い堅牢性を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:20:39 GMT)
KOALAnet: Blind Super-Resolution using Kernel-Oriented Adaptive Local
Adjustment [45.3] 本稿では,SR特徴のカーネル指向適応局所調整(KOALA)に基づく新しいブラインド超解像(SR)フレームワークを提案する。
当社のKOALAnetは、ランダム化分解で得られたLR画像の最近のブラインドSR法を上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:43:11 GMT)
Learning Camera Localization via Dense Scene Matching [45.1] カメラローカライゼーションは、rgb画像から6つのdofカメラポーズを推定することを目的としている。
最近の学習に基づくアプローチは、構造を特定の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にエンコードする
濃密マッチング(DSM)を用いた新しいカメラローカライズ手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:47:42 GMT)
On the Synergies between Machine Learning and Binocular Stereo for Depth
Estimation from Images: a Survey [45.1] ステレオマッチングは、40年近い研究と研究期間を持つコンピュータビジョンにおいて、最も長く続いている問題の1つである。
単眼画像と双眼画像からの学習に基づく深度推定の分野での最近の研究は、これまでに達成された成果を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:00:23 GMT)
Deep NRSfM++: Towards Unsupervised 2D-3D Lifting in the Wild [44.8] 上記の課題に対処するために,学習に基づくNRSfM法を改善するための戦略を提案する。
当社のアプローチであるDeep NRSfM++は、多数の大規模ベンチマークで最先端の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） (Wed, 31 Mar 2021 02:18:27 GMT)
DA-DETR: Domain Adaptive Detection Transformer by Hybrid Attention [44.4] DA-DETRは、シンプルで効果的なドメイン適応オブジェクト検出ネットワークです。
ドメイン間アライメントを単一識別器で実行する。
従来のドメイン適応パイプラインを大幅に単純化する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:55:56 GMT)
Large-Scale Pre-Training of End-to-End Multi-Talker ASR for Meeting
Transcription with Single Distant Microphone [43.8] 単一の遠距離マイクロホン(SDM)で重なり合った音声を含む会議の翻訳は、自動音声認識(ASR)の最も困難な問題の1つです。
本稿では,SOT(シリアライズ・アウトプット・トレーニング)ベースのマルチストーカーASRを事前に訓練する2段階のアプローチを広く検討する。
AMI-SDMトレーニングデータの70時間の微調整により,SOT ASRモデルはAMI-SDM評価セットに対して21.2%の単語誤り率(WER)を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:43:32 GMT)
Large Scale Visual Food Recognition [43.4] これは2000のカテゴリと100万以上のイメージを持つ、最大規模の食品認識データセットです。
food2kはそれらをカテゴリとイメージの両方で1桁ずつバイパスする。
食品認識のためのディーププログレッシブ領域強化ネットワークを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 05:01:34 GMT)
Rotation-Invariant Local-to-Global Representation Learning for 3D Point
Cloud [42.9] 本稿では,3次元点クラウドデータに対する局所的-言語的表現学習アルゴリズムを提案する。
本モデルは,グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づく多レベル抽象化を利用する。
提案アルゴリズムは,3次元物体の回転認識とセグメント化のベンチマークにおいて,最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:39:26 GMT)
BayesAdapter: Being Bayesian, Inexpensively and Reliably, via Bayesian
Fine-tuning [42.5] 変分BNNを学習するためのBayesAdapterフレームワークを開発した。
その結果,BayesAdapterはスクラッチの変分推論よりも高い品質で後部を連続的に誘導できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:43:56 GMT)
Layout-Guided Novel View Synthesis from a Single Indoor Panorama [41.6] 我々は1つの屋内パノラマから新しいビューを生成する最初の試みを行う。
CNNは、深い特徴を抽出し、ソースビュー画像から深度マップを推定するために使用される。
また、生成したターゲットビュー画像の部屋配置を制約し、幾何的整合性を強制する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 12:12:22 GMT)
PAUL: Procrustean Autoencoder for Unsupervised Lifting [41.6] 我々は、NRSfMとして明示的に使用される3Dディープオートエンコーダフレームワークを提唱する。
我々は、Deep NRSfMやC3PDOといった最近のイノベーションと比較して、数多くのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:31:01 GMT)
Progressively Complementary Network for Fisheye Image Rectification
Using Appearance Flow [41.5] 歪み補正ネットワークにおける特徴レベルの補正方式を提案する。
我々は、補正層をスキップ接続に埋め込み、異なるレイヤの外観フローを利用して画像の特徴を事前に補正する。
コンテンツ再構成と構造補正を分離することにより、デコーダの負担を効果的に軽減する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:56:51 GMT)
Spatially Conditioned Graphs for Detecting Human-Object Interactions [41.4] グラフィカルニューラルネットワークを用いて画像中の物体間相互作用を検出する問題に対処する。
対のノード間のメッセージを空間的関係で条件付けし,同じノードの近傍に異なるメッセージを送ることを提案する。
本手法はHICO-DETで31.33%,V-COCOで54.2%のmAPを達成し,微調整検出で最先端のmAPを実現した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 05:34:25 GMT)
RobustNet: Improving Domain Generalization in Urban-Scene Segmentation
via Instance Selective Whitening [41.0] ディープニューラルネットワークの未認識領域への一般化能力の強化は、自動運転のような現実世界における安全性クリティカルな応用に不可欠である。
本稿では,未知領域のセグメンテーションネットワークのロバスト性を改善するために,新しいインスタンス選択型ホワイトニング損失を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 10:56:17 GMT)
Polygonal Building Segmentation by Frame Field Learning [37.9] 我々は、ディープセグメンテーションモデルにフレームフィールド出力を追加することにより、下流タスクで使用されるフォーマットとディープネットワーク出力のギャップを埋める。
我々は、予測されたフレームフィールドを真実の輪郭に整列するディープニューラルネットワークを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:30:18 GMT)
MOAI: A methodology for evaluating the impact of indoor airflow in the
transmission of COVID-19 [37.4] 疫学モデルは新型コロナウイルスのパンデミックの理解と対応に重要な役割を果たしている。
本稿では,所定の設定におけるユーザのリスクを評価するモデルを提案する。
次に,あるユーザに対する時間的リスク露光を評価するために,モデルに時間的追加を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:06:09 GMT)
A Closer Look at Fourier Spectrum Discrepancies for CNN-generated Images
Detection [37.0] CNNベースの生成モデリングは、RGBピクセル空間の実際の画像から区別できない合成画像を生成するために進化しました。
最近の研究では、cnnが生成する画像は、高周波フーリエスペクトル減衰特性を複製する体系的な欠点を共有している。
これらの研究は、CNNが生成した画像を99%の精度で検出するために、この体系的な欠点をうまく利用した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:24:54 GMT)
FAPIS: A Few-shot Anchor-free Part-based Instance Segmenter [35.1] 新しい数ショットアンカーフリーのパートベースインスタンスセグメンタFAPISを評価します。
主な目新しさは、トレーニングオブジェクトクラス間で共有される潜伏オブジェクト部分の明示的なモデリングである。
ベンチマークCOCO-20iデータセットによる評価は,その技術状況を大きく上回っていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:09:43 GMT)
Camouflaged Instance Segmentation: Dataset and Benchmark Suite [34.8] 量と多様性の観点から,新たな大規模データセットであるcamo++を導入する。
新しいデータセットは、階層的なピクセル単位の地上構造を持つ画像の数を大幅に増加させる。
新たに構築したcamo++データセット上で,最先端インスタンスセグメンテーション検出器の広範な評価を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:46:12 GMT)
RetrievalFuse: Neural 3D Scene Reconstruction with a Database [34.4] トレーニングデータベースからシーンジオメトリを直接活用する新しい手法を紹介します。
まず,シーンデータベースから上位k個のボリュームチャンクを検索して構築した3次元シーンの初期推定値の合成を学習する。
これらの候補は最終シーン生成に洗練され、候補から最も一貫性のある幾何集合を効果的に選択できる注意に基づく改良がなされる。
本研究では,3次元超解像と疎点雲表面再構成のためのデータベースを用いて,神経シーンの再構成を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:00:09 GMT)
RPT: Relational Pre-trained Transformer Is Almost All You Need towards
Democratizing Data Preparation [34.2] 本稿では,クラウド・トゥ・Xモデルのための自動エンコーダ RPT を提案する。
RPTは、双方向エンコーダ(BERTに類似)と左から右への自己回帰(GPTに類似)からなるトランスフォーマーベースの神経翻訳のために事前訓練されている
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:28:30 GMT)
Self-Supervised Learning Across Domains [33.9] 本稿では,ドメイン間のオブジェクト認識の問題に対して,同様のアプローチを適用することを提案する。
モデルでは,教師付き方式でセマンティックラベルを学習し,同じ画像上の自己教師型信号から学習することで,データに対する理解を深める。
この二次的なタスクは、ネットワークが対象の形状、空間配向や部分相関といった概念を学ぶのに役立ち、分類タスクの正規化として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:51:53 GMT)
3D AffordanceNet: A Benchmark for Visual Object Affordance Understanding [33.7] 本稿では,23のセマンティックオブジェクトカテゴリから23kの形状のベンチマークである3D AffordanceNetデータセットについて述べる。
3つの最先端のポイントクラウドディープラーニングネットワークがすべてのタスクで評価されます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:59:28 GMT)
HAConvGNN: Hierarchical Attention Based Convolutional Graph Neural
Network for Code Documentation Generation in Jupyter Notebooks [33.4] Seq2Seqネットワークを強化するための階層型注意ベースのConvGNNコンポーネントを提案する。
Kaggleノートブックでデータセットを構築し、モデル(HAConvGNN)をベースラインモデルに対して評価します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 22:36:41 GMT)
A Neighbourhood Framework for Resource-Lean Content Flagging [33.4] クロスリンガルコンテンツフラグングのための新しい解釈可能なフレームワークを提案する。
予測性能と平均推論時間の点で、以前の作業を大幅に上回ります。
このフレームワークは最寄りのアーキテクチャに基づいており、設計によって解釈可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:22:51 GMT)
Neuro-Symbolic Constraint Programming for Structured Prediction [32.4] ニューラルネットワークを制約付き構造予測器に注入する手法であるNesterを提案する。
Nesterは2つのコンポーネントの特徴を活用している。ニューラルネットワークは低レベルのデータから複雑な表現を学習する。
手書き式認識の実証的評価は、Nesterがニューラルネットワークと制約構造予測器の両方よりも優れたパフォーマンスを達成することを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:31:33 GMT)
Spectral Unions of Partial Deformable 3D Shapes [31.9] まず, 与えられた部分形状間の密接な対応を第一に解くことなく, 非剛性変形形状の合成を計算する最初の方法を提案する。
我々のアプローチはデータ駆動であり、表面の等尺および非等尺変形に一般化することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:19:18 GMT)
Improving compute efficacy frontiers with SliceOut [31.9] SliceOut - 最終テスト精度に影響を与えることなく、ディープラーニングモデルを高速にトレーニングするためのドロップアウトインスパイアされたスキームだ。
テスト時に、SliceOutをオフにすると、テストの正確性を保持する一連のアーキテクチャに暗黙のアンサンブルが実行される。
これにより、大規模な計算ワークロード全体の処理が高速化され、結果として生じるエネルギー消費とCO2エミッションが大幅に削減される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:06:40 GMT)
Full Surround Monodepth from Multiple Cameras [31.1] 自己監督単眼深度と自我運動推定を大型フォトベースラインマルチカメラリグに拡張します。
私たちは、典型的なLiDARスキャナーと同じ全周360度の視野をカバーする、高密度で一貫性のあるスケールアウェアポイントクラウドを生成する単一のネットワークを学びます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 22:52:04 GMT)
Online Learning of a Probabilistic and Adaptive Scene Representation [31.0] オンライン空間認識,解釈,行動のための一貫したシーンモデルを構築した。
提案手法は, 有望な効率で最先端の精度が得られることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:22:05 GMT)
Multi-Encoder Learning and Stream Fusion for Transformer-Based
End-to-End Automatic Speech Recognition [30.9] トランスと呼ばれるオールアテンテンション型エンコーダデコーダアーキテクチャの様々な融合技術について検討する。
トレーニング中にのみ2つのエンコーダデコーダマルチヘッドアテンション出力の重み付き組み合わせを実行する新しいマルチエンコーダ学習方法を紹介します。
ウォールストリートジャーナルのトランスベースモデルの最先端のパフォーマンスを実現し、現在のベンチマークアプローチと比較して19%のWER削減を実現しました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 21:07:43 GMT)
DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental
Learning [30.6] 適応型視覚知能の実現に向けた中核的なステップであるクラスインクリメンタル学習の課題に対処する。
より効果的なインクリメンタルな概念モデリングに動的に拡張可能な表現を利用する新しい2段階学習手法を提案する。
我々は,3種類のインクリメンタル学習ベンチマークを広範囲に実験し,その手法が他の手法よりも高いマージンを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:16:44 GMT)
Edge and Identity Preserving Network for Face Super-Resolution [28.8] 対面超解像(SR)は、ビデオ監視や識別システムのようなセキュリティソリューションにおいて必須の機能となっている。
ほとんどの最先端の手法は、ディープニューラルネットワークで顔の先行性を利用してきた。
歪みを最小限に抑えるために,新たにEIPNetと呼ばれる顔SRネットワークのためのエッジ・アイデンティティ保護ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:17:03 GMT)
Evaluation of Multimodal Semantic Segmentation using RGB-D Data [27.9] AI駆動型マルチモーダルシーン認識など、さまざまな関連技術やソリューションを探求し、評価しています。
多様な都市景観と地形シーンからなる4つの大きなデータセットを用いている。
また,未知のオブジェクトの検出と認識を改善するために,マルチデータセット学習の新たな戦略を開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:43:43 GMT)
DIVERSE: bayesian Data IntegratiVE learning for precise drug ResponSE
prediction [27.5] DIVERSEは、細胞株、薬物、遺伝子相互作用のデータから薬物応答を予測するフレームワークです。
ステップ的な方法でデータソースを体系的に統合し、各追加データセットの重要性を順番に検証する。
3つの最先端のアプローチを含む他の5つの方法を明らかに上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 12:40:00 GMT)
The User behind the Abuse: A Position on Ethics and Explainability [25.8] ユーザとオンラインコミュニティのモデリングが乱用検知に果たす役割について論じる。
その後、ユーザー情報とコミュニティ情報を取り入れる倫理的課題を探求します。
説明可能な方法が示すべき特性について提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:20:37 GMT)
Logical Abstractions for Noisy Variational Quantum Algorithm Simulation [25.5] 既存の量子回路シミュレータは変分アルゴリズムの共通特性に対処しない。
本稿では,変分アルゴリズムのシミュレーションを目的とした論理的抽象化に基づく量子回路シミュレーションツールチェーンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:20:13 GMT)
The GIST and RIST of Iterative Self-Training for Semi-Supervised
Segmentation [25.4] 我々は,複数段階にわたる自己訓練の行動を探索する反復的自己訓練手法に着目する。
自己学習の反復は,人間ラベルと疑似ラベルのトレーニング例の一定割合でネイティブに実施すれば,パフォーマンスが低下することを示した。
本稿では,人間ラベルデータと疑似ラベルデータのいずれかのトレーニングとを交互に交互に行う,無作為反復自己学習(gist)とランダム反復自己学習(rist)戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:20:37 GMT)
GrooMeD-NMS: Grouped Mathematically Differentiable NMS for Monocular 3D
Object Detection [25.3] GrooMeD-NMS - 単分子3D物体検出のための新しいグループ数学的微分可能なNMS - を提示し、統合する。
GrooMeD-NMSはトレーニングパイプラインと推論パイプラインのミスマッチに対処する。
KITTIベンチマークデータセット上で、最先端のモノクル3Dオブジェクト検出結果を達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:29:50 GMT)
Neural Transformation Learning for Deep Anomaly Detection Beyond Images [24.5] 学習可能な変換を伴う異常検出のための単純なエンドツーエンドの手順を提示する。
重要なアイデアは、変換されたデータを意味空間に埋め込むことで、変換されたデータは、まだ変換されていない形式に似ています。
この手法はドメイン固有の変換を学習し、以前の作業よりも正確に異常を検出する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:09:56 GMT)
Embracing Uncertainty: Decoupling and De-bias for Robust Temporal
Grounding [23.6] 時間接地は、言語クエリによって、未トリミングビデオ内の時間境界をローカライズすることを目的としている。
クエリの不確実性とラベルの不確実性という2つのタイプの避けられない人間の不確実性の課題に直面しています。
人間の不確実性を受け入れる新しいDeNet(Decoupling and De-bias)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:00:56 GMT)
LazyDAgger: Reducing Context Switching in Interactive Imitation Learning [23.2] 今回紹介するLazyDAggerは、対話型模倣学習(IL)アルゴリズムSafeDAggerを拡張し、スーパーバイザと自律制御の間のコンテキストスイッチを低減する。
LazyDAggerは、学習と実行の両方で学習ポリシーのパフォーマンスと堅牢性を向上させます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:22:53 GMT)
Robust Facial Expression Recognition with Convolutional Visual
Transformers [23.1] コンボリューションビジュアルトランスフォーマーは、主に2つのステップで野生の表情認識に取り組むために提案します。
まず,2分岐CNNが生成する特徴マップを活用するための注意選択融合(ASF)を提案する。
第二に,自然言語処理におけるトランスフォーマーの成功に触発されて,これらの視覚単語間の関係をグローバル自己着眼でモデル化することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:07:56 GMT)
Deep Neural Approaches to Relation Triplets Extraction: A Comprehensive
Survey [22.6] 我々は、公開データセット上のディープニューラルネットワークを用いた関係抽出に焦点を当てる。
文レベルの関係抽出,文書レベルの関係抽出,パイプラインによる共同抽出アプローチ,注釈付きデータセット,遠隔教師付きデータセットなどについて述べる。
本稿では,ニューラルネットワークについて,畳み込みモデル,リカレントネットワークモデル,アテンションネットワークモデル,グラフ畳み込みモデルについて報告する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:27:15 GMT)
Collaborative Label Correction via Entropy Thresholding [22.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は非常にノイズの多いラベルに適合する能力を持つ。
彼らはまずクリーンなラベルでデータを学び、次にノイズの多いラベルで記憶する傾向があります。
与えられたしきい値によって決定される低エントロピー予測は、元のノイズラベルよりもずっと信頼性が高いことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:42:55 GMT)
An Exploration of Data Augmentation Techniques for Improving English to
Tigrinya Translation [21.6] 補助データを生成する効果的な方法は、ターゲット言語文のバック翻訳です。
本稿では,Tigrinyaを事例として,合成原文を生成するバックトランスレーション法について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:31:09 GMT)
Empirically explaining SGD from a line search perspective [21.4] 更新ステップ方向のラインに沿った全バッチ損失が極めてパラボリックであることを示す。
また、SGDが常にフルバッチロスでほぼ正確なライン検索を行う学習率があることも示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:54:22 GMT)
Unification of valley and anomalous Hall effects in a strained lattice [20.8] 隣接するサイト間のホッピング強度は、3モードのJaynes-CummingsモデルでFock状態間のホッピング強度を模倣して設計されていることを示す。
ランダウ級数の固有状態は、大きな擬スピンの固有状態で表すことができる。
我々の研究は、凝縮物質物理学における一見無関係な位相位相の関連について光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:44:30 GMT)
XSleepNet: Multi-View Sequential Model for Automatic Sleep Staging [20.4] XSleepNetは生信号と時間周波数の画像から共同表現を学習することができる。
XSleepNetは単一のビューベースラインと単純な融合戦略でマルチビューベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 21:52:00 GMT)
Divide and Rule: Training Context-Aware Multi-Encoder Translation Models
with Little Resources [20.1] マルチエンコーダモデルは、文書レベルのコンテキスト情報を現在の文と共にエンコードすることで、翻訳品質の向上を目指しています。
これらのパラメータのトレーニングは、コンテキストのトレーニング信号がスパースしているため、大量のデータを必要とする。
本稿では,並列文集合の訓練信号を豊かにするための,分割文対に基づく効率的な代替手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:15:32 GMT)
Talaria: A Framework for Simulation of Permissioned Blockchains for
Logistics and Beyond [20.0] Talariaは、新しい認可型ブロックチェーンシミュレータである。
それは多くのプロトコルとユースケースをサポートしており、特にサプライチェーン管理において重要である。
Talariaは、実用的ビザンチンフォールトトレランス(pBFT)とProof-of-Authorityコンセンサスプロトコルの簡易バージョンの両方で設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 00:22:10 GMT)
Deep Image Harmonization by Bridging the Reality Gap [18.9] 既存の実世界データセットを増強する人件費の少ない大規模レンダリング調和データセットRHHarmonyの構築を提案する。
実世界画像とレンダリング画像の両方を活用するため,クロスドメイン調和ネットワークcharmnetを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:19:56 GMT)
VITON-HD: High-Resolution Virtual Try-On via Misalignment-Aware
Normalization [18.3] 仮想試行画像1024x768の合成に成功したVITON-HDという新しい仮想試行法を提案する。
本研究では,VITON-HDが質的にも量的にも合成画質のベースラインを超越していることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:52:41 GMT)
Taking Stock of the Present and Future of Smart Technologies for Older
Adults and Caregivers [18.3] テクノロジーは、年齢が上がるにつれて高齢者を援助し、介護資源を調整し、資源へのアクセスを通じて未成年のニーズを満たす機会を持つ。
業界は、高齢者をターゲットとするユーザーグループとしてスマートホーム技術を作ろうとしてきたが、これらのソリューションは技術的側面に重点を置いており、短命であることが多い。
私たちは、初期アイデアから製品開発、デプロイメントに至るまで、デザインプロセスに関わる高齢者を提唱します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:28:38 GMT)
Generalized Conflict-directed Search for Optimal Ordering Problems [18.2] 本稿では,イベントの全順序を最適に生成する分枝順序付け法GCDOを提案する。
汎用的な紛争を推論する能力があるため、GCDOは以前の競合指向アプローチCDITOよりも高品質の総注文を見つけるのにはるかに効率的です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:46:48 GMT)
Dark Modes in Non-Markovian Linear Quantum Systems [17.4] 我々は、非マルコフ的開量子系のクラスにおけるダークモードに関心がある。
時変線形量子微分方程式と出力方程式を顕微鏡モデルに基づいて導出し、系の力学を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:11:44 GMT)
RLAD: Time Series Anomaly Detection through Reinforcement Learning and
Active Learning [17.1] 新しい半監視型時系列異常検出アルゴリズムを紹介します。
深層強化学習とアクティブラーニングを使用して、実世界の時系列データの異常を効率的に学習し、適応する。
パラメータを手動でチューニングする必要はなく、比較するすべての最先端のメソッドを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:21:15 GMT)
On the Origin of Species of Self-Supervised Learning [17.0] 外部の監督を必要としない数学学習システムの基本スープから、新しい学習システムの角膜が出現していることを示す。
自己監視型機械進化の統一理論を提案し、標準統一型理論ベンチマークの他の統一理論と比較する。
パリ協定(パリ協定)に基づき,デジタル生物多様性の重要性を論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:09:36 GMT)
Quantum Optimization for Training Quantum Neural Networks [16.8] 量子最適化アルゴリズムを利用して、特定のタスクに最適なQNNのパラメータを見つけるためのフレームワークを考案する。
ネットワークパラメータのヒルベルト空間における重ね合わせ状態の相対位相にQNNのコスト関数をコヒーレントに符号化する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:06:30 GMT)
Towards Better Graph Representation: Two-Branch Collaborative Graph
Neural Networks for Multimodal Marketing Intention Detection [16.4] 本稿では、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)によるマルチモーダルデータを協調的に表現する2分岐協調グラフニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,マーケティング意図の検出において,優れたグラフ分類性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:16:54 GMT)
Self-Supervised Euphemism Detection and Identification for Content
Moderation [16.3] ユーヘミズムの一般的な使用法は、ソーシャルメディアプラットフォームによって強制されるコンテンツモデレーションポリシーを回避することである。
通常、人間のモデレーターは、ある単語がエキシマティックに使われていることは明らかであるが、秘密の意味が何であるかは分かっていない。
本論文は, 共起的に使用される単語を検知し, 各単語の秘密意味を識別できる教師なしアルゴリズムを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:52:38 GMT)
Data-Free Model Extraction [16.0] 現在のモデル抽出攻撃は、敵が被害者モデルを訓練するために使用するプロプライエタリなデータに類似した特徴を持つ代理データセットにアクセスすることを前提としている。
本稿では,代用データセットを必要としないデータフリーモデル抽出手法を提案する。
提案したデータフリーモデル抽出手法は,問合せの難易度の高い高精度化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:12:34 GMT)
Batteries, camera, action! Learning a semantic control space for
expressive robot cinematography [15.9] 我々は,意味空間における複雑なカメラ位置決めパラメータの編集を可能にする,データ駆動型フレームワークを開発した。
まず,写真実写シミュレータにおいて,多様な撮影範囲を持つ映像クリップのデータベースを作成する。
クラウドソーシングフレームワークには何百人もの参加者が参加して,各クリップのセマンティック記述子セットのスコアを取得しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 21:15:21 GMT)
Multi-task Learning of Negation and Speculation for Targeted Sentiment
Classification [15.9] 対象の感情モデルが言語現象、特に否定や憶測に対して堅牢ではないことを示す。
本稿では,否定や投機的スコープ検出など,構文的・意味的補助的タスクからの情報を組み込むマルチタスク学習手法を提案する。
否定的サンプルと投機的サンプルのモデル性能を評価するために、2つの課題データセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:17:40 GMT)
Rank-One Prior: Toward Real-Time Scene Recovery [15.7] 本研究では,砂嵐,水中,煙突などで劣化したシーンをリアルタイムに再現する手法を提案する。
提案手法は, 効率とロバスト性の観点から, 最先端の撮像法に優れる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:47:55 GMT)
NetAdaptV2: Efficient Neural Architecture Search with Fast Super-Network
Training and Architecture Optimization [15.6] NetAdaptV2には、3つのイノベーションがあり、各ステップに費やす時間をバランスさせながら、差別化不可能な検索メトリクスをサポートします。
まず,ネットワーク深度と層幅を1つの検索次元にマージするチャネルレベルのバイパス接続を提案する。
第2に,複数のdnnを単一のフォワードバックパスでトレーニングし,スーパーネットワークのトレーニング時間を短縮するために,順序付きドロップアウトを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:03:46 GMT)
Identifying Co-Adaptation of Algorithmic and Implementational
Innovations in Deep Reinforcement Learning: A Taxonomy and Case Study of
Inference-based Algorithms [15.3] 我々は、アルゴリズムの革新と実装決定を分離するために、一連の推論に基づくアクター批判アルゴリズムに焦点を当てる。
実装の詳細がアルゴリズムの選択に一致すると、パフォーマンスが大幅に低下します。
結果は、どの実装の詳細がアルゴリズムと共適応され、共進化しているかを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:55:20 GMT)
Fair Active Learning [15.3] 機械学習モデルが差別を伝播しないことが重要である。
アクティブラーニングは、ラベル付け予算内でオラクルを対話的にクエリすることで、正確な分類器を構築するための有望なアプローチである。
我々は、モデル精度と公平性のバランスをとるためにラベル付けすべきデータポイントを慎重に選択するフェアアクティブラーニングのためのアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:39:26 GMT)
Rainbow Memory: Continual Learning with a Memory of Diverse Samples [14.5] エピソード記憶におけるサンプルの多様性の重要性を論じる。
サンプル毎の分類不確実性およびデータ拡張に基づく新しいメモリ管理戦略を提案する。
提案手法は,ぼやけた連続学習装置の精度を大幅に向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:28:29 GMT)
Semi-supervised Synthesis of High-Resolution Editable Textures for 3D
Humans [14.1] 半教師付き構成で3次元メッシュの多彩な高忠実度テクスチャマップを生成する新しい手法を提案する。
テクスチャマップ内のセマンティクス領域のレイアウトを定義するセグメンテーションマスクを考えると、ネットワークはさまざまなスタイルで高解像度のテクスチャを生成し、レンダリング目的に使用されます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:58:34 GMT)
Rethinking Self-supervised Correspondence Learning: A Video Frame-level
Similarity Perspective [13.9] ビデオフレームレベルの類似度(VFS)学習を用いた対応学習を提案する。
我々の研究は、画像レベルのコントラスト学習と視覚認識のための類似学習の成功に触発されている。
VFSは、OTBビジュアルオブジェクトトラッキングとDAVISビデオオブジェクトセグメンテーションの両方において、最先端の自己監視アプローチを超える驚くべき結果を示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:56:35 GMT)
Learning with Memory-based Virtual Classes for Deep Metric Learning [13.3] MemVirと呼ばれる深度メトリック学習のための新しいトレーニング戦略を紹介します。
MemVirは、組み込み機能とクラスウェイトを記憶して、追加の仮想クラスとして利用する。
MemVirは変更することなく、既存の多くの損失関数に簡単に適用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:44:29 GMT)
Learning Precise 3D Manipulation from Multiple Uncalibrated Cameras [13.2] 本稿では,3次元な精密な操作タスクをエンド・ツー・エンドで学習するための効果的なマルチビュー手法を提案する。
提案手法は,ポイントクラウドやボクセルグリッドのような明示的な3D表現を構築することなく,静的に配置された複数のRGBカメラビューを用いて,これらのタスクを達成できることを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:48:24 GMT)
Spatial Content Alignment For Pose Transfer [13.0] 衣服のテクスチャーのコンテンツ一貫性と人間の特性の詳細を高めるための新しいフレームワークを提案します。
まず,前もってターゲットポーズにエッジ内容の転送を行うことにより,空間的不整合を緩和する。
第二に、フォトリアリスティックな人物画像を順調に合成できる新しいContent-Style DeBlkを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:10:29 GMT)
Energy Efficient Edge Computing: When Lyapunov Meets Distributed
Reinforcement Learning [12.8] 本研究では,エッジコンピューティングによるエネルギー効率のよいオフロード問題について検討する。
考慮されたシナリオでは、複数のユーザが同時に無線およびエッジコンピューティングリソースを競う。
提案されたソリューションは、ベンチマークアプローチと比較してネットワークのエネルギー効率を高めることもできます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:02:29 GMT)
Defx at SemEval-2020 Task 6: Joint Extraction of Concepts and Relations
for Definition Extraction [12.7] 我々はDeftEval共有タスクへの提出について述べる(SemEval-2020 Task 6)。
定義概念とそれらの間の関係を共同抽出するためのシステムの詳細な説明を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:01:20 GMT)
Class-Aware Robust Adversarial Training for Object Detection [12.6] 本稿では,オブジェクト検出タスクのための新しいクラス認識ロバストな敵対的トレーニングパラダイムを提案する。
与えられた画像に対して、提案手法は、画像内のすべての生成されたオブジェクトを同時に攻撃する普遍的対向摂動を生成する。
提案手法では,全損失をクラス別損失に分解し,各クラス損失をクラス用のオブジェクト数で正規化する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:40:24 GMT)
Fast and Accurate Normal Estimation for Point Cloud via Patch Stitching [12.6] 非構造点雲に対するマルチパッチ縫合を用いた効果的な正規推定法を提案する。
本手法は,従来の手法に比べて計算コストの低減とノイズに対する堅牢性の向上により,SOTA結果を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 05:18:51 GMT)
von Mises-Fisher Loss: An Exploration of Embedding Geometries for
Supervised Learning [12.4] 最近の研究では、softmaxクロスエントロピーを用いた分類損失は、固定セット分類タスクだけでなく、オープンセットタスクにも優れていると主張している。
各種固定集合分類および画像検索タスクにおけるソフトマックス損失に対する埋め込み幾何の実証的検討を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:10:23 GMT)
Generating Multi-scale Maps from Remote Sensing Images via Series
Generative Adversarial Networks [12.3] マルチスケール rs2map 変換のためのジェネレータのシリーズ戦略を開発する。
高分解能RSIをrs2マップモデルに入力し、大規模マップを出力する。
実験により,シリーズ戦略による高品質なマルチスケールマップ生成が示された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:58:37 GMT)
Attention Map-guided Two-stage Anomaly Detection using Hard Augmentation [12.3] 異常検出は、入力されたサンプルがターゲットの正規クラスまたは異常クラスの分布に含まれるかどうかを認識するタスクです。
本稿では,注目ネットワークと異常検出GANからなる新しい2段階ネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:04:07 GMT)
DeepMI: Deep Multi-lead ECG Fusion for Identifying Myocardial Infarction
and its Occurrence-time [11.9] 心筋梗塞(MI)は全血管疾患(CVD)の死亡率が最も高い。
自動心電図診断には機械学習手法が採用されているが、ほとんどの手法では心電図のビートを抽出したり、互いに独立してリードを考える必要がある。
そこで本研究では,MIを通常の症例から分類し,MIの時間的発生を識別するエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法であるDeepMIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:46:19 GMT)
iCurb: Imitation Learning-based Detection of Road Curbs using Aerial
Images for Autonomous Driving [11.6] 道路の縁石は自動運転に不可欠な能力です。
通常、道路の縁石は、ビデオカメラや3dlidarなどの車載センサーを使ってオンラインで検出される。
航空画像を用いた道路縁石のオフライン検出のための新しいソリューションを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:40:31 GMT)
Topo-boundary: A Benchmark Dataset on Topological Road-boundary
Detection Using Aerial Images for Autonomous Driving [11.6] オフライントポロジカル道路境界検出のための新しいベンチマークデータセットであるtextitTopo-boundaryを提案する。
データセットには21,556$1000times 1000$-size 4-channel aerial imageが含まれる。
データセットを用いて,3つのセグメンテーションベースラインと5つのグラフベースラインを実装し,評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:42:00 GMT)
Robust Registration of Multimodal Remote Sensing Images Based on
Structural Similarity [11.5] 本稿では,Histogram of Orientated Phase Congruency (HOPC) という特徴記述子を提案する。
HOPCはイメージの構造特性に基づいています。
HOPCnccという類似度メトリックが定義され、マルチモーダル登録のためにHOPCディスクリプタの正規化相関係数(NCC)を使用する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:51:21 GMT)
Self-Regression Learning for Blind Hyperspectral Image Fusion Without
Label [11.3] ハイパースペクトル画像(HSI)を再構築した自己回帰学習法を提案し,観察モデルを推定する。
特に,hsiを復元するinvertible neural network (inn) と,観測モデルを推定する2つの完全連結ネットワーク (fcn) を採用している。
我々のモデルは、合成データと実世界のデータセットの両方で実験で最先端の手法を上回ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:48:21 GMT)
Few-Data Guided Learning Upon End-to-End Point Cloud Network for 3D Face
Recognition [10.9] ポイントクラウドベースの3D顔認識のためのエンドツーエンドのディープラーニングネットワークであるSur3dNet-Faceを提案する。
Rank-1 Recognition Rate (RR1) は、FRGC v2.0データセットで98.85%、Bosphorusデータセットで99.33%である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:26:14 GMT)
Smartphone Camera Oximetry in an Induced Hypoxemia Study [10.8] 我々は,SpO$値(70%-100%)の広い範囲で,スマートフォンベースのメソッドのみに対する臨床的に関連性のあるバリデーションプロトコルを初めて作成した。
このデータを用いて深層学習モデルを構築し,SpO$レベルの正確なレポートを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:10:10 GMT)
Fast and Accurate Emulation of the SDO/HMI Stokes Inversion with
Uncertainty Quantification [10.6] 既存のHMIパイプラインの結果が現在のパイプラインアルゴリズムよりも2桁早くエミュレートできるディープラーニングベースのアプローチを紹介します。
我々は,磁場と運動力学的および熱力学的パラメータの高忠実度推定を行うことができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:59:40 GMT)
PointShuffleNet: Learning Non-Euclidean Features with Homotopy
Equivalence and Mutual Information [9.9] 我々は、ポイントクラウド分類とセグメンテーションにおいて非常に有望な、ポイントShuffleNet(PSN)と呼ばれる新しいポイントクラウド分析ニューラルネットワークを提案する。
我々のPSNは、ModelNet40、ShapeNet、S3DISの最先端の成果を高い効率で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:01:16 GMT)
Do You See What I See? Coordinating Multiple Aerial Cameras for Robot
Cinematography [9.9] ショットの多様性を最大化し、衝突を回避しつつ、ダイナミックな目標を記録できるリアルタイムマルチUAVコーディネートシステムを開発した。
我々の調整方式は計算コストが低く、平均1.17ミリ秒で10秒の時間帯で3UAVのチームを計画できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 22:02:07 GMT)
Semi-supervised Federated Learning for Activity Recognition [9.7] 家庭内のIoTセンサデータに基づくディープラーニングモデルのトレーニングは、一般的に、人間の活動を認識するために使用される。
近年,エッジデバイスをクライアントとして利用し,ローカルな人間活動認識を支援するフェデレーション学習システムが出現している。
半教師付きフェデレーション学習を用いた行動認識システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 10:47:40 GMT)
Neural, Symbolic and Neural-Symbolic Reasoning on Knowledge Graphs [9.7] 知識グラフ推論は、情報抽出、情報検索、レコメンデーションといった機械学習アプリケーションをサポートする。
知識グラフは知識の離散的なシンボル表現と見なすことができるので、知識グラフの推論は自然にそのシンボル技術を利用することができる。
近年のディープラーニングの進歩は、曖昧でノイズの多いデータに対して頑健な知識グラフ上での神経推論を促進するが、シンボリック推論と比較して解釈性に欠ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:53:48 GMT)
Approximate Cross-validated Mean Estimates for Bayesian Hierarchical
Regression Models [9.3] 本稿では,ベイズ階層回帰モデルに対するクロスバリデーション予測手法を提案する。
理論的な結果を提供し、その効果を公開データやシミュレーションで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:45:30 GMT)
Near field Acoustic Holography on arbitrary shapes using Convolutional
Neural Network [9.2] 近接場音響ホログラフィーは, 構造物の振動速度場を音響測定により推定することを目的としたよく知られた問題である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくNAH手法を提案する。
提案手法は,提案手法を合成した地中真実と最新技術との比較により検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:41:11 GMT)
Facial expression and attributes recognition based on multi-task
learning of lightweight neural networks [9.2] 顔の識別と顔の属性の分類のための軽量畳み込みニューラルネットワークのマルチタスクトレーニングを検討する。
顔の表情を予測するためには,これらのネットワークを微調整する必要がある。
MobileNet、EfficientNet、RexNetアーキテクチャに基づくいくつかのモデルが提示される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:21:04 GMT)
Weakly-Supervised Image Semantic Segmentation Using Graph Convolutional
Networks [9.1] 画像レベルクラスラベルに基づく弱教師付き画像意味セグメンテーション
このタスクの一般的なアプローチは、ランダムウォーク機構を用いてクラス活性化マップ(CAM)のアクティベーションスコアを伝搬することである。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく特徴伝達フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:05:01 GMT)
Directed percolation and numerical stability of simulations of digital
memcomputing machines [8.8] DMM(Digital memcomputing Machine)は、最適化問題を解決するために設計された新しい非解決型マシンである。
これらのマシンは、メモリを持つ連続時間非量子力学系で物理的に実現することができる。
多くの困難問題の解は、DMMのODEを数値的に統合することによって報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:41:46 GMT)
Saddle Point Optimization with Approximate Minimization Oracle [8.7] サドル点最適化に対する主要なアプローチである$min_xmax_y f(x, y)$は、GAN(Generative Adversarial Network)によって一般化される勾配に基づくアプローチである。
対照的に、最小化問題を解くオラクルのみに依存する代替手法を解析する。
我々のアプローチでは、近似解 $x'$ と $y'$ to $min_x'f(x', y)$ を与えられた点 $(x, y)$ に配置し、これらの近似解 $(x', y)$ に更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:30:52 GMT)
DCVNet: Dilated Cost Volume Networks for Fast Optical Flow [8.3] そこで我々は, 連続処理を必要とせず, 光学的フロー推定が可能な, 小型かつ大規模な変位を同時に捉えるための拡張コストボリュームを提案する。
拡張コストボリュームと3D畳み込みを組み合わせることで、提案したモデルDCVNetはリアルタイム推論(1080tiの中間GPUで71fps)を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:59:31 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） (Wed, 31 Mar 2021 11:18:14 GMT)
CrowdTeacher: Robust Co-teaching with Noisy Answers & Sample-specific
Perturbations for Tabular Data [8.3] コティーチング手法は、ノイズの多いラベルによるコンピュータビジョン問題に対する有望な改善を示している。
我々のモデルであるcrowdteacherは、入力空間モデルのロバスト性がノイズラベルの分類器の摂動を改善することができるという考えを採用している。
合成データと実データの両方でCrowdTeacherを用いて予測能力の向上を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:09:38 GMT)
Dynamic imaging and characterization of volatile aerosols in e-cigarette
emissions using deep learning-based holographic microscopy [8.2] 計算顕微鏡と深層学習を用いて粒子状物質(PM)の揮発性を測定する手法を提案する。
この方法は、主にプロピレングリコール(PG)、植物グリセリン(VG)、ニコチン、および香料化合物からなる液体混合物(e液体)を蒸発させる電子タバコ(e-cigs)によって生成されたエアロゾルに適用された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:29:29 GMT)
Hierarchical Road Topology Learning for Urban Map-less Driving [8.1] 我々は、車両自体の感覚システムを活用することで、オンライン道路地図抽出の課題に取り組む。
本研究では,全畳み込みネットワーク内で,道路網のグラフ表現を階層的に生成する構造化モデルを設計する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:51:25 GMT)
Spatiotemporal Data Mining: A Survey on Challenges and Open Problems [8.0] STDMは空間と時間の間の動的相互作用から有用なパターンを発見する。
犯罪と公共の安全、交通と交通、地球と環境の監視、ソーシャルメディア、モノのインターネットなど、複数のアプリケーションに関連するSTDMの問題。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:48:39 GMT)
GateKeeper-GPU: Fast and Accurate Pre-Alignment Filtering in Short Read
Mapping [7.7] 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） (Wed, 31 Mar 2021 08:55:06 GMT)
Scalable Visual Attribute Extraction through Hidden Layers of a Residual
ConvNet [7.7] 本稿では,一般畳み込みネットワークの隠れたレイヤの学習能力を活用し,画像から視覚属性を抽出する手法を提案する。
imagenetでトレーニングされたresnet-50を用いて実験を行い、色とテクスチャを区別するために異なるブロックの出力を評価する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:39:20 GMT)
Learning by Aligning Videos in Time [7.4] 時間的ビデオアライメントを前提タスクとして,ビデオ表現を学習するための自己監督型アプローチを提案する。
エンコーダネットワークを訓練するための監視信号として使用できる時間アライメント損失と時間正規化条件の新規な組み合わせを活用します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:55:52 GMT)
Imagine All the People: Citizen Science, Artificial Intelligence, and
Computational Research [7.1] 機械学習、人工知能、ディープラーニングは過去10年間で大幅に進歩している。
人間は創造性、直観、文脈、抽象といったユニークな能力を持っている。
科学と社会の課題に挑戦するためには、人間と機械の相補的な能力が必要です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:21:13 GMT)
Deep Simultaneous Optimisation of Sampling and Reconstruction for
Multi-contrast MRI [7.0] 一つのコントラストの最適化サンプリングパターンと再構成スキームを生成するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムはPSNRとSSIMの増大を最適サンプリングパターンで達成する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 00:45:58 GMT)
Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence
Time-series Forecasting [6.8] 4つの公開実語データセットの履歴慣性パワーを実験的に評価する。
その結果, HIを直接出力として採用しても, 最先端の作業よりも82%の相対的な改善が達成できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:58:05 GMT)
pH-RL: A personalization architecture to bring reinforcement learning to
health practice [6.6] 本論文では、RLを健康に導くためのパーソナライゼーションのための一般的なRLアーキテクチャであるpH-RLを提案する。
オープンソースのRLアーキテクチャを実装し、メンタルヘルスのためのMoodBusterモバイルアプリケーションに統合します。
実験結果から, 開発方針は, わずか数日のデータを連続的に利用して適切な行動を選択できることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 00:46:39 GMT)
MR Slice Profile Estimation by Learning to Match Internal Patch
Distributions [6.4] 内部パッチ分布の一致を学習することで,特定の画像からスライス選択プロファイルを推定する。
本研究では,ジェネレーション・アドバーサリ・ネットワーク(GAN)における生成器の学習の一環としてスライス選択プロファイルの推定を組み込んだ。
提案アルゴリズムは,等方性MR画像からのシミュレーションを用いてテストし,その利点を示すために平面超解像アルゴリズムに組み込まれ,画像分解能を測定するツールとしても使用された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:35:44 GMT)
Research of Damped Newton Stochastic Gradient Descent Method for Neural
Network Training [6.2] 勾配降下(SGD)のような一階法は、最近ディープニューラルネットワーク(DNN)を訓練するための一般的な最適化方法です。
本稿では、平均二乗誤差(MSE)の回帰問題とクロスエントロピー損失(CEL)の分類問題に対するDNNの訓練方法として、DN-SGD(Damped Newton Descent)とGGD-DN(Gradient Descent Damped Newton)を提案する。
提案手法はパラメータのごく一部を正確に計算し,計算コストを大幅に削減し,sgdよりも高速かつ高精度な学習プロセスを実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:07:18 GMT)
High-Dimensional Uncertainty Quantification via Rank- and
Sample-Adaptive Tensor Regression [5.9] 製造プロセスの変化は、ナノスケールの電子回路およびフォトニック回路の性能および歩留まりに大きな影響を与える。
テンソルランクを自動的に決定する方法と、情報的シミュレーションサンプルを適応的に選択する方法である。
本稿では,この2つの課題に対処する新しいテンソル回帰法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:36:07 GMT)
Classification of Hematoma: Joint Learning of Semantic Segmentation and
Classification [5.9] 脳血腫は6～24時間で急速に増殖し、脳外科医が手術を行わなければ、成長の誤予測は致命的となる。
CT画像が急速な成長につながる脳血腫を含むかどうかを判断する人工知能の技術を開発しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:47:33 GMT)
VisioRed: A Visualisation Tool for Interpretable Predictive Maintenance [5.8] マシンラーニングを使用すると、予測および規範的なメンテナンスがシステム障害を予測および防止する。
本稿では,時系列データに基づく予測保守モデルから得られた情報を表示するための解釈を組み込んだ可視化ツールを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:35:51 GMT)
State-of-the-art segmentation network fooled to segment a heart symbol
in chest X-Ray images [5.8] アドリアックは、入力データを悪意を持って変更し、自動決定システムの予測を誤解させる。
胸部X線による解剖学的構造の変化に対する逆行性攻撃の効果について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 22:20:59 GMT)
Trusted Artificial Intelligence: Towards Certification of Machine
Learning Applications [5.8] T"UV AUSTRIA Groupは、Johannes Kepler University LinzのInstitute for Machine Learningと協力して、認定プロセスを提案する。
全体的なアプローチは、セキュアなソフトウェア開発、機能要件、データ品質、データ保護、倫理の側面を評価し検証しようとするものである。
監査カタログは教師あり学習の範囲内の低リスクアプリケーションに適用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:59:55 GMT)
Personal Data Gentrification [5.1] 私たちは、最も価値の高いサービスが金銭ではなく個人データで支払われる時代を生きています。
我々は、個人が個人情報の共有を制御できるように、個人データ収集を中核として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:26:05 GMT)
DeepBlur: A Simple and Effective Method for Natural Image Obfuscation [4.8] In this present DeepBlur, a simple yet effective method for image obfuscation by blurring in the Latent space of a unconditionally pre-trained generative model。
効率性や画質の面で既存の手法と比較し,最先端のディープラーニングモデルと産業製品とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:31:26 GMT)
A Signal-Centric Perspective on the Evolution of Symbolic Communication [4.4] 我々は、生物が独自の解釈可能な意味を持つ共有シンボルセットを定義するためにどのように進化するかを示す。
信号の復号化は,信号振幅が制限され,信号の復号化や分類が可能である。
各種設定において,シンボルの辞書を共有するように進化するエージェントを観察し,各シンボルが1次元のユニークな信号に自然に関連付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:05:01 GMT)
Universal Prediction Band via Semi-Definite Programming [4.4] 不確実性定量化のための非パラメトリックヘテロスケダスティック予測バンドを構築する方法を提案する。
データ適応予測帯域は、最小分布仮定で普遍的に適用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:30:58 GMT)
This Looks Like That, Because ... Explaining Prototypes for
Interpretable Image Recognition [4.4] プロトタイプを説明するべきだ、と私たちは主張する。
本手法は,色調,形状,テクスチャ,コントラスト,彩度の影響を定量化し,プロトタイプの意味を明らかにする。
このような「誤解を招く」プロトタイプを説明することで、プロトタイプベースの分類モデルの解釈可能性とシミュラビリティを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:13:23 GMT)
Learning to be safe, in finite time [4.2] 本稿では,未知の環境での安全な行動の学習を,確率が保証されても,無拘束の探索試験を必要とせずに実現できるという考えを提唱する。
我々は、標準的マルチアームバンディット問題に焦点をあて、安全学習における探索保存トレードオフの本質的な研究を模索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:44:00 GMT)
COVID-19 in CXR: from Detection and Severity Scoring to Patient Disease
Monitoring [3.9] 胸部X線画像における肺炎の同時検出とセグメンテーションのための深層学習モデルを開発した。
このセグメンテーションを用いて、病気の重症度を示す「肺炎比」を計算した。
重症度の測定は、入院した患者の時間とともに、病気の範囲のプロファイルを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:37:30 GMT)
A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition [3.8] 深層畳み込みニューラルネットワークを用いた顔認識は、顔画像の大きなデータセットの可用性に依存している。
近年の研究では、アイデンティティからポーズを離す方法が不十分であることが示されている。
本研究では,GAN発生器に3次元モーフィラブルモデルを組み込むことにより,野生画像から非線形テクスチャモデルを学習する。
これにより、新しい合成IDの生成と、アイデンティティを損なうことなくポーズ、照明、表現の操作が可能になります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 10:32:18 GMT)
A Framework for Knowledge Integrated Evolutionary Algorithms [3.6] 我々は、進化的アルゴリズム(EA)への既存の知識の統合を容易にする、知識統合進化アルゴリズム(KIEA)と呼ばれるフレームワークを提案する。
KIEAフレームワークはEAに依存しない(進化的アルゴリズムで機能する)、問題に依存しない(特定の種類の問題に特化していない)、拡張可能である(つまり知識ベースは時間とともに成長する)。
ここで示した予備実験では、KIEAフレームワークが最悪の場合、収束時間、w.r.t.の80%の改善を生み出すことを観察する。
対応する「知識」 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:30:11 GMT)
SRA-LSTM: Social Relationship Attention LSTM for Human Trajectory
Prediction [3.2] 歩行者間の社会的関係は歩行者歩行パターンに影響を及ぼす重要な要因である。
ソーシャル・リレーション・アテンション・LSTM(SRA-LSTM)モデルによる将来の軌道予測 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 12:56:39 GMT)
Gesture Similarity Analysis on Event Data Using a Hybrid Guided
Variational Auto Encoder [3.1] 本研究では,背景を自然分解し,時間分解能の高いジェスチャーを解析するニューロモーフィックジェスチャー解析システムを提案する。
以上の結果から,VAEが学習した特徴は,新しいジェスチャーのクラスタリングと擬似ラベル付けが可能な類似度尺度を提供することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:58:34 GMT)
Using activation histograms to bound the number of affine regions in
ReLU feed-forward neural networks [3.0] ReLUフィードフォワードニューラルネットワークのアフィン領域の最大数に対するいくつかの電流境界は特別な場合である。
我々は,この枠組みを十分に活用する代数トポロジーの問題を分析し,部分的に解決する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:50:44 GMT)
Rethinking Style Transfer: From Pixels to Parameterized Brushstrokes [2.9] ピクセルではなくパラメータ化されたブラシストロークを最適化することで,画像の様式化手法を提案する。
我々のアプローチは視覚的品質を大幅に改善し、スタイリングプロセスのさらなる制御を可能にします。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:15:03 GMT)
Scoring Graspability based on Grasp Regression for Better Grasp
Prediction [2.8] 現在の最先端の手法は、参照パラメータの把握に関してオフセットの回帰とともに、把握可能性スコアを共同で予測するように訓練されたディープニューラルネットワークに依存している。
本稿では、与えられた位置の把握可能性を評価するスコアラを備えた最先端ニューラルネットワークを拡張し、把握可能性スコアと把握可能性スコアの回帰を相関付ける新しい損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:09:26 GMT)
Deep adaptive fuzzy clustering for evolutionary unsupervised
representation learning [2.8] 大規模で複雑な画像のクラスタ割り当ては、パターン認識とコンピュータビジョンにおいて重要かつ困難な作業です。
反復最適化による新しい進化的教師なし学習表現モデルを提案する。
ファジィメンバシップを利用して深層クラスタ割り当ての明確な構造を表現するディープリコンストラクションモデルに対して,共同でファジィクラスタリングを行った。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:58:10 GMT)
QUEST: Queue Simulation for Content Moderation at Scale [2.6] Facebookなどの大手プラットフォームでは、数千人のレビュアーによるプラットフォームコンテンツの手作業によるレビューと機械学習をブレンドしている。
待ち行列理論とシミュレーションのアイデアを用いて,このようなレビューシステムを大規模に最適に運用する問題を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 05:20:28 GMT)
SST-GNN: Simplified Spatio-temporal Traffic forecasting model using
Graph Neural Network [2.5] 我々は,SST-GNN(SST-GNN)を簡易に設計し,異なる地区を個別に集約することで依存性を効果的に符号化した。
我々は,本モデルが3つの実環境トラフィックデータセットの最先端モデルよりも大幅に優れていることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:28:44 GMT)
Human Perception Modeling for Automatic Natural Image Matting [2.2] natural image mattingは、alpha matteを使って、フォアグラウンドオブジェクトを背景から正確に分離することを目的としている。
アノテーションを付加せずに直感的に設計したトリマップフリー2段階マッチング手法を提案する。
このマッティングアルゴリズムは,現在最先端の手法と,trimap-freeとtrimap-needの両方の面で競合する性能を持つ。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 12:08:28 GMT)
Analyzing Finite Neural Networks: Can We Trust Neural Tangent Kernel
Theory? [2.1] ニューラルカーネル(NTK)理論は、勾配勾配下での無限大深層ニューラルネットワーク(DNN)の力学の研究に広く用いられている。
NTK理論が実用的に完全に連結されたReLUおよびシグモイドDNNに対して有効である場合の実証的研究を行う。
特にNTK理論は、十分に深いネットワークの挙動を説明しておらず、それらの勾配がネットワークの層を伝搬するにつれて爆発する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:06:43 GMT)
Mobility Functional Areas and COVID-19 Spread [2.1] 本研究は,移動位置データの解析により高度に相互に相互に接続するモビリティ・ファンクショナル・エリア(MFA)という,機能領域の新たな概念を導入する。
本研究は、MFAの背景にある方法論を提示した後、オーストリアにおける新型コロナウイルスのパンデミックとMFAの関連性に焦点を当てた。
MFAが全国の他の地域よりも統計学的に多い感染者を登録していることが発覚し、この健康危機に対する再エスカレーション政策の対応の文脈におけるMFAの有用性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:24:30 GMT)
Achieving Transparency Report Privacy in Linear Time [2.0] 我々はまず,公開atrにおける透明性と公平性対策の展開によって引き起こされる潜在的なプライバシーリスクを調査し,実証する。
そこで本研究では,標準線形分数プログラミング(LFP)理論に基づく線形時間最適プライバシスキームを提案し,ATRを発表する。
当機構が引き起こすプライバシー・ユーティリティのトレードオフを定量化し、プライバシーの乱用がATRの公正性対策に与える影響を分析します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 22:05:10 GMT)
Drowsiness Detection Based On Driver Temporal Behavior Using a New
Developed Dataset [1.9] 顔の特徴を自動的に抽出するためにYOLOv3 (You Look Only Once-version3) CNNを適用した。
そして、LSTMニューラルネットワークを用いて、あくびや点滅時間などのドライバーの時間行動を学ぶ。
以上の結果から,CNNとLSTMの併用による眠気検出と提案手法の有効性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 21:15:29 GMT)
A Dataset for Evaluating Blood Detection in Hyperspectral Images [1.7] このデータセットは、さまざまなレベルの複雑さを持つ複数の検出シナリオで構成されている。
異なる取得環境に関して、機械学習メソッドのパフォーマンスをテストすることができる。
We used hyperspectral target detection algorithm based on the well-known matched Filter detector。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 12:02:45 GMT)
Domain-specific MT for Low-resource Languages: The case of
Bambara-French [1.7] 本稿では,Bambaraをフランス語から翻訳するための最初のドメイン固有並列データセットを提案する。
低リソース言語のための少数のドメイン固有データを扱う際の課題について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:12:03 GMT)
Focus beyond quadratic speedups for error-corrected quantum advantage [1.6] そこで本研究では,最小限のフォールトトレラント量子コンピュータが実行時の優位性を実現するための条件について論じる。
課題は、小さな量子スケーリングの利点が、エラーに関連する大きな定数係数のオーバーヘッドを補うことである。
二次的なスピードアップは、量子誤り補正を実現する方法に大きな改善がない限り、このような耐障害デバイスの初期世代において量子的優位性を実現することはできないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:50:47 GMT)
Perun: Secure Multi-Stakeholder Machine Learning Framework with GPU
Support [1.5] Perunは機密のマルチステークホルダ機械学習のためのフレームワークである。
ハードウェアアクセラレータ(GPUなど)上でMLトレーニングを実行し、セキュリティ保証を提供する。
CIFAR-10と現実世界の医療データセットのMLトレーニング中に、Perunは161倍から1560倍のスピードアップを達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:31:07 GMT)
Topology-Preserving 3D Image Segmentation Based On Hyperelastic
Regularization [1.5] 超弾性正規化を用いた新しい3次元トポロジー保存登録に基づくセグメンテーションモデルを提案する。
提案モデルの有効性を示す合成画像と実画像について, 数値実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:20:46 GMT)
On the Optimality of the Oja's Algorithm for Online PCA [1.4] 高い確率で、任意の部分ガウス分布の主成分部分空間を近似するために、効率的でギャップのないグローバル収束率を実行することが証明されている。
収束率、すなわち近似の上界は、オフライン/古典的PCAによって得られる近似の下限を定数係数に正確に一致することを示すのはこれが初めてである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:02:54 GMT)
Reliable Detection of Compressed and Encrypted Data [1.3] ランサムウェア検出、法医学、データ分析は、暗号化されたデータの断片を確実に識別する手法を必要とする。
現在のアプローチでは、エントロピー推定などのバイトレベルの分布から得られた統計を使用して、暗号化された断片を識別する。
現代のコンテンツタイプでは、データ分散を均一な分布に近づける圧縮技術を使用している。
本稿では、大規模で標準化されたデータセット上での既存の統計的テストを比較し、現在のアプローチが暗号化データと圧縮データを一貫して区別できないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:27:28 GMT)
Exploring Plausible Patches Using Source Code Embeddings in JavaScript [1.3] オープンソースJavaScriptプロジェクトでDoc2Vecモデルをトレーニングし、10のバグに対して465のパッチを生成しました。
これらの正当なパッチと開発者修正は、元のプログラムとの類似性に基づいてランク付けされる。
これらの類似性リストを分析し、プレーンな文書埋め込みが誤分類につながる可能性があることを発見した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:57:10 GMT)
Real-Time Polyp Detection, Localization and Segmentation in Colonoscopy
Using Deep Learning [1.3] 大腸内視鏡画像のオープンアクセスデータセットであるKvasir-SEGを用いて,最近の最先端手法のベンチマークを行った。
提案したColonSegNetは平均精度0.8000と平均IoU0.8100と、検出およびローカライゼーションタスクにおいて毎秒180フレームの高速なトレードオフを実現したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:21:06 GMT)
Efficient Large-Scale Face Clustering Using an Online Mixture of
Gaussians [1.3] 大規模オンライン顔クラスタリングのためのオンラインガウス混合クラスタリング法(OGMC)を提案する。
受信面から抽出された特徴ベクトル(fベクトル)を使用して、OGMCは、その近接性と堅牢性に応じて、他の人と接続できるクラスタを生成します。
実験の結果,提案手法は大規模フェースクラスタリングベンチマークにおける最先端のクラスタリング手法を上回っていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:59:38 GMT)
Zero-Shot Language Transfer vs Iterative Back Translation for
Unsupervised Machine Translation [1.3] この研究は、低リソース言語ペアに対する機械翻訳のさまざまなソリューションの比較に焦点を当てている。
本稿では,データサイズが教師なしMTと転送学習の両方のパフォーマンスに与える影響について論じる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:47:19 GMT)
A clustering approach to time series forecasting using neural networks:
A comparative study on distance-based vs. feature-based clustering methods [1.3] 動的測定を用いて時系列データを予測するために,様々なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
また,異常検出やクラスタリングなどの手法が予測精度に与える影響についても検討した。
その結果,クラスタリングは全体の予測時間を改善するとともに,ニューラルネットワークの予測性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:44:00 GMT)
Unpaired Single-Image Depth Synthesis with cycle-consistent Wasserstein
GANs [1.0] 実環境深度のリアルタイム推定は、様々な自律システムタスクにとって必須のモジュールである。
本研究では、生成型ニューラルネットワークの分野における最近の進歩を、教師なしの単一画像深度合成に活用する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 09:43:38 GMT)
Rapid quantification of COVID-19 pneumonia burden from computed
tomography with convolutional LSTM networks [1.0] 新型肺炎における肺病変の迅速定量と分化のための新しい完全自動化ディープラーニングフレームワークを提案する。
SARS-CoV-2の陽性逆転写ポリメラーゼ連鎖反応試験結果を有する197例のCTデータセット上で,この方法の性能を評価した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 22:09:14 GMT)
FANet: A Feedback Attention Network for Improved Biomedical Image
Segmentation [1.0] フィードバックアテンションネットワーク(FANet)という新しいアーキテクチャを提案する。
FANetは、以前のエポックマスクと現在のトレーニングエポックの特徴マップを統一する。
提案したフィードバックアテンションモデルは,7つの公開バイオメディカルイメージングデータセット上でテストされたほとんどのセグメンテーション指標を大幅に改善することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:34:20 GMT)
Decomposition of Longitudinal Deformations via Beltrami Descriptors [0.9] 縦変形を正規成分と異常成分に分解するモデルを提案する。
ゴールは、ビデオシーケンス内の周期的な動きから微妙なクイバーを検出し、抽出することである。
医用画像解析に重要な応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:54:43 GMT)
Misinformation detection in Luganda-English code-mixed social media text [0.5] 40の異なるウガンダ語言語のいずれにも誤情報検出ツールは存在しない。
本稿では,コード混合luganda-englishメッセージに基づく基本言語資源と誤情報検出データについて述べる。
分類モデルを開発するために,誤情報検出データセットにいくつかの機械学習手法を適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 21:12:29 GMT)
Sensitive single-photon test of extended quantum theory with 2D
hexagonal boron nitride [0.5] 六方晶窒化ホウ素(hBN)の色中心をマイクロキャビティに結合した量子光源について報告する。
室温光子源は、細い線幅、高効率、高純度、オンデマンド単光子発生を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:44:24 GMT)
Optical response properties of hybrid electro-opto-mechanical system
interacting with a qubit [0.4] 量子ビットと相互作用するハイブリッド電気光学系の光学応答について検討する。
実験的に実現可能なシステムでは、全光スイッチング、ダブルオプトメカニカルインテリジェンス(OMIT)、オプトメカニカルインテリジェンス(OMIA)が実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 05:29:47 GMT)
Symmetric and antisymmetric kernels for machine learning problems in
quantum physics and chemistry [0.3] 従来のカーネルのシンメトリゼーションとアンチシンメトリゼーションにより、対称カーネルと反対称カーネルを導出する。
対称性や反対称性を利用することで、トレーニングデータセットのサイズを大幅に削減できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:32:27 GMT)
Analysis on Image Set Visual Question Answering [0.3] マルチイメージ環境での視覚質問応答の課題に対処する。
従来のVQAタスクは、単一のイメージからターゲットの回答が生成される単一イメージ設定に重点を置いている。
本報告では,タスクのパフォーマンス向上を目的とした4つのアプローチについて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:47:32 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Constrained Field Development
Optimization in Subsurface Two-phase Flow [0.3] 最適化された開発計画を提供できる深層強化学習型人工知能エージェントを紹介します。
エージェントは、貯水池モデル、制約、および経済状態の特定の状態から最適な決定へのマッピングを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:08:24 GMT)
Near-field Sensing Architecture for Low-Speed Vehicle Automation using a
Surround-view Fisheye Camera System [0.3] 商用車両に搭載されたシステム用に設計されたサラウンドビューカメラの視覚知覚アーキテクチャについて述べる。
我々は,認識,再構築,再局在化,再編成という4つのモジュールコンポーネントにシステムを設計した。
各コンポーネントが特定の側面をどのように達成し、どのようにシナジー化して完全なシステムを形成するかを説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:33:36 GMT)
Microstate Distinguishability, Quantum Complexity, and the Eigenstate
Thermalization Hypothesis [0.2] 固有状態熱化仮説(ETH)に従う固有状態の識別の難しさを定量化する。
状態を区別する指数的硬さはETH様行列要素を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:46:22 GMT)
Machine learning with persistent homology and chemical word embeddings
improves prediction accuracy and interpretability in metal-organic frameworks [0.1] 材料の構造と化学の複雑な表現をキャプチャする記述子を自動的に生成するエンド・ツー・エンドの機械学習モデルを提案する。
物質系から直接、幾何学的および化学的情報をカプセル化する。
提案手法は, 対象物間での精度, 転送可能性の両面において, 一般的に用いられている手作業による特徴量から構築したモデルに比べ, かなり改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:56:48 GMT)
Long-Term Temporally Consistent Unpaired Video Translation from
Simulated Surgical 3D Data [0.1] 本稿では,画像翻訳とニューラルレンダリングを併用して,写真リアルな腹部手術シーンにシミュレートする手法を提案する。
グローバル学習可能なテクスチャと照明不変のビューコンシスタンス損失を導入することにより,任意のビューの一貫した翻訳を生成する。
既存の画像ベース手法をビュー一貫性ビデオに拡張することにより,シミュレートされたトレーニングおよび手術用評価環境の適用性に影響を与えることを目指す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:31:26 GMT)
English-Twi Parallel Corpus for Machine Translation [0.0] 25,421文ペアの英語とAkuapem Twiのための並列機械翻訳トレーニングコーパスを紹介します。
Akuapem Twiの初期翻訳をトランスレータで生成し,その後,母語話者が必要に応じて検証・修正した。
さらに、下流の自然言語処理(NLP)タスクの評価セットとして、697の高品質のクラウドソース文が用意されています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:12:46 GMT)
Contextual Text Embeddings for Twi [0.0] 本稿では,最も広く話されているガーナ語であるTwiやAkanのトランスフォーマーベース言語モデルを紹介する。
この研究の具体的な貢献は、TwiのAkuapemおよびAsante方言のためのいくつかの事前訓練されたトランスフォーマー言語モデルの開発である。
具体的には、Akan corporaのセットを微調整したAkanのBERTモデルと、AkanナレッジのみをスクラッチからトレーニングしたBAKOのBERTの4つの異なるフレーバーを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 07:03:02 GMT)
Why is AI hard and Physics simple? [0.0] AIがなぜ難しいのか、なぜ物理学が単純なのかを議論します。
機械学習の根底にあるプロジェクトと物理の根底にあるプロジェクトは、スパーシティの原理によって強く結びついていることを示唆する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:00:01 GMT)
Universal properties of the near-horizon geometry [0.0] 球対称ブラックホールの近水平幾何学の普遍的性質は、正則な見かけの地平線の可観測性から導かれる。
これらの結果はアインシュタイン-カルタン理論を含む重力の修正理論にどのように拡張されるかを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 03:50:50 GMT)
Uncovering Feature Interdependencies in High-Noise Environments with
Stepwise Lookahead Decision Forests [0.0] ランダムフォレストアルゴリズムの「Stepwise lookahead」変異は、二項特徴相互依存性をよりよく発見する能力を示す。
銅先物取引の長期的戦略は、毎日の物価リターンの兆候を予測するために、欲望と無作為な森林の両方を訓練することで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:24:26 GMT)
Uncertainty and certainty relations for quantum coherence with respect
to design-structured POVMs [0.0] 量子コヒーレンスの概念とその資源としての利用は、現在活発な研究の対象となっている。
ランク1の設計構成されたPOVMの集合に対して平均化されたコヒーレンスに対する不確実性と確実性の関係を得る。
導出した関係は、2次元ヒルベルト空間における量子設計と例示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:10:26 GMT)
UA-GEC: Grammatical Error Correction and Fluency Corpus for the
Ukrainian Language [0.0] これはウクライナ語のための最初の文法的誤り訂正コーパスです。
プロの証明リーダーがコーパスを訂正し、流血、文法、句読点、綴りに関する誤りを注釈した。
このコーパスはウクライナのGECシステムの開発と評価に使用できます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:18:36 GMT)
Transfer Learning for Node Regression Applied to Spreading Prediction [0.0] 特定のノードから拡散する効果を評価するために使用すると、最先端のノード表現学習者の有用性を検討します。
多くの実生活ネットワークはトポロジカルに類似しているため、学習したモデルが以前見つからなかったネットワークに一般化するかどうかを体系的に調査する。
これはノード回帰タスクにおけるゼロショット転送の有用性を評価する最初の試みの1つである。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:09:09 GMT)
Training robust deep learning models for medical imaging tasks with
spectral decoupling [0.0] スペクトル分離は、強いスプリアス相関を持つデータセット上でニューラルネットワークのトレーニングを可能にする。
スペクトルデカップリングで訓練されたネットワークは、異なる中心からのデータセットの重量減衰よりも精度を10パーセント向上させる。
その結果、スペクトル分離により、複数の中心にまたがってトレーニング可能なロバストなニューラルネットワークが利用可能であることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:47:01 GMT)
Towards Prior-Free Approximately Truthful One-Shot Auction Learning via
Differential Privacy [0.0] 事前依存した設定で複数項目のオークションを見つけるためのディープラーニング技術。
我々は、RegretNetアプローチを事前のフリー設定に適用するように修正する。
予備実験結果と定性解析について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:22:55 GMT)
Tossing Quantum Coins and Dice [0.0] このケースは、量子情報処理と量子コンピューティングに用いられる典型的なフレームワークを示すため、量子手順の重要な例である。
量子と古典条件の確率の差の明確化に重点が置かれている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 11:39:56 GMT)
Topic Scaling: A Joint Document Scaling -- Topic Model Approach To Learn
Time-Specific Topics [0.0] 本稿では,文書位置の尺度から時間に基づくトピックを学習する2段階アルゴリズムを実装し,シーケンシャルコーパスを研究する新しい手法を提案する。
最初の段階はWordfishを使用してドキュメントをランク付けし、関連するトピックを学ぶために依存変数として機能する文書の位置を推定します。
第二段階は、コーパス内のそれらの発生と一致するように文書スケール上の推論されたトピックをランク付けし、それらの進化を追跡します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 12:35:36 GMT)
Time Symmetry in Operational Theories [0.0] 動作から構築された回路の時間対称動作フレームワークを確立する。
回路に関連付けられた確率は、時間で前向きに計算するか、時間で逆向きに計算するかで同じである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:08:14 GMT)
The Kaleidoscope of Privacy: Differences across French, German, UK, and
US GDPR Media Discourse [0.0] 欧州連合は2018年5月25日に一般データ保護規則を可決した。
この調査は、フランス、ドイツ、アメリカの2年間にわたるメディア報道に関するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 12:46:23 GMT)
Strengthening the Training of Convolutional Neural Networks By Using
Walsh Matrix [0.0] 分類性能を向上させるため,DNNのトレーニングと構造を変更した。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最後の層に続く最小距離ネットワーク(MDN)が分類器として使用される。
異なる領域では、ノード数が少ないDivFEを使用することでより高い分類性能が得られたことが観察されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:06:11 GMT)
Solving Heterogeneous General Equilibrium Economic Models with Deep
Reinforcement Learning [0.0] 一般均衡マクロ経済モデルは、政策立案者が国の経済を理解するために使う中核ツールである。
私たちは強化学習の手法を使って、単純で異種で計算効率の良い方法でこれらのモデルを解く。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 10:55:10 GMT)
Robust Experimentation in the Continuous Time Bandit Problem [0.0] 意思決定者(DM)の実験ダイナミクスを2本腕のバンディット設定で検討する。
DM値関数と最適な実験戦略を特徴づけます。
この新しい情報源の結果として,探索しきい値が曖昧に上昇することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:42:39 GMT)
Quantum computed moments correction to variational estimates [0.0] 本稿では,問題複雑性を量子プロセッサ上で計算した動的量に転送する手法を提案する。
システムダイナミクスを符号化することで、試行状態の量子回路深さの負担が軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:58:08 GMT)
Quantum battery based on quantum discord at room temperature [0.0] この研究は、カルボン酸系金属錯体における量子電池の実現可能性を示す。
室温で量子不協和(quantum discord)の形で有限量の抽出可能な作業を保存することができ、貯水池での熱化によって充電することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:42:25 GMT)
Quantum analog of resource theory of stinginess [0.0] 最初は古典的なシナリオで、次に同じ量子バージョンの可能性を指している。
この記事は、まず古典的なシナリオにおいて、嗅覚の理論に基づいており、次に、同じ量子バージョンの可能性を指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:24:27 GMT)
Quantum Kolmogorov-Sinai entropy and Pesin relation [0.0] 量子コルモゴロフ-シナイエントロピー(英: quantum Kolmogorov-Sinai entropy)は、単位時間当たりのエントロピー生成として定義される。
このエントロピーと位相空間展開を記述する行列の正の固有値の和の間の量子(ペシン)関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:05:12 GMT)
Quantum Estimation in Strong Fields: in situ ponderomotive sensing [0.0] 我々は,レーザー場パラメータのその場強磁場測定から不確かさを最適化し,理解するための新しい枠組みを開発した。
強電界電離中の電子に対する量子および古典的フィッシャー情報の導出について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:32:29 GMT)
Power maximization of two-stroke quantum thermal machines [0.0] 2種類の2ストロークサイクルについて検討し、2つの同一量子系の集合を熱平衡で最初に準備する。
どちらのサイクルでも、キュービット系のパワーピークはカーゾン=オールボーンの効率を超えることがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:08:42 GMT)
Orbital angular momentum interference of trapped matter waves [0.0] リングトラップにおける軌道角運動量の量子化に基づく物質波干渉方式を提案する。
軌道角運動量干渉法は、コールド原子とボース=アインシュタイン凝縮による量子コヒーレントな実験のための多目的なプラットフォームを提供すると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:07:02 GMT)
No Keyword is an Island: In search of covert associations [0.0] 市場バスケット分析(mba)は、ショッピングカート内のアイテム間の一貫した関連を明らかにすることができる。
移動に関するパイロット研究は、反システムと中右チェコのインターネットメディアの対比で行われた。
その結果,MBAはアンチシステムニュースポータルの主流戦略を特定するのに有用であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:33:29 GMT)
Multi-target normal behaviour models for wind farm condition monitoring [0.0] 本研究は、風力タービンの正常な挙動を捉えるための新しいアプローチとして、マルチターゲットモデルについて検討する。
マルチターゲットモデルが単一ターゲットモデルと比較して有利であることから,実用条件監視のコストと労力を削減できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:03:24 GMT)
Models and numbers: Representing the world or imposing order? [0.0] 我々は、数学的疫学モデルの作成と利用に関する仮説を議論し、我々の政治的・社会経済的生活の帰結を探求する。
まず、科学的モデルを最大限に活用するためには、なぜモデルが真の世界表現ではなく、既に様々な用途に向けられているのかを理解する必要がある。
第二に、公共政策における数とモデルにおける暗黙の力関係を理解する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 18:01:54 GMT)
Metabolic limits on classical information processing by biological cells [0.0] 脱コヒーレンス(decoherence)は細胞膜周囲と細胞間境界に限られていることが示唆された。
正しければ、細胞内通信と細胞内通信の両方をモデル化するには量子理論が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:29:47 GMT)
Localization-delocalization effects of a delocalizing dissipation on
disordered XXZ spin chains [0.0] 定常状態の単一粒子密度行列の自然な軌道が、強い障害の存在下で全て局在している状態が存在することを示す。
開系ハミルトニアンの固有基底における定常的な平均的占有は、弱い相互作用の存在下での中間障害強度の指数的減衰に追従できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:38:35 GMT)
Linear systems with neural network nonlinearities: Improved stability
analysis via acausal Zames-Falb multipliers [0.0] ニューラルネットワークの非線形性を考慮した線形時間不変系のフィードバック相互干渉の安定性を離散時間で解析する。
このアプローチは、ニューラルネットワークの非線形性とフィードバック相互接続の安定性解析のための柔軟で汎用的なフレームワークを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:21:03 GMT)
Leveraging Neural Machine Translation for Word Alignment [0.0] 機械翻訳(MT)システムは、訓練された注意頭を用いて単語アライメントを生成することができる。
単語アライメントは理論上、いかなる注意に基づくNMTの副産物であるため、これは便利である。
アライメントスコアから単語アライメントを抽出する方法に関するさまざまなアプローチを要約し、NMTからスコアを抽出する方法を探ります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:51:35 GMT)
LIFT-SLAM: a deep-learning feature-based monocular visual SLAM method [0.0] 従来のジオメトリベースのVSLAMと深層学習に基づく特徴記述子の可能性を組み合わせることを提案する。
KITTIとEurocのデータセットを用いた実験では、ディープラーニングが従来のVSLAMシステムの性能向上に有効であることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:35:10 GMT)
Joint Khmer Word Segmentation and Part-of-Speech Tagging Using Deep
Learning [0.0] 単一深層学習モデルを用いた共同ワードセグメンテーションとPOSタグ付け手法を提案する。
提案したモデルは、Khmer POSデータセットを使用してトレーニングされ、テストされた。
検証の結果、ジョイントモデルの性能は従来の2段階POSタグングと同等であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 04:26:54 GMT)
High-Dimensional Bayesian Optimization with Multi-Task Learning for
RocksDB [0.0] RocksDBは汎用の組み込みキーバリューストアです。
本論文では、10パラメータの自動チューニングによるRocksDB IOオペレーションのスループットの最大化について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 20:53:12 GMT)
Gaussian states of continuous-variable quantum systems provide universal
and versatile reservoir computing [0.0] 我々は、オンライン時系列処理の効率的なフレームワークである貯水池コンピューティングについて検討する。
入力時系列をガウス状態に符号化することは、入力出力マップ全体の非線形性を調整するための情報源および手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:37:16 GMT)
Fitting Elephants [0.0] 最新の機械学習(ML)アプローチ、cf。
deep nets (dnns) はノイズの多いデータを補間しながらもうまく一般化する。
これは統計的補間(SCI)によって理解できる。
SCIは、純粋に経験的なアプローチがうまく予測できることを示している。
しかし、データは理論的洞察を提供しておらず、トレーニングデータ要件は禁止される可能性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 05:50:39 GMT)
Finding optimal Bell inequalities using the cone-projection technique [0.0] コーン射影法は、いくつかの制約の下で最適なベル不等式を見つけるために開発された。
この手法を用いて、I4422不等式を3粒子に一般化し、いわゆるGYNI不等式を4粒子に一般化する。
得られた不等式を詳細に議論し、量子力学におけるそれらの違反を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:50:43 GMT)
Error Rates and Resource Overheads of Repetition Cat Qubits [0.0] 本研究では, 繰り返しキャット量子ビットによる量子計算における誤差率と資源オーバーヘッドを解析する。
猫量子ビット上のバイアス保存ゲートのみを用いることで、フォールトトレラントな論理ゲートの普遍的なセットを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 13:32:28 GMT)
Emergent long-range interaction and state-selective localization in a
strongly driven $ XXZ $ model [0.0] 駆動力によって4つの部位の相互作用が出現し,状態選択的な局所化が生じることを示す。
この条件に基づいてそのような局所状態を構築し、元の時間周期モデルの数値シミュレーションによりそれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 01:30:02 GMT)
EC-GAN: Low-Sample Classification using Semi-Supervised Algorithms and
GANs [0.0] ラベル付きデータによる分類などの画像解析タスクを可能にするため,半教師付き学習が注目されている。
半教師付き分類にgans(generative adrial network)を用いる一般的なアルゴリズムは、分類と識別のための単一のアーキテクチャを共有している。
これにより、各タスクごとに別々のデータ分散に収束するモデルが必要になり、全体的なパフォーマンスが低下する可能性がある。
完全教師付きタスクの分類を改善するために,GANと半教師付きアルゴリズムを用いた新しいGANモデルであるECGANを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:13:04 GMT)
Dual-Cone Variational Calculation of the 2-Electron Reduced Density
Matrix [0.0] 多電子波動関数を持たない2電子還元密度行列(2RDM)の変分計算は、電子クーロン相互作用の対の性質を利用する。
ここでは, 2-RDM法を一般化し, 基底状態エネルギーだけでなく, 2-RDM法も計算する。
本研究では, 水素鎖および窒素固定触媒FeMocoにおける強相関電子のエネルギーと性質の計算に本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:20:34 GMT)
Digital Twin Based Disaster Management System Proposal: DT-DMS [0.0] 物理的な都市の仮想コピーは、IoT(Internet of Things)デバイスのセンサーからデータを収集し、クラウドインフラストラクチャに格納することで作成することができる。
DT-DMSと呼ばれる機械学習を利用した災害管理システムを用いて意思決定機構を支援する。
本研究では,仮想コピー上で災害発生の可能性をシミュレートし,緊急センタースタッフの教育・準備方法を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 17:47:15 GMT)
Differentiable Deconvolution for Improved Stroke Perfusion Analysis [0.0] 動脈入力機能(AIF)は、それが選択されるべき方法と場所はまだ議論の余地があります。
最大コア病変分割性能に最適化されたAIF選択手法を提案する。
提案手法は,手動のアノテーションを使わずにAIFを生成することができ,したがって手動レーダの影響を回避できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 14:29:36 GMT)
Diamond quantum thermometry: From foundations to applications [0.0] ダイヤモンド量子温度測定は、ダイヤモンドの色欠陥中心の光学的および電気的スピン特性を利用する。
ダイヤモンド量子温度計は、幅広い温度範囲と、ナノメートルからマイクロメートルまでのセンサー空間スケールで操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:00:04 GMT)
Continuous Latent Position Models for Instantaneous Interactions [0.0] 一対のエンティティ間の即時相互作用のタイミングと頻度を分析するためのフレームワークを作成します。
瞬時相互作用の例としては、電子メールネットワーク、電話ネットワーク、およびいくつかの一般的な技術および輸送ネットワークがある。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 15:10:58 GMT)
Channel-Based Attention for LCC Using Sentinel-2 Time Series [0.0] 本稿では,入力チャネルに対する予測を表現するアーキテクチャを提案する。
最終分類決定における各チャネルの重要性を重み付けする、畳み込み層と注意機構に依存している。
Sentinel-2 SITSに基づく実験は有望な結果を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:24:15 GMT)
Cascade-Forward Neural Network Based on Resilient Backpropagation for
Simultaneous Parameters and State Space Estimations of Brushed DC Machines [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)に基づくセンサレス速度,平均温度,抵抗推定手法を提案する。
本研究の目的は, ブラシ直流機の速度, 温度, 抵抗を同時に推定するために, レジリエントBPに基づくインテリジェントセンサを導入することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 08:56:14 GMT)
Bilayer graphene in magnetic fields generated by supersymmetry [0.0] 磁場を印加した二層グラフェン中の電子に対するハミルトニアンは、二階超対称量子力学によって解決される。
非形状不変SUSYパートナー電位に関連する新しい種類の磁場を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:06:57 GMT)
Bidirectional information flow quantum state tomography [0.0] 双方向Gated Recurrent Unit Neural Network (BiGRU) に基づく量子状態トモグラフィー法を提案する。
この方法では、これらの量子状態を再構成し、高い忠実度を得るために、より少ない測定サンプルを使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:57:27 GMT)
Augmenting Poetry Composition with Verse by Verse [0.0] 我々は、ユーザーが詩を作曲している間に、提案された詩の行として提示できる、様々なアメリカの古典詩人に倣ったAI詩人のグループを作成しました。
これには、オフラインで大量の行の行を生成することを任務とするジェネレーティブモデルが含まれ、インデックスに格納されます。
デュアルエンコーダモデルは、前の行の句を与えられたインデックスから次の可能な詩のセットを推薦する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:31:57 GMT)
Attention, please! A survey of Neural Attention Models in Deep Learning [0.0] ディープラーニングの最先端は、いくつかのアプリケーションドメインの神経注意モデルによって表されます。
この調査は、神経注意モデルの発展の包括的な概要と分析を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 02:42:28 GMT)
Analysis and modeling to forecast in time series: a systematic review [0.0] 本稿では,時系列解析とモデリングに特化した最先端の手法とモデルについて,最終予測をめざして検討する。
本総説は, 時系列分解, 定常試験, モデリング, 予測を網羅し, 全プロセスフローを包括的に把握することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 23:48:46 GMT)
An effective and friendly tool for seed image analysis [0.0] 本研究では,種子を含む画像から特徴抽出と分類を行い,画像解析を行うソフトウェアを提案する。
本研究では, 種子の画像から形態的, テクスチャ的, 色彩的特徴を抽出できるEmphImageJプラグインと, 抽出した特徴を用いて種子を分類するEmphImageJプラグインを2種類提案する。
実験結果は, 抽出した特徴と分類予測の正しさと妥当性を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 16:56:22 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） (Wed, 31 Mar 2021 00:45:20 GMT)
A comparative evaluation of learned feature descriptors on hybrid
monocular visual SLAM methods [0.0] 異なる学習特徴記述子を用いたハイブリッド型vslam法の性能比較を行った。
KITTIおよびEuroc MAVデータセット上で実施された実験では、学習された機能記述子はより堅牢なVSLAMシステムを作成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 19:56:32 GMT)
A Novel Deep ML Architecture by Integrating Visual Simultaneous
Localization and Mapping (vSLAM) into Mask R-CNN for Real-time Surgical Video
Analysis [0.0] 本研究では,新しい機械学習アーキテクチャであるRPM-CNNを作成し,リアルタイム手術解析を行った。
RPM-CNNは視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(vSLAM)をMask R-CNNに統合する。
RPM-CNNのリアルタイムトップパフォーマンスを現実世界に適用するために、Microsoft HoloLens 2アプリケーションを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:59:13 GMT)
A Dynamic Penalty Function Approach for Constraints-Handling in
Reinforcement Learning [0.0] 本研究では,制約付き最適制御問題の解法としてReinforcement Learning (RL) を用いる。
ニューラルネットワークをトレーニングして値(あるいはQ)関数を学習する際、制約境界における関数値の急激な変化に起因する計算問題に遭遇することができる。
この訓練中の難易度は収束問題につながり、最終的にはクローズドループ性能が低下する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Mar 2021 06:00:15 GMT)