Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Learning Accurate Dense Correspondences and When to Trust Them [161.8]
2つの画像に関連する密度の高い流れ場と、堅牢な画素方向の信頼度マップの推定を目指しています。フロー予測とその不確実性を共同で学習するフレキシブルな確率的アプローチを開発する。本手法は,幾何学的マッチングと光フローデータセットに挑戦する最新の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:57:01 GMT)
3D Human Pose and Shape Regression with Pyramidal Mesh Alignment Feedback Loop [128.1]
回帰に基づく手法は最近、単眼画像からヒトのメッシュを再構成する有望な結果を示した。パラメータの小さな偏差は、推定メッシュと画像のエビデンスの間に顕著な不一致を引き起こす可能性がある。本稿では,特徴ピラミッドを活用し,予測パラメータを補正するために,ピラミッドメッシュアライメントフィードバック(pymaf)ループを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:46:56 GMT)
Wide-Depth-Range 6D Object Pose Estimation in Space [124.9]
宇宙での6Dポーズ推定は、地上環境では一般的に遭遇しないユニークな課題を引き起こします。最も顕著な違いの1つは、大気の散乱の欠如であり、物体を遠くから見えるようにします。本稿では,単一段階の階層型エンドツーエンドトレーニングネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:39:26 GMT)
Online Multiple Object Tracking with Cross-Task Synergy [120.7]
位置予測と埋め込み結合の相乗効果を考慮した新しい統一モデルを提案する。この2つのタスクは、時間認識対象の注意と注意の注意、およびアイデンティティ認識メモリ集約モデルによってリンクされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:19:40 GMT)
M3P: Learning Universal Representations via Multitask Multilingual Multimodal Pre-training [119.2]
M3Pは、多言語事前訓練と多言語事前訓練を組み合わせた多言語マルチモーダル事前訓練モデルである。我々は,M3Pが英語に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:43:53 GMT)
Counterfactual VQA: A Cause-Effect Look at Language Bias [117.8]
VQAモデルは、ショートカットとして言語バイアスに依存し、視覚と言語の両方からマルチモーダルな知識を十分に学ばない傾向にある。本稿では,質問に対する直接的な因果的影響として,言語バイアスを捉えることのできる,新たな反事実推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:15:36 GMT)
Unsupervised Sound Localization via Iterative Contrastive Learning [106.6]
データアノテーションを必要としない反復型コントラスト学習フレームワークを提案する。次に、擬似ラベルを用いて、同じビデオからサンプリングされた視覚信号と音声信号の相関関係を学習する。我々の反復的戦略は徐々に音像の局所化を奨励し、非発声領域と参照音声との相関を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:48:29 GMT)
Multiview Pseudo-Labeling for Semi-supervised Learning from Video [102.4]
本稿では,映像における半教師付き学習において,外観と動作情報という形で相補的視点を用いた新しい枠組みを提案する。提案手法は複数のビューを対象とするが,それでも外観と動作の入力間で共有されるモデルを訓練する。複数のビデオ認識データセットにおいて,本手法は教師あり映像表現学習における従来の標準ベンチマークと比較し,教師あり映像表現学習における従来の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:48 GMT)
Cross-lingual Supervision Improves Unsupervised Neural Machine Translation [97.8]
我々は,高リソース言語対からゼロリソース翻訳方向への弱教師付き信号を活用するために,多言語非教師付きNMTフレームワークを導入する。 6つのベンチマークの教師なし翻訳方向において,BLEUスコアが3以上あることにより,翻訳品質が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:52:50 GMT)
One-Shot Neural Ensemble Architecture Search by Diversity-Guided Search Space Shrinking [97.6]
本稿では,この2つの課題に対処するワンショットニューラルアンサンブルアーキテクチャサーチ(NEAS)ソリューションを提案する。最初の課題として,探索空間の縮小を導くために,多様性に基づく新しい指標を導入する。第2の課題として,異なるモデル間の階層共有を効率向上のために学習する新たな探索次元を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:29:49 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、認定トレーニング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） (Thu, 1 Apr 2021 17:35:36 GMT)
Composable Augmentation Encoding for Video Representation Learning [94.2]
自己教師型ビデオ表現学習におけるコントラスト手法に着目した。対照的な学習における一般的なパラダイムは、同じインスタンスで異なるデータビューをサンプリングし、異なるデータインスタンスを負として、ポジティブペアを構築することである。そこで我々は,拡張パラメータの列を明示的に提供する,拡張対応型コントラスト学習フレームワークを提案する。提案手法は,特定の空間的あるいは時間的拡張に関する情報をエンコードすると同時に,多数のビデオベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:48:53 GMT)
EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training [91.8]
本稿では,従来のモデルよりも高速な学習速度とパラメータ効率を有する畳み込みネットワークであるEfficientNetV2を紹介する。トレーニング対応のニューラルネットワークアーキテクチャ検索とスケーリングを組み合わせて、トレーニング速度とパラメータ効率を共同で最適化します。実験の結果,EfficientNetV2モデルは最先端モデルよりも最大6.8倍の速度でトレーニングできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:08:36 GMT)
In&Out : Diverse Image Outpainting via GAN Inversion [89.8]
image outpaintingは、利用可能なコンテンツを超えて、入力画像の意味的に一貫した拡張を求める。本研究では、生成的対向ネットワークの反転の観点から問題を定式化する。私達の発電機はイメージの彼らの共同潜入コードそして個々の位置で調節されるマイクロパッチをレンダリングします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:10 GMT)
A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications [89.8]
我々は,1)知識グラフ表現学習,2)知識獲得と完成,3)時間的知識グラフ,および4)知識認識アプリケーションに関する研究トピックをレビューする。知識獲得、特に知識グラフの完成、埋め込み方法、経路推論、論理ルール推論について概観する。メタラーニング、コモンセンス推論、時間的知識グラフなど、いくつかの新しいトピックを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 05:48:44 GMT)
Confidence Adaptive Anytime Pixel-Level Recognition [86.8]
任意の時間推論は、いつでも停止される可能性のある予測の進行を行うモデルを必要とする。我々は,任意のピクセルレベルの認識に対して,最初の統一とエンドツーエンドのモデルアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:01:57 GMT)
Putting NeRF on a Diet: Semantically Consistent Few-Shot View Synthesis [86.4]
数枚の画像から推定した3次元ニューラルシーン表現であるDietNeRFを提案する。 NeRFはマルチビュー一貫性によってシーンの連続的なボリューム表現を学習する。我々は,新しいポーズにおけるリアルなレンダリングを促進する補助的なセマンティック一貫性損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:31 GMT)
Learning to Track Instances without Video Annotations [86.0]
本稿では,ラベル付き画像データセットとラベルなしビデオシーケンスのみを用いたインスタンス追跡ネットワークを学習する,新しい半教師付きフレームワークを提案する。画像のみを訓練しても,学習した特徴表現は出現の変動にロバストであることが判明した。さらに、このモジュールを単一ステージのインスタンスセグメンテーションとポーズ推定フレームワークに統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:47:41 GMT)
Deep Two-View Structure-from-Motion Revisited [83.9]
2次元構造移動(SfM)は3次元再構成と視覚SLAMの基礎となる。古典パイプラインの適切性を活用することで,深部2視点sfmの問題を再検討することを提案する。本手法は,1)2つのフレーム間の密対応を予測する光フロー推定ネットワーク,2)2次元光フロー対応から相対カメラポーズを計算する正規化ポーズ推定モジュール,3)エピポーラ幾何を利用して探索空間を縮小し,密対応を洗練し,相対深度マップを推定するスケール不変深さ推定ネットワークからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:31:20 GMT)
Avalanche: an End-to-End Library for Continual Learning [81.8]
PyTorchをベースとした継続的学習研究のためのオープンソースライブラリであるAvalancheを提案する。 avalancheは、継続的学習アルゴリズムの高速プロトタイピング、トレーニング、再現可能な評価のための共有とコラボレーションを提供するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:31:46 GMT)
Towards Evaluating and Training Verifiably Robust Neural Networks [81.4]
We study the relationship between IBP and CROWN, and prove that CROWN are always tight than IBP when select each bounding lines。線形結合伝播(LBP) CROWNの緩やかなバージョンを提案する。これは、大きなネットワークを検証して、より低い検証エラーを得るのに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:03:48 GMT)
Frozen in Time: A Joint Video and Image Encoder for End-to-End Retrieval [80.7]
大規模画像と映像キャプションの両方のデータセットを利用した,エンドツーエンドのトレーニング可能なモデルを提案する。私たちのモデルは柔軟で、画像とビデオの両方のテキストデータセットで、独立に、または同時にトレーニングできます。この手法は,標準ダウンストリームビデオリトライバルベンチマークにおいて最先端の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:48:27 GMT)
Curriculum Graph Co-Teaching for Multi-Target Domain Adaptation [78.3]
マルチターゲットドメイン適応(MTDA)における複数のドメインシフトを軽減するのに役立つ2つの重要な側面を同定する。本論文では,二重分類器ヘッドを用いたCGCT(Curriculum Graph Co-Teaching)を提案する。そのうちの1つがグラフ畳み込みネットワーク(GCN)である。ドメインラベルが利用可能になると、まずより簡単なターゲットドメインに適応し、続いて難しいドメインに適応する逐次適応戦略であるDomain-Aware Curriculum Learning (DCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 23:41:41 GMT)
Replicate or Relocate? Non-Uniform Access in Parameter Servers [74.9]
ホットスポットパラメータを複製し、アクセス頻度の低いパラメータを再配置し、非決定性を管理する専門技術を採用しているPSであるLapse2を紹介します。私たちの実験研究では、Lapse2は既存の単一技術PSを最大1桁上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:52:32 GMT)
Spatial-Temporal Graph Transformer for Multiple Object Tracking [74.8]
映像内の物体間の空間的・時間的相互作用を効率的にモデル化するためのSpatial-Temporal Graph Transformer(STGT)というソリューションを提案する。 STGTは従来のTransformerよりも計算効率が高いだけでなく、トラッキング精度も向上している。提案手法は、MOT15、MOT16、MOT17、MOT20を含む複数のベンチマークデータセット上で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:49:05 GMT)
Dense Scene Multiple Object Tracking with Box-Plane Matching [73.5]
マルチオブジェクトトラッキング(MOT)はコンピュータビジョンにおいて重要なタスクである。密集したシーンにおけるMOT性能を改善するために,Box-Plane Matching (BPM)法を提案する。 3つのモジュールの有効性により、ACM MM Grand Challenge HiEve 2020において、私たちのチームはトラック1のリーダーボードで1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:09:07 GMT)
Learning from Noisy Labels via Dynamic Loss Thresholding [69.6]
我々はDLT(Dynamic Loss Thresholding)という新しい手法を提案する。トレーニングプロセス中、DLTは各サンプルの損失値を記録し、動的損失閾値を算出する。 CIFAR-10/100 と Clothing1M の実験は、最近の最先端手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:59:03 GMT)
iNeRF: Inverting Neural Radiance Fields for Pose Estimation [68.9]
Neural RadianceField(NeRF)を「反転」してメッシュフリーポーズ推定を行うフレームワークiNeRFを紹介します。 NeRFはビュー合成のタスクに極めて有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:51:40 GMT)
Improving Calibration for Long-Tailed Recognition [68.3]
このようなシナリオにおけるキャリブレーションとパフォーマンスを改善する2つの方法を提案します。異なるサンプルによるデータセットバイアスに対して,シフトバッチ正規化を提案する。提案手法は,複数の長尾認識ベンチマークデータセットに新しいレコードをセットする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:55:21 GMT)
Jigsaw Clustering for Unsupervised Visual Representation Learning [68.1]
本稿では,新しいjigsawクラスタリング・プレテキストタスクを提案する。本手法は画像内情報と画像間情報の両方を利用する。トレーニングバッチの半分しか使用されていない場合、コントラスト学習方法にも匹敵します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:09:26 GMT)
Sketch2Mesh: Reconstructing and Editing 3D Shapes from Sketches [66.0]
スケッチのメッシュ変換にはエンコーダ/デコーダアーキテクチャを使用する。このアプローチはデプロイが容易で、スタイル変更に堅牢であり、効果的であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:10:59 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$の重みで置き換える。 Google Speech Commands v1のコマンド認識のために、最新の精度を同じネットワークサイズで97.21%$から97.41%$に改善します。 librispeech上での音声認識では、トレーニングすべき重みの数は半分になり、浮動小数点ベースラインの単語誤り率の約1%を犠牲にします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:50:22 GMT)
Modeling High-order Interactions across Multi-interests for Micro-video Reommendation [65.2]
利用者の興味表現を高めるためのセルフオーバーCoアテンションモジュールを提案します。特に、まず相関パターンを異なるレベルでモデル化し、次に自己注意を使って特定のレベルで相関パターンをモデル化します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:20:15 GMT)
Efficient and Differentiable Shadow Computation for Inverse Problems [64.7]
微分可能幾何計算は画像に基づく逆問題に対する関心が高まっている。微分可能な可視性とソフトシャドウ計算のための効率的かつ効率的なアプローチを提案する。定式化は微分可能であるため, テクスチャ, 照明, 剛体ポーズ, 画像からの変形回復などの逆問題を解くために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:29:05 GMT)
Knowledge Distillation for Improved Accuracy in Spoken Question Answering [63.7]
我々は,音声文書や書面文書から知識蒸留を行うための訓練戦略を考案した。我々の研究は、言語モデルから知識の抽出を監督信号として進めている。実験により,本手法はSpken-SQuADデータセット上で,最先端の言語モデルよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:26:27 GMT)
PhySG: Inverse Rendering with Spherical Gaussians for Physics-based Material Editing and Relighting [60.8]
本稿では、RGB入力画像からジオメトリ、マテリアル、イルミネーションをゼロから再構築する逆レンダリングパイプラインPhySGを紹介します。我々は合成データと実データの両方を用いて,新しい視点のレンダリングを可能にするだけでなく,物質や照明の物理ベースの外観編集を可能にすることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:02 GMT)
Is Label Smoothing Truly Incompatible with Knowledge Distillation: An Empirical Study [60.0]
本研究では,ラベルスムージングがナレッジ蒸留と相容れないことを実証的に明らかにする。ラベルスムージングが意味的に類似したクラスと異なるクラスの分布にどのように影響するかに関する新しい接続を提供します。我々は,その一面性と不完全性について,大規模解析,可視化,包括的な実験を通じて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:12 GMT)
LED2-Net: Monocular 360 Layout Estimation via Differentiable Depth Rendering [59.6]
パノラマの地平線上での深度予測問題として360度レイアウト推定のタスクを定式化する。レイアウトから深度予測への変換を区別できるように、差分可能な深度レンダリング手順を提案します。提案手法は,360 レイアウトのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:48:41 GMT)
Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimation for Facial Expression Recognition [59.5]
DMUE(DMUE)という,アノテーションのあいまいさを2つの視点から解決するソリューションを提案する。前者に対しては,ラベル空間における潜伏分布をよりよく記述するために,補助的マルチブランチ学習フレームワークを導入する。後者の場合、インスタンス間の意味的特徴のペアワイズ関係を完全に活用して、インスタンス空間のあいまいさの程度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:21:57 GMT)
Multilingual and code-switching ASR challenges for low resource Indian languages [59.3]
インドの7つの言語に関連する2つのサブタスクを通じて、多言語およびコードスイッチングASRシステムの構築に重点を置いている。これらの言語では、列車とテストセットからなる600時間分の音声データを合計で提供します。また,マルチリンガルサブタスクとコードスイッチサブタスクのテストセットでは,それぞれ30.73%と32.45%という,タスクのベースラインレシピも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:37:01 GMT)
Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn Chatbot Responding with Intention [55.8]
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） (Thu, 1 Apr 2021 03:42:16 GMT)
Evidence-based Verification for Real World Information Needs [54.9]
クレーム検証は、証拠に対する文書の妥当性を予測するタスクである。本稿では,検索エンジンクエリからインスタンスを抽出した新しいクレーム検証データセットを提案する。各請求について、我々はセクションと文レベルの粒度の両方で完全なウィキペディアの記事から証拠を注釈します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:40:08 GMT)
Sequential Graph Convolutional Network for Active Learning [54.0]
逐次グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いた新しいプールベースアクティブラーニングフレームワークを提案する。少数のランダムなサンプル画像がシードラベル付き例であるので、グラフのパラメータを学習してラベル付きノードと非ラベル付きノードを区別する。我々はGCNの特性を利用してラベル付けされたものと十分に異なる未ラベルの例を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:18:44 GMT)
UC2: Universal Cross-lingual Cross-modal Vision-and-Language Pre-training [52.9]
UC2は、言語間クロスモーダル表現学習のための最初の機械翻訳拡張フレームワークである。 Masked Region-token Modeling (MRTM) と Visual Translation Language Modeling (VTLM) の2つの新しいプリトレーニングタスクを提案する。提案手法は,英語タスクにおける単言語学習モデルと同等の性能を維持しつつ,多種多様な非英語ベンチマークで新たな最先端を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:30:53 GMT)
Towards creativity characterization of generative models via group-based subset scanning [51.8]
創造的プロセスを定量化し,検出し,特徴付けるグループベースサブセットスキャンを提案する。創造的なサンプルは、データセットをまたいだ通常または非創造的なサンプルよりも大きな異常のサブセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:07:49 GMT)
SenSeI: Sensitive Set Invariance for Enforcing Individual Fairness [50.9]
まず、ある感度集合の不変性を強制する個別の公正性のバージョンを定式化する。次に,輸送型正規化器を設計し,個別の公平性を強制し,効率よく正規化器を最小化するためのアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:24:44 GMT)
Speech Resynthesis from Discrete Disentangled Self-Supervised Representations [49.5]
音声合成作業に自己教師付き離散表現を用いることを提案する。音声コンテンツ、韻律情報、話者識別のための低ビット表現を抽出する。これにより、音声を制御可能な方法で合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:20:33 GMT)
CUPID: Adaptive Curation of Pre-training Data for Video-and-Language Representation Learning [49.2]
ソースデータとターゲットデータのドメインギャップを埋めるCUPIDを提案します。 CUPIDは、複数のビデオ言語およびビデオタスクにまたがる最新のパフォーマンスを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:42:16 GMT)
Unsupervised Foreground-Background Segmentation with Equivariant Layered GANs [48.4]
GANから生成された合成擬似分節データセット上で分節ネットワークを訓練することにより,教師なし前景分節法を提案する。前景層と背景層を効率的に生成し、それらをオーバーレイして新規な画像を生成するため、提案する同変層ganによりganを構成する。本手法はCaltech-UCSD Birds や LSUN Car などの教師なしオブジェクトセグメンテーションデータセットを用いて評価し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:13:25 GMT)
Explaining COVID-19 and Thoracic Pathology Model Predictions by Identifying Informative Input Features [47.5]
ニューラルネットワークは胸部X線上の分類および回帰タスクにおいて顕著な性能を示した。特徴帰属法は、出力予測における入力特徴の重要性を識別する。本研究では,NIH Chest X-ray8およびBrixIAデータセット上で,人間中心の解釈可能性指標と人間に依存しない特徴重要度指標の両方を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:42:39 GMT)
Action-Based Conversations Dataset: A Corpus for Building More In-Depth Task-Oriented Dialogue Systems [47.5]
55の異なるユーザインテントを含む10K以上の人間と人間の対話を持つAction-Based Conversationsデータセットを紹介します。アクションステートトラッキングとカスケーディングダイアログサクセスという2つの追加のダイアログタスクを提案し、一連のベースラインを確立します。実験の結果、より洗練されたネットワークはより単純なモデルよりも優れているが、abcdの人間レベルの性能に到達するためのかなりのギャップ(絶対精度50.8%)が存在することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:04:25 GMT)
Fostering Generalization in Single-view 3D Reconstruction by Learning a Hierarchy of Local and Global Shape Priors [44.3]
単一視点の3dオブジェクトの再構築は大きな進歩を遂げているが、訓練中に目に見えない新しい形状に一般化する手法はいまだに苦戦している。一般的なアプローチは、主に学習されたグローバルシェイプの優先順位に依存し、したがって、詳細なローカル観察を無視します。局所前置法を活用すれば,入力観測を効率的に利用することが可能となり,新しい形状の可視領域の一般化が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:04:48 GMT)
RGB-D Local Implicit Function for Depth Completion of Transparent Objects [43.2]
ロボット工学における認識方法の大部分は、RGB-Dカメラが提供する深度情報を必要とする。標準的な3Dセンサーは、屈折と光の吸収により透明な物体の深さを捉えられない。ノイズの多いRGB-D入力を考慮し,欠損深度を完備できる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） (Thu, 1 Apr 2021 17:00:04 GMT)
Exploring Sparsity in Image Super-Resolution for Efficient Inference [43.2]
我々はスパースマスクを学習して冗長計算を行うためのスパースマスクSR(SMSR)ネットワークを開発した。我々のSMSRは41%/33%/27%のFLOPをx2/3/4SRで削減し,最先端の性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:23:48 GMT)
Exploiting Relationship for Complex-scene Image Generation [43.0]
本研究では,複数のオブジェクトをシーングラフとして関連づける関係認識型複素画像生成について考察する。生成フレームワークに3つの大きなアップデートを提案する。第一に、合理的な空間レイアウトは、オブジェクト間の意味と関係を共同で考慮することで推測される。第2に,オブジェクト間の関係がオブジェクトの外観に大きく影響するため,オブジェクト間の関係を反映するオブジェクトを生成するための関係誘導ジェネレータを設計する。第3に,生成画像と入力シーングラフの一貫性を保証するため,新たなシーングラフ判別器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:21:39 GMT)
STMTrack: Template-free Visual Tracking with Space-time Memory Networks [42.1]
テンプレート更新機構を持つ既存のトラッカーは、競争性能を達成するために、時間を要する数値最適化と複雑な手設計戦略に依存している。本稿では,ターゲットに関する歴史的情報を十分に活用することのできる,時空メモリネットワーク上に構築した新しいトラッキングフレームワークを提案する。具体的には、ターゲットの履歴情報を記憶して、トラッカーを現在のフレーム内の最も情報性の高い領域に集中させる新しい記憶機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:10:56 GMT)
Reconstructing 3D Human Pose by Watching Humans in the Mirror [41.9]
鏡を通して人や人のイメージを見ることができる単一の画像から、3D人間のポーズを再構築する新しいタスクを紹介します。我々は,ミラー対称性の制約を利用して正確な3次元ポーズ再構成を行う最適化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:42:51 GMT)
Bipartite Graph Network with Adaptive Message Passing for Unbiased Scene Graph Generation [41.8]
シーングラフ生成は、幅広い視覚的応用を伴う重要な視覚的理解タスクである。偏見のないシーングラフ生成のための適応的メッセージ伝播機構を備えた,新たな信頼度認識型2部グラフニューラルネットワークを提案する。私たちのアプローチは、いくつかの挑戦的なデータセットで従来の方法よりも優れたまたは競争力のあるパフォーマンスを実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:30:14 GMT)
Factual Error Correction for Abstractive Summarization Models [41.8]
本稿では,生成した要約の事実誤りを訂正するための編集後修正モジュールを提案する。本モデルでは,他の神経要約モデルによって生成された要約の事実誤りを補正できることが示されている。また、人工的なエラー訂正から下流の設定への移行は依然として非常に困難であることもわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:56:36 GMT)
Text to Image Generation with Semantic-Spatial Aware GAN [41.7]
テキストから画像生成(T2I)モデルは、テキスト記述と意味的に一致するフォトリアリズム画像を生成することを目的としている。本稿では,テキストエンコーダがより良いテキスト情報を活用できるように,エンドツーエンドで訓練された新しいフレームワークSemantic-Spatial Aware GANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:48:01 GMT)
An Investigation of Critical Issues in Bias Mitigation Techniques [41.7]
改良された評価プロトコル、有能なメトリクス、新しいデータセットを導入する。同一ネットワークアーキテクチャを用いて7つの最先端アルゴリズムを評価する。アルゴリズムは隠れバイアスを悪用し、複数の形式のバイアスにスケールできず、チューニングセットの選択に非常に敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 00:14:45 GMT)
NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video [41.6]
本研究では,各ビデオフラグメントのTSDFボリュームに代表される局所曲面をニューラルネットワークで順次再構成することを提案する。学習ベースのTSDF融合モジュールは、ネットワークが以前のフラグメントから機能をフューズするために使用される。 ScanNetと7-Scenesのデータセットの実験により、我々のシステムは精度と速度の両面で最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:46 GMT)
Neural Video Portrait Relighting in Real-time via Consistency Modeling [41.0]
本稿では,リアルタイム,高品質,コヒーレントな映像ポートレートリライティングのためのニューラルアプローチを提案する。エンコーダデコーダアーキテクチャにおけるハイブリッド構造と照明非絡み合いを提案する。また,実世界における自然ポートレート光操作の照明一貫性と突然変異をモデル化する照明サンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:13:28 GMT)
LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers [40.8]
画像の特徴の検出,記述,マッチングを逐次行う代わりに,まず,粗いレベルで画素単位の密マッチングを確立することを提案する。文の検索にコストボリュームを用いる高密度な手法とは対照的に,トランスフォーマーの自己と横断的な注意層を用いて,両画像に条件付けされた特徴記述子を得る。屋内および屋外のデータセットの実験は、LoFTRが最先端の手法を大きなマージンで上回っていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:42 GMT)
MeanShift++: Extremely Fast Mode-Seeking With Applications to Segmentation and Object Tracking [40.7]
MeanShiftは、機械学習の幅広いアプリケーションで使用される一般的なモード探索クラスタリングアルゴリズムです。平均シフトステップを高速化するためにグリッドベースのアプローチを用いたMeanShift++を提案する。ランタイムは点数で線形であり、次元で指数的であるため、MeanShift++は低次元アプリケーションに理想的です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:14:11 GMT)
Motion Guided Attention Fusion to Recognize Interactions from Videos [40.2]
ビデオからの細かいインタラクションを認識するためのデュアルパスアプローチを提案する。動作経路のボトムアップ特徴と物体検出から捉えた特徴を融合させて、動作の時間的側面を学習する。提案手法は外見を効果的に一般化し,アクターがこれまで見つからなかった物体と相互作用する動作を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:44:34 GMT)
Mitigating Media Bias through Neutral Article Generation [39.3]
既存の緩和作業は、複数のニュースアウトレットからの記事を表示し、多様なニュースカバレッジを提供しますが、表示された各記事に固有のバイアスを中和しません。我々は,複数の偏りのある記事から単一の中性化記事を生成する新しいタスクを提案し,バランスのとれた情報や偏りのない情報へのアクセスをより効率的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:37:26 GMT)
Collaborative Learning to Generate Audio-Video Jointly [39.2]
そこで本研究では,音声と映像の関連付けにより,映像と音声の自然なサンプルを生成する手法を提案する。提案手法では,複数の識別器を用いて,実世界のサンプルと音声,ビデオ,共同出力が区別できないことを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:00:51 GMT)
Watermarking Graph Neural Networks by Random Graphs [38.7]
GNNモデルに透かしを施す動機となるGNNモデルの所有権を保護する必要がある。提案手法では,ランダムなノード特徴ベクトルとラベルを持つエルドス・レニー(ER)ランダムグラフを,GNNを訓練するためのトリガとしてランダムに生成する。モデル検証において、マークされたGNNをトリガーERグラフで活性化することにより、ウォーターマークを出力から再構成してオーナシップを検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:18:42 GMT)
A Realistic Evaluation of Semi-Supervised Learning for Fine-Grained Classification [38.7]
本ベンチマークは, avesおよびfungi分類のクラスをサンプリングして得られた2つの細粒度分類データセットからなる。最近提案されたSSLメソッドは大きなメリットをもたらし、深いネットワークがゼロから訓練されたときにクラス外のデータを効果的にパフォーマンスを向上させることができます。我々の研究は、現実的データセットの専門家による半教師付き学習は、現在文学で普及しているものとは異なる戦略を必要とする可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:41 GMT)
RePOSE: Real-Time Iterative Rendering and Refinement for 6D Object Pose Estimation [38.1]
Iterative pose refinementは、6Dオブジェクトのポーズ推定のための重要な処理ステップである。 CNNベースの画像表現は、ポーズの洗練に使用する計算コストが高い。レンダリングされたRGB画像から画像特徴を抽出するためにCNNを使う代わりに、より深い特徴画像を直接描画することを提案する。本手法は6D POSE推定のためのリアルタイム反復レンダリング・リファインメントアルゴリズムであるRePOSEと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:26:54 GMT)
Pinpointing the Memory Behaviors of DNN Training [37.8]
ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは通常、アクセラレータのデバイスメモリ容量が制限されているため、メモリ不足である。本研究では,ランタイムシステムのメモリアロケータを計測することにより,トレーニング中のGPUの各デバイスメモリブロックのメモリ挙動をピンポイント化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 05:30:03 GMT)
How2Sign: A Large-scale Multimodal Dataset for Continuous American Sign Language [37.6]
How2Signは、マルチモーダルかつマルチビューの連続した米国手話(ASL)データセットである。 80時間以上の手話ビデオの並列コーパスと、音声、英語の書き起こし、深さなどに対応する一連のモダリティから構成される。 3時間のサブセットがパノプティカル・スタジオで記録され、詳細な3Dポーズ推定が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:54:42 GMT)
Self-supervised Motion Learning from Static Images [36.9]
Motion from Static Images (MoSI) はモーション情報をエンコードすることを学ぶ。 MoSIは、下流のデータセットを微調整することなく、大きな動きを持つ領域を発見することができる。下流のデータセットを微調整することなく、MoSIが大きな動きを持つ領域を発見できることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:55:50 GMT)
CURIE: An Iterative Querying Approach for Reasoning About Situations [36.2]
自然言語クエリを用いた構造化状況グラフ(st-graph)において,関連する結果のグラフを微調整言語モデル(M)上で明示的に構築する方法を提案する。 CURIEが生成するstグラフは、生成した状況グラフで入力を強化するだけで、状況推論最終タスク(WIQA-QA)を3ポイント精度で改善できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 23:51:33 GMT)
Towards General Purpose Vision Systems [34.9]
本稿では,画像と自然言語タスク記述を受理し,境界ボックス,信頼度,テキストを出力するタスク非依存視覚言語システムを提案する。システムを複数のスキルを同時に学習し,新しいスキル概念の組み合わせでタスクを実行し,新しいスキルを効率的にかつ忘れずに学習する能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:35:21 GMT)
AdaPool: A Diurnal-Adaptive Fleet Management Framework using Model-Free Deep Reinforcement Learning and Change Point Detection [34.8]
本稿では,車いすによる乗り合い環境における日中パターンを認識・適応できる適応型モデルフリー深部強化手法を提案する。本論文では, 配車における適応論理に加えて, 動的かつ需要に応じた車両通行者マッチングと経路計画の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:14:01 GMT)
YolactEdge: Real-time Instance Segmentation on the Edge [34.1]
YolactEdgeは、小さなエッジデバイス上でリアルタイムに動作する最初の競合インスタンスセグメンテーションアプローチです。これを実現するために,最先端のイメージベースリアルタイムメソッドであるyolartを2つ改善した。 YouTube VISおよびMS COCOデータセットの実験では、YolactEdgeが既存のリアルタイムメソッドよりも3〜5倍の速度を生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:55:10 GMT)
SimPoE: Simulated Character Control for 3D Human Pose Estimation [33.2]
SimPoEは、3Dヒューマンポース推定のためのシミュレーションベースのアプローチです。画像ベースのキネマティック推論と物理ベースのダイナミクスモデリングを統合します。提案手法は, 身体的信頼性を確保しつつ, 姿勢精度の新たな状態を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:50 GMT)
FeTaQA: Free-form Table Question Answering [33.0]
FeTaQAは10Kのウィキペディアベースのテーブル、質問、自由形式の回答、テーブルセルペアをサポートする新しいデータセットである。 FeTaQAは、構造化された知識ソースから複数の不連続な事実の検索、推論、および統合後に自由形式のテキスト回答を生成する必要があるため、より困難なテーブル質問回答設定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:59:40 GMT)
Divergence Optimization for Noisy Universal Domain Adaptation [32.1]
ユニバーサルドメイン適応(UniDA)は、ラベルリッチソースドメインから学んだ知識をラベルスカースターゲットドメインに転送するために提案されている。本稿では,すべての問題を同時に解決する2ヘッド畳み込みニューラルネットワークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:16:04 GMT)
TDN: Temporal Difference Networks for Efficient Action Recognition [31.9]
本稿では,時間差分ネットワーク(TDN)と呼ばれる新しいビデオアーキテクチャを提案する。我々のTDNの中核は、時間差演算子を明示的に活用することで効率的な時間差モジュール(TDM)を考案することである。我々のTDNは、Something V1 & V2データセットに関する新しい技術状況を示し、Kinetics-400データセットの最高のパフォーマンスと同等です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:51:10 GMT)
Federated Few-Shot Learning with Adversarial Learning [30.9]
少数のラベル付きサンプルだけで、見えないデータクラスを分類できる、数ショットの分類モデルを学ぶための、数ショット学習フレームワークを提案する。学習視覚タスクは10%以上,言語タスクは5%以上,私たちのアプローチはベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:44:57 GMT)
Target Transformed Regression for Accurate Tracking [30.5]
本稿では,TREG(Target Transformed Regression)と呼ばれるTransformerライクな回帰分岐を,正確なアンカーフリートラッキングのために再利用する。 TREGのコアは、ターゲットテンプレートと検索領域の要素間のペアワイズ関係をモデル化し、正確なバウンディングボックス回帰のために得られたターゲット強化ビジュアル表現を使用することです。さらに,信頼性の高いテンプレートを選択するための簡単なオンラインテンプレート更新機構を考案し,出現変動のロバスト性や対象の時間的変形を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:25:23 GMT)
Voronoi Progressive Widening: Efficient Online Solvers for Continuous State, Action, and Observation POMDPs [29.8]
Voronoi Progressive Widening(VPW)は、Voronoi Optimization(VOO)の一般化と、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)へのアクションプログレッシブワイディングである。本稿では,2つのvpwアルゴリズムを提案し,理論およびシミュレーションの観点から解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:47:32 GMT)
Dual Learning for Semi-Supervised Natural Language Understanding [29.7]
自然言語理解(NLU)は、文を構造化意味形式に変換する。 NLU, semantic-to-sentence generation (SSG) の2つのタスクを導入する。本稿では,対応する2つのモデルを用いた半教師付きNLUの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） (Thu, 1 Apr 2021 09:53:54 GMT)
SCALoss: Side and Corner Aligned Loss for Bounding Box Regression [29.3]
2つのバウンディングボックスのサイドオーバーラップを最大化することで、バウンディングボックスのバウンドボックスが低オーバーラップした場合により多くのペナルティを課すことにより、サイドオーバーラップ(so)損失を提案する。収束をスピードアップするために、コーナー距離(CD)が客観的関数に追加されます。新しい回帰目的関数 Side and Corner Align Loss (SCALoss) を取得します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:46:35 GMT)
Semi-Supervised Domain Adaptation via Selective Pseudo Labeling and Progressive Self-Training [29.3]
ドメイン適応 (da) は、知識をラベル不足のソースドメインからラベル対応対象ドメインに転送する表現学習手法である。本稿では,半監視DA(SSDA)のラベル付きターゲット画像を利用する新しい手法を提案する。具体的には,ラベル付きターゲット画像を用いて,非ラベル付きターゲット画像の擬似ラベルを選択的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:56:41 GMT)
Positive Sample Propagation along the Audio-Visual Event Line [29.3]
視覚信号と音声信号はしばしば自然環境に共存し、オーディオ視覚イベント(AVE)を形成する我々は,近縁な音声と視覚のペアを発見し,活用するための新しい正のサンプル伝搬(PSP)モジュールを提案する。我々は,公開avデータセットを広範囲に実験し,完全かつ弱い教師付き設定で新たな最先端精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:53:57 GMT)
Unsupervised Speech Representation Learning for Behavior Modeling using Triplet Enhanced Contextualized Networks [29.0]
本研究では,対話における人間の行動の定常的特性を利用して,音声から行動情報を抽出する表現学習手法を提案する。本稿では,エンコーダ・デコーダをベースとしたDeep Contextualized Network (DCN) と,動作コンテキストをキャプチャするTriplet-Enhanced DCN (TE-DCN) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:44:23 GMT)
FESTA: Flow Estimation via Spatial-Temporal Attention for Scene Point Clouds [28.9]
シーンフローは、自律運転、ロボットナビゲーション、AR/VRなど、さまざまなアプリケーションにとって重要な3Dシーンのダイナミクスを描いている。典型的な点雲サンプリングパターンのばらつきと不規則さのため、点雲からシーンフローを抽出することは依然として困難である。不安定な抽象問題を軽減するために, 注意を伴う空間抽象(SA2)層を提案する。 a temporal abstraction with attention (ta2) layer は、時間領域における注意を正すために提案され、より広い範囲でスケールされた動きの利点をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 23:04:04 GMT)
On the Convergence Time of Federated Learning Over Wireless Networks Under Imperfect CSI [28.8]
チャネル統計をバイアスとして,不完全なcsi下での収束時間を最小化するトレーニングプロセスを提案する。また,学習過程に関わるクライアント数とモデル精度とのトレードオフを,異なる失明状態の関数として検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:30:45 GMT)
Quantifying Bias in Automatic Speech Recognition [28.3]
本稿では,オランダのsoma asrシステムの性別,年齢,地域アクセント,非母語アクセントに対するバイアスを定量化する。本研究では,ASR開発におけるバイアス緩和戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:12:22 GMT)
Multi-IRS-assisted Multi-Cell Uplink MIMO Communications under Imperfect CSI: A Deep Reinforcement Learning Approach [27.9]
アップリンクにおけるマルチIRS支援マルチセルネットワークのための新しい手法を開発した。我々は、IRSビームリフレクター、BSコンバインダ、UE送信パワーを共同最適化することを目的とした和率問題を定式化する。その結果,本手法はベースライン手法と比較して,平均データレートが大幅に向上していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:22:28 GMT)
Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution [27.8]
CNNベースのスーパーリゾリューション(SR)手法は、実際の劣化が仮定と異なる場合に深刻なパフォーマンス低下を被る。明示的な劣化推定を伴わない盲点SRのための教師なし劣化表現学習手法を提案する。我々のネットワークは、ブラインドSRタスクの最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:57:42 GMT)
Improved Image Generation via Sparse Modeling [27.7]
生成器は、Convolutional Sparse Coding (CSC) とそのMulti-Layeredバージョン (ML-CSC) 合成プロセスの発現として見ることができる。この観測は、発電機内の適切な選択された活性化層にスパーシファイング正規化を明示的に強制することによって活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:52:40 GMT)
The surprising impact of mask-head architecture on novel class segmentation [27.1]
マスクヘッドのアーキテクチャは,トレーニング中にマスクを観察しないクラスへの一般化において,驚くほど重要な役割を担っている。また,マスクヘッドアーキテクチャを選択すれば,従来の文献で提案された特別なモジュールや損失を必要とせずに,部分的に監督されたCOCOベンチマーク上でSOTA結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:46:37 GMT)
NPMs: Neural Parametric Models for 3D Deformable Shapes [26.9]
従来のパラメトリックな3Dモデルに代わる新しい学習モデルを提案する。特に、4次元ダイナミクスを形とポーズの潜在空間表現に分解することを学ぶ。我々は,NPMがヒトと手の単分子深度配列の再構築と追跡において,パラメトリック状態と非パラメトリック状態の両方よりも顕著に改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:14:56 GMT)
SSN: Soft Shadow Network for Image Compositing [26.6]
画像合成のための制御可能なソフトシャドウを生成するためのインタラクティブなソフトシャドウネットワーク(SSN)を導入する。 SSNは2Dオブジェクトマスクを入力として取り、ペインティングやベクトルアートのようなイメージタイプに依存しない。環境光マップは、角度や柔らかさなどの影の特性を制御するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:14:00 GMT)
Selective Feature Compression for Efficient Activity Recognition Inference [26.4]
選択的特徴圧縮(SFC)は、精度の妥協なくモデル推論効率を大幅に向上させるアクション認識推論戦略です。 Kinetics-400, UCF101, ActivityNet を用いた実験により, SFC は, 一般的に使用されている30種類の高密度プロシージャサンプリングと比較して, 推論速度を6～7倍, 寸法使用量を5～6倍削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 00:54:51 GMT)
Integrating Subgraph-aware Relation and DirectionReasoning for Question Answering [26.3]
知識ベース(kbs)上の質問応答(qa)モデルは、エンティティ間の関係情報を利用することで、より正確な回答を提供できる。本研究では,各サブグラフ内の関係を追加ノードに変換して構造情報を学習するニューラルモデル Relation-updated Direction-Guided Answer Selector (RDAS) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:04:36 GMT)
Linear Semantics in Generative Adversarial Networks [26.1]
GANのセマンティック表現をよりよく理解し、GANの生成プロセスにおけるセマンティック制御を可能にすることを目指しています。よく訓練されたGANは、イメージセマンティクスを驚くほどシンプルな方法で内部機能マップにエンコードします。 Semantic-Conditional SamplingとSemantic Image Editingという2つの画像編集手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:18:48 GMT)
Group-Free 3D Object Detection via Transformers [26.0]
3Dポイントクラウドから3Dオブジェクトを直接検出するためのシンプルで効果的な方法を紹介します。本手法は, 点群内のすべての点から物体の特徴を, 変圧器 citevaswaniattention における注意機構の助けを借りて計算する。ベルやホイッスルが少ないため,ScanNet V2とSUN RGB-Dの2つのベンチマークで最先端の3Dオブジェクト検出性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:36 GMT)
Normal vs. Adversarial: Salience-based Analysis of Adversarial Samples for Relation Extraction [25.9]
私たちは、サリエンスベースの方法で敵のサンプルを分析するための第一歩を踏み出します。サリエンストークンは、敵対的な摂動と直接相関があることを観察する。ある程度、私たちのアプローチは敵対的なサンプルに対するキャラクターを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:36:04 GMT)
Students are the Best Teacher: Exit-Ensemble Distillation with Multi-Exits [25.1]
本論文では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の分類性能を改善するための知識蒸留に基づく新しい学習法を提案する。教師が生徒にのみ教える従来の蒸留の概念とは異なり、生徒は他の生徒や教師がもっとよく学ぶのを助けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:10:36 GMT)
Visualizing computation in large-scale cellular automata [24.6]
セルオートマトンのような複雑なシステムの創発的プロセスは、複雑さが増大する計算を実行することができる。セル状態,クラスタリング,オートエンコーダの周波数解析に基づく粗粒度セルオートマトンの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:14:15 GMT)
Unconstrained Scene Generation with Locally Conditioned Radiance Fields [24.0]
シーンを局所的な放射領域の集合体に分解することを学ぶGenerative Scene Networks(GSN)を紹介します。私たちのモデルは、新しいシーンの生成や、スパースな2d観察のみのシーンの完了に先立って使用することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:58:26 GMT)
Bayesian Graph Convolutional Network for Traffic Prediction [23.3]
これらの問題を緩和するためにベイズグラフ畳み込みネットワーク(BGCN)フレームワークを提案する。この枠組みの下では、グラフ構造はパラメトリック生成モデルからランダムな実現と見なされる。本手法の有効性を5つの実世界データセットで検証し,BGCNが最新手法と比較して優れた性能を発揮することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:19:37 GMT)
MultiWOZ 2.4: A Multi-Domain Task-Oriented Dialogue Dataset with Essential Annotation Corrections to Improve State Tracking Evaluation [22.6]
この作業ではMultiWOZ 2.4を導入し、MultiWOZ 2.1上でバリデーションセットとテストセットのすべてのアノテーションを洗練する。トレーニングセットのアノテーションは、堅牢でノイズ耐性のあるモデルトレーニングを促進するために変わっていない。さらに8つの最先端の対話状態追跡モデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:31:48 GMT)
Graph Attention Networks for Channel Estimation in RIS-assisted Satellite IoT Communications [22.3]
モノのインターネット(IoT)ネットワークをグローバルに接続する上で,DtS(Direct-to-Satellite)通信の重要性が高まっている。本研究では,チャネル推定問題に対するグラフアテンションネットワーク(GAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:15:04 GMT)
MulDE: Multi-teacher Knowledge Distillation for Low-dimensional Knowledge Graph Embeddings [22.2]
知識グラフ埋め込み(KGE)に基づくリンク予測は、知識グラフ(KG)を自動的に構築する新しいトリプルを予測することを目的としている。最近のKGEモデルは、埋め込み次元を過度に増加させることで、性能の向上を実現している。我々は,教師として複数の低次元双曲KGEモデルと2つの学生コンポーネントを含む新しい知識蒸留フレームワークであるMulDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:09:33 GMT)
NOVAS: Non-convex Optimization via Adaptive Stochastic Search for End-to-End Learning and Control [22.1]
本稿では,一般のニューラルネットワーク最適化操作において,適応探索をビルディングブロックとして用いることを提案する。我々は、合成エネルギーベースの構造化タスクにおける既存の2つの代替案に対してベンチマークを行い、最適制御アプリケーションでの使用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:43:46 GMT)
Policy Transfer via Kinematic Domain Randomization and Adaptation [22.0]
パラメータ選択のランダム化が、異なるタイプのドメイン間のポリシー伝達性に与える影響について検討する。そこで本研究では,シミュレートされた運動パラメータの変動を利用した新しい領域適応アルゴリズムを提案する。本研究は,5つの異なるターゲット環境において,シミュレーションされた四足歩行ロボットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:47:39 GMT)
Unsupervised Person Re-identification via Simultaneous Clustering and Consistency Learning [22.0]
静止画からの視覚的一貫性とトレーニングプロセス中の時間的一貫性を学習することにより、教師なし再IDのプリテキストタスクを設計します。 2つのエンコードされたビューを同じクラスタにグループ化し、ビュー間の視覚的一貫性を高めることで、モデルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:10:42 GMT)
Memorability: An image-computable measure of information utility [21.9]
本章では画像記憶可能性を正確に予測する最先端アルゴリズムについて詳述する。本稿では,顔,物体,シーン記憶のためのアルゴリズムの設計と可視化について論じる。我々は最近のA.I.を示す。アプローチは、視覚的な記憶力の作成と修正に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 23:38:30 GMT)
xERTE: Explainable Reasoning on Temporal Knowledge Graphs for Forecasting Future Links [21.8]
本稿では,時間的KGのクエリ関連部分グラフを理由とするリンク予測フレームワークを提案する。本稿では,囲い込み部分グラフの抽出を導くための時間的関係性注意機構と新しい逆表現更新方式を提案する。我々のアプローチは予測を説明する人間の理解可能な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:17:47 GMT)
Multitarget Tracking with Transformers [21.8]
マルチターゲットトラッキング(MTT)は、ノイズの多い測定を使用して未知のオブジェクトの数の状態を追跡する問題です。本稿では,Transformer アーキテクチャに基づく MTT の高性能深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:14:55 GMT)
A Survey on Natural Language Video Localization [21.6]
自然言語ビデオローカライゼーション(NLVL)は、テキストクエリに対応するビデオからターゲットモーメントを見つけることを目的としている。まず,NLVLアルゴリズムのパイプラインを提案し,それらを教師付きおよび弱教師付き手法に分類する。データセット、評価プロトコル、一般的なパフォーマンス分析を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:30:45 GMT)
Deep Open Intent Classification with Adaptive Decision Boundary [21.5]
オープン意図分類のための適応決定境界(ADB)を学習するための後処理手法を提案する。具体的には,経験的リスクとオープンスペースリスクを両立させる新たな損失関数を提案する。私たちのアプローチは、ラベル付きデータが少なく、既知の意図が少ないと驚くほど非感受性です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:27:49 GMT)
Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function [21.3]
画像座標と座標周辺の2次元深部特徴を入力として捉えたLIIF表現を、所定の座標におけるRGB値を出力として予測する。画像の連続表現を生成するために、LIIF表現のエンコーダをスーパーレゾリューションの自己監視タスクを介してトレーニングします。学習された連続表現は任意の解像度で x30 の高分解能まで外挿することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:33:26 GMT)
PTN: A Poisson Transfer Network for Semi-supervised Few-shot Learning [21.2]
半教師付き小ショット学習のためのラベルのない情報をマイニングするためのPoisson Transfer Network (PTN)を提案する。提案手法は,少数のラベル付きデータに対する過剰フィッティング問題を軽減するために,新規クラスの埋め込みを暗黙的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 05:20:11 GMT)
SIENet: Spatial Information Enhancement Network for 3D Object Detection from Point Cloud [20.8]
LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転車に大きな影響を与える。 LiDARの固有特性の制限により、センサーから遠く離れた物体において、より少ない点が収集される。そこで本研究では,SIENetという2段階の3次元物体検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:16:52 GMT)
Reachable Polyhedral Marching (RPM): A Safety Verification Algorithm for Robotic Systems with Deep Neural Network Components [20.6]
本稿では,線形整列ユニット(ReLU)アクティベーションを用いたディープニューラルネットワークの精度の高いリーチ可能集合の計算法を提案する。我々のアルゴリズムは、複数の時間ステップで反復されたReLUネットワークに対して、前方および後方の両方の到達可能な集合を計算できる。本稿では,ACAS Xu航空機アドバイザリーシステムの安全性検証に関するアルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:17:21 GMT)
TrajeVAE -- Controllable Human Motion Generation from Trajectories [20.5]
3D人間のアニメーションのための汎用的なフレームワークを提供する新しいトランスフォーマーライクなアーキテクチャ、TrajeVAEを提案します。 TrajeVAEは、過去のポーズを精度で予測するトラジェクトリベースの参照手法や手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:12:48 GMT)
Deep Learning to Segment Pelvic Bones: Large-scale CT Datasets and Baseline Models [20.1]
複数のソースと異なるメーカからプールされた大きな骨盤CTデータセットをキュレートすることで、データギャップを埋めることを目指している。腰椎、仙骨、左股関節、右股関節を分割するための深いマルチクラスのネットワークを学ぶために、私たちの知識を最大限に活用するために、初めて提案します。最後に,符号付き距離関数(SDF)に基づく後処理ツールを導入し,誤予測を排除した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:06:03 GMT)
Nine Potential Pitfalls when Designing Human-AI Co-Creative Systems [19.9]
このポジショニングペーパーは、ジェネレーションモデルによる人間-AI共創の実現に向けての潜在的な落とし穴を検討する。それぞれの落とし穴を例で説明し、それに取り組むためのアイデアを提案します。私たちは、共同創造的な相互作用における人間とAIの役割に関する批判的で建設的な議論に貢献したいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:27:30 GMT)
Many-to-English Machine Translation Tools, Data, and Pretrained Models [19.5]
機械翻訳研究に有用なツールとして,MTData,NLCodec,RTGを提案する。 500のソース言語から英語に翻訳できる多言語のニューラルマシン翻訳モデルを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:55:12 GMT)
DF^2AM: Dual-level Feature Fusion and Affinity Modeling for RGB-Infrared Cross-modality Person Re-identification [18.2]
RGB-赤外線による人物再識別は、クラス内変異とモダリティの相違が原因で難しい課題である。我々は,局所的・グローバル的特徴融合(df2)モジュールを,局所的特徴とグローバル的特徴の区別に着目して提案する。人物画像からグローバルな特徴間の関係をさらに掘り下げるために,親和性モデリング(AM)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:12:56 GMT)
Mesh Graphormer [17.8]
グラフ畳み込み強化変換器であるMesh Graphormerを1枚の画像から3次元の人間のポーズとメッシュ再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:16:36 GMT)
Explore Image Deblurring via Blur Kernel Space [17.7]
ブラインド画像の解読のための交互最適化アルゴリズムを提案する。符号化された空間内のカーネルによって見えないぼかし演算子を近似し、対応するシャープイメージを検索する。任意のデータセットから既存のぼかし演算子を新しいドメインに転送することで、ぼかし合成に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:52:53 GMT)
No Cost Likelihood Manipulation at Test Time for Making Better Mistakes in Deep Networks [17.6]
階層認識分類には条件付きリスク最小化(crm)フレームワークを用いる。コストマトリクスと信頼できる推定値を考えると、CRMは単に推論時のミスを修正します。これは最先端を著しく上回り、一貫してトップ$k$予測の平均階層距離を大きく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:40:25 GMT)
Embedded Self-Distillation in Compact Multi-Branch Ensemble Network for Remote Sensing Scene Classification [17.3]
本稿では,特徴表現能力を向上させるマルチブランチアンサンブルネットワークを提案する。自己蒸留法(SD)を組み込んで,アンサンブルネットワークからメインブランチへ知識を伝達する。その結果,提案するESD-MBENetは,従来のSOTA(State-of-the-art)モデルよりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:08:52 GMT)
Residual Model Learning for Microrobot Control [17.2]
本稿では,ロボットモデル学習に伴うサンプルの複雑さを軽減するために,近似モデルを利用した新しいフレームワーク残差モデル学習(RML)を提案する。 RMLを用いて、受動的に収集された12秒間の相互作用データを用いて、Harvard Ambulatory MicroRobot(HAMR)のモデルを学ぶことができることを示す。学習モデルは、モデルレス強化学習アルゴリズムを用いて歩行と回転の学習に「プロキシ・シミュレータ」として活用できるほど正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:22:50 GMT)
AlphaEvolve: A Learning Framework to Discover Novel Alphas in Quantitative Investment [16.3]
スカラー、ベクター、マトリックスの特徴をモデル化する新しいアルファクラスを紹介します。新しいアルファは高い精度で戻りを予測し、弱い相関集合にマイニングすることができる。我々は,新しいアルファを生成するために,AutoMLに基づく新しいアルファマイニングフレームワークであるAlphaEvolveを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:35:19 GMT)
Out of a hundred trials, how many errors does your speaker verifier make? [15.8]
キャリブレーションされた確率比でベイズ決定を行う際に生じるエラーレートを計算する方法を紹介します。非完全校正にもベイズ誤差率を計算し,誤差率から予測コストへの一般化方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:10:48 GMT)
Touch-based Curiosity for Sparse-Reward Tasks [15.8]
タッチフィードバックのミスマッチからサプライズを使用して,難解な強化学習タスクの探索をガイドしています。私たちのアプローチであるタッチベースのCuriosity(ToC)は、目に見えるオブジェクトの相互作用が「感じる」ことを学習します。我々はタッチ集約型ロボットアームタスクにアプローチを試行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:49:29 GMT)
High-quality Low-dose CT Reconstruction Using Convolutional Neural Networks with Spatial and Channel Squeeze and Excitation [15.1]
低線量CT(Low-dose Computed Tomography)によるCT画像再構成のための高品質画像ネットワーク(HQINET)を提案する。 HQINETは畳み込みエンコーダ-デコーダアーキテクチャであり、エンコーダを使用して3つの連続スライスから空間的および時間的情報を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:15:53 GMT)
Unsupervised Learning of Monocular Depth and Ego-Motion Using Multiple Masks [14.8]
本稿では,モノクロ映像からの複数のマスクを用いた深度・エゴモーションの教師なし学習手法を提案する。深度推定ネットワークとエゴモーション推定ネットワークは、真理値のない深度とエゴモーションの制約に応じて訓練される。 KITTIデータセットの実験は、深度と自我運動の点で良好なパフォーマンスを達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:29:23 GMT)
A Combined Deep Learning based End-to-End Video Coding Architecture for YUV Color Space [14.7]
既存のディープラーニングベースのエンドツーエンドビデオコーディング(DLEC)アーキテクチャのほとんどは、RGBカラーフォーマット用に特別に設計されています。本稿では、YUV 4:2:0を効果的にサポートするビデオコーディング用の新しいDLECアーキテクチャを導入し、そのパフォーマンスをHEVC標準と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 23:41:06 GMT)
NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model [14.6]
本研究では,NeRFによる幾何学的構造を組み込んだ3次元シーン生成モデルNeRF-VAEを提案する。 NeRF-VAEの明示的な3Dレンダリングプロセスは、以前の生成モデルと畳み込みベースのレンダリングとを対比する。トレーニングが完了すると、NeRF-VAEは以前に見つからなかった3D環境から幾何学的に一貫性のあるシーンを推測、描画できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:16:31 GMT)
TRS: Transferability Reduced Ensemble via Encouraging Gradient Diversity and Model Smoothness [14.3]
逆転性(Adversarial Transferability)は、逆転性(adversarial)の例の興味深い特性である。本稿では,モデル間の移動性に関する十分な条件を理論的に解析する。本稿では,そのロバスト性を改善するために,アンサンブル内の転送性を低減するための実用的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:58:35 GMT)
Improved and efficient inter-vehicle distance estimation using road gradients of both ego and target vehicles [14.1]
高度な運転支援システムや自動運転では、エゴ車とターゲット車の間の距離を推定することが不可欠です。本稿では,道路前方の傾斜変化を考慮した車間距離推定フレームワークを提案する。数値実験により,提案手法が距離推定精度と時間複雑性を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 00:12:39 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） (Thu, 1 Apr 2021 18:15:49 GMT)
MultiMix: Sparingly Supervised, Extreme Multitask Learning From Medical Images [13.7]
本稿では,病気の分類と解剖学的分類を軽視的に学習する新しいマルチタスク学習モデルであるMultiMixを提案する。胸部X線画像からの肺炎の分類と肺の分画に対するマルチタスキングモデルの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:21:28 GMT)
Factorization Machines with Regularization for Sparse Feature Interactions [13.6]
因子化マシン(英: Factorization Machine、FM)は、二階特徴相互作用に基づく機械学習の予測モデルである。 FMにおける特徴間相互作用選択のための新しい正規化方式を提案する。機能間相互作用の選択のために,提案する正則化器は,既存手法が課すスパーシティパターンに制約を加えることなく,特徴間相互作用行列をスパース化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:51:12 GMT)
Fast and Feature-Complete Differentiable Physics for Articulated Rigid Bodies with Contact [13.5]
ラグランジアン力学と剛体シミュレーションのためのハードコンタクト制約をサポートする微分可能な物理エンジンを提案する。我々の微分可能な物理エンジンは、通常は微分不可能な物理シミュレータでしか利用できない機能の完全なセットを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:59:11 GMT)
WakaVT: A Sequential Variational Transformer for Waka Generation [13.1]
ユーザ指定キーワードで和歌を自動生成する和歌世代モデル「WakaVT」を提案する。 WakaVTは潜伏変数のシーケンスを使用し、和歌データにおける単語レベルの変動を効果的にキャプチャする。トランスフォーマーおよび/または変分オートエンコーダに基づくモデルを用いて、和歌世代を初めて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:14:41 GMT)
Evaluating Neural Word Embeddings for Sanskrit [12.9]
単語の埋め込みを幅広いカテゴリに分類し、体系的な実験を促進し、4つの本質的なタスクで評価する。本研究では,サンスクリット語以外の言語で最初に提案された埋め込み手法の有効性と,言語による様々な課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:08:21 GMT)
CycleDRUMS: Automatic Drum Arrangement For Bass Lines Using CycleGAN [12.9]
CycleDRUMSはベースラインを与えられたドラムを生成する新しい方法である。バスの波形をメル・スペクトログラムに変換した後、ビートに追従するオリジナルドラムを自動的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:17:48 GMT)
Confidence Calibration for Domain Generalization under Covariate Shift [12.5]
ドメイン一般化による新しいキャリブレーションソリューションを提案する。私たちのコアアイデアは、複数のキャリブレーションドメインを活用して、ターゲットとキャリブレーションドメイン間の効果的な分散格差を減らすことです。ドメイン適応のための最先端キャリブレーション手法と比較して,期待キャリブレーション誤差の8.86ポイントの減少が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:31:54 GMT)
Domain Invariant Adversarial Learning [12.5]
我々は、堅牢かつドメイン不変である特徴表現を学習するDomain Invariant Adversarial Learning (DIAL)を提示する。我々は,現在最先端の対人訓練法と比較して,頑健さと自然な精度を両立させることで,その利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:04:10 GMT)
Unsupervised Domain Expansion for Visual Categorization [12.4]
Unsupervised Domain expansion (UDE)は、モデルのパフォーマンスをソースドメインで維持しながら、ラベルのないデータでターゲットドメインのディープモデルを適用することを目的としています。我々は知識蒸留に基づく学習機構を開発し、kddeはソース領域とターゲット領域が等しく扱われる単一の目的を最適化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:27:35 GMT)
Equalization Loss v2: A New Gradient Balance Approach for Long-tailed Object Detection [12.4]
近年,長距離物体検出の主流パラダイムとして,分離学習法が提案されている。等化損失(EQL)のようなエンドツーエンドのトレーニングメソッドは、分離されたトレーニングメソッドよりもパフォーマンスが悪い。 EQL v2は、各カテゴリのトレーニングプロセスを独立かつ均等に再バランスさせる新しいグラデーションガイドリウェイトメカニズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:35:22 GMT)
A Joint Network for Grasp Detection Conditioned on Natural Language Commands [12.4]
本研究は,RGB画像およびテキストコマンド入力からの把握を満足するコマンドを直接出力するCommand Grasping Network(CGNet)というモデルを提案する。提案したネットワークをトレーニングするために、VMRDデータセットに基づいて、基底真理(イメージ、コマンド、グリップ)のデータセットを生成する。生成したテストセットの実験結果から,CGNetはカスケードされたオブジェクト検索に優れ,検出基準線を大きなマージンで把握することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:26:20 GMT)
Optimizer Fusion: Efficient Training with Better Locality and Parallelism [11.7]
実験の結果,様々な構成で最大20%のトレーニング時間を短縮できることがわかった。提案手法はアルゴリズムを変更しないため,訓練プロセスの一般的な「プラグイン」技術として利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:44:13 GMT)
A Front-End for Dense Monocular SLAM using a Learned Outlier Mask Prior [11.5]
単一のRGB画像からの深度予測の最近の成果は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と古典的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)アルゴリズムを組み合わせた新しい研究領域に力を入れている。現在のCNN-SLAMアプローチのほとんどは、深さ予測のみを生かしているが、CNNの製品はまだない。我々は,sparseで実装可能な高密度cnn支援slamフロントエンドを開発し,屋内および屋外のデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:43:28 GMT)
Collision-Aware Target-Driven Object Grasping in Constrained Environments [10.9]
6-DoF把握システムのための新しい衝突ウェア到達可能性予測器(CARP)を提案する。 CARPは、ポーズをつかむための衝突のない確率を推定することを学び、挑戦的な環境での把握を大幅に改善します。シミュレーションと実世界の両方で実験した結果,本手法は新規物体の75%以上の把持率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:44:07 GMT)
LaPred: Lane-Aware Prediction of Multi-Modal Future Trajectories of Dynamic Agents [10.9]
本稿では,レーンアウェア予測 (lapred) ネットワークと呼ばれる新しい予測モデルを提案する。 LaPredは、セマンティックマップから抽出されたインスタンスレベルのレーンエンティティを使用して、マルチモーダルな将来の軌跡を予測する。公開nuScenesとArgoverseデータセットで実施された実験は、提案したLaPred法が既存の予測モデルを大幅に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:33:36 GMT)
Distributed support-vector-machine over dynamic balanced directed networks [10.8]
分散サポートマシンによるバイナリ分類問題を考察する。離散ジャンプにおけるネットワークトポロジの変化を取り入れた連続時間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:02:10 GMT)
StyleML: Stylometry with Structure and Multitask Learning for Darkweb Markets [10.7]
ダークネット市場フォーラムは違法商品やサービスを交換するために頻繁に利用されている。 Torネットワークはこれらの市場をホストするために使用され、IPと位置追跡の匿名化が保証される。自然言語とインタラクションモデリングのための新しいスタイロメトリベースのマルチタスク学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:59:02 GMT)
Drug Discovery Approaches using Quantum Machine Learning [10.3]
深層生成モデルと予測モデルは、薬物開発を支援するために広く採用されている。そこで本研究では,小分子の生成,タンパク質の結合ポケットの分類,大分子の生成を行う量子機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:53:06 GMT)
Graph-Based Intercategory and Intermodality Network for Multilabel Classification and Melanoma Diagnosis of Skin Lesions in Dermoscopy and Clinical Images [10.2]
7-point visual category checklist (7PC) によるメラノーマ診断 7pcは分類を支援するカテゴリ間の内在的な関係を含んでいる。現在の最先端の手法は、1つの画像のモダリティに焦点を合わせ、他方からの情報を無視する。本研究では,2つのモジュールを持つGIIN(Graph-based intercategory and Intermodality Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:06:48 GMT)
Deep daxes: Mutual exclusivity arises through both learning biases and pragmatic strategies in neural networks [10.2]
子どもたちは、新しい単語と新しい参照語を関連付ける傾向があり、相互排他性に対する偏見を反映している。本稿では, 子どもに類似した行動を示すために, 交叉神経モデルがどのような状況で現れるのかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:02:07 GMT)
Dynamic Silos: Modularity in intra-organizational communication networks before and during the Covid-19 pandemic [10.2]
世界中の4000以上の組織で360億件を超えるEメールを分析し、2019年から2020年までのネットワークコミュニティ構造の変化を調べています。 2020年の間、世界中の組織はモジュール性の向上によって、よりサイロ化されていました。組織のパフォーマンスとイノベーションに対するこれらのネットワーク変更の影響に関する最初の洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:40:21 GMT)
The Landscape of the Proximal Point Method for Nonconvex-Nonconcave Minimax Optimization [10.1]
Minimax PPMは、堅牢で強化された学習、GANなど、マシンラーニングの中心的なツールになっています。これらの応用はしばしば非可逆であるが、既存の理論ではそれと根本的な困難を識別できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:31:07 GMT)
Variational Inference MPC using Tsallis Divergence [10.0]
非拡張型Tsallis発散を用いた可変推論確率最適制御の枠組みを提供する。新規な Tsallis Variational Inference-Model Predictive Control アルゴリズムが導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:00:49 GMT)
Experimental estimation of the quantum Fisher information from randomized measurements [9.8]
量子フィッシャー情報(QFI)は、量子物理学の基本概念である。そこで本研究では,ランダム化測定によりQFIを推定する方法について検討する。本研究では, ダイヤモンド中の窒素空孔中心スピンと超伝導量子コンピュータによって提供される4量子状態の2つのプラットフォームを用いて, このアプローチを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:12:31 GMT)
Robust Instance Segmentation through Reasoning about Multi-Object Occlusion [9.5]
本稿では,隠蔽に頑健な多目的インスタンスセグメンテーションのためのディープネットワークを提案する。私たちの研究は、神経機能アクティベーションの生成モデルを学習し、オクローダの発見に役立てています。特に、オブジェクトクラスとそのインスタンスおよびオクルーダーセグメンテーションのフィードフォワード予測を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:32:03 GMT)
Storchastic: A Framework for General Stochastic Automatic Differentiation [9.3]
グラフの自動微分のための新しいフレームワークであるstorchasticを紹介する。 Storchasticにより、モデラーはサンプリングステップごとに様々な勾配推定方法を選択することができる。 Storchasticは任意の階勾配の推定に偏見がなく、分散減少技術を高階勾配推定に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:19:54 GMT)
Do RNN States Encode Abstract Phonological Processes? [9.1]
連続列列モデルはしばしば17の異なる子音階調過程をRNNの少数の次元で符号化する。また,これらの次元においてアクティベーションを拡大することにより,子音階調の発生と階調の方向を制御できることも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:24:39 GMT)
Fast Jacobian-Vector Product for Deep Networks [9.1]
Jacobian-vector product (JVPs) はDeep Networks (DNs) における最近の多くの発展のバックボーンを形成する連続Piecewise Affine(例えば、リーク-ReLU、max-pooling、maxoutなど)を使用するDNに対して、JVPを迅速に計算する新しい方法を提案する。当社のソリューションは自動微分を必要としないため,ソフトウェアへのデプロイが容易で,DNアーキテクチャに依存しない数行のコードを変更するだけでよいのです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:04:40 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） (Thu, 1 Apr 2021 11:42:30 GMT)
Modular Adaptation for Cross-Domain Few-Shot Learning [9.0]
下流タスクの大幅な性能向上は,適応プロセスの適切な設計によって達成できることを示す。本稿では,複数の最先端(SOTA)適応手法を選択的に実行するためのモジュール適応手法を提案する。異なる下流タスクは異なるタイプの適応を必要とする可能性があるため、モジュール適応は最も適切なモジュールの動的構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:50:43 GMT)
Scaling sparsemax based channel selection for speech recognition with ad-hoc microphone arrays [8.8]
本稿では,大規模アドホックマイクロホンアレイを用いた音声認識のチャネル選択問題に対するScaling Sparsemaxアルゴリズムを提案する。コンバータ音声認識アーキテクチャの下で30以上のチャネルからなるアドホックマイクロホンアレイの実験結果から,提案したScaling SparsemaxはSoftmaxよりも30%以上低い単語誤り率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:33:28 GMT)
An artificial intelligence and Internet of things based automated irrigation system [8.3]
モノのインターネット(IoT)デバイスは、あらゆる領域で使われ始めている。灌水に関する操作と決定は、ほとんどが人々によって行われます。 IoTデバイスやセンサから収集されたデータは、通信チャネル経由で送信され、MongoDBに格納される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:05:26 GMT)
Fast DCTTS: Efficient Deep Convolutional Text-to-Speech [8.3]
単一CPUスレッド上でリアルタイムに音声を合成するエンドツーエンド音声合成装置Fast DCTTSを提案する。提案モデルは,複数のネットワーク削減と忠実度向上技術を適用した,慎重に調整された軽量ネットワークで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:08:01 GMT)
Two-phase weakly supervised object detection with pseudo ground truth mining [8.2]
画像レベルのデータセットのみを用いて検出器を訓練することを目的としたweakly supervised object detection (wsod) が研究者の注目を集めている。本プロジェクトでは,強力な検出器と純粋なwsodモデルを統合する2相wsodアーキテクチャに焦点を当てる。 2相WSODにおける第2相検出器として用いられる代表検出器の有効性について検討し,2相WSODアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:21:24 GMT)
High-Dimensional Differentially-Private EM Algorithm: Methods and Near-Optimal Statistical Guarantees [8.1]
高次元潜在変数モデルにおける差分プライベート期待最大化(EM)アルゴリズムを設計するための一般的なフレームワークを開発している。各モデルにおいて、差分プライバシー制約による収束のほぼ最適度を確立する。この設定では、差分プライバシーを保証する近レート最適EMアルゴリズムを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:08:34 GMT)
Data-Driven Optimized Tracking Control Heuristic for MIMO Structures: A Balance System Case Study [8.0]
PIDは2入力の2アウトプットバランスシステムで示される。自己調整型非線形しきい値とニューラルネットワークを統合し、所望の過渡特性と定常特性を妥協する。ニューラルネットワークは、客観的コスト関数のような重み付き導関数の最適化を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:00:20 GMT)
Exponential Negation of a Probability Distribution [7.9]
提案された否定は幾何学的否定の一種と見なすことができる。収束の反復の数は分布の要素の数に逆比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:05:56 GMT)
Learning Rates for Multi-task Regularization Networks [7.8]
マルチタスク学習は、人工知能とビッグデータの時代に直面する機械学習の重要なトレンドである。本稿では,ベクトル値再現核ヒルベルト空間と行列値再生核の理論に基づくマルチタスク学習の学習率推定に関する数学的解析を行う。タスク数の増加に伴い、マルチタスク学習アルゴリズムの一般化能力が実際に影響を受けることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:10:29 GMT)
Decentralized and Model-Free Federated Learning: Consensus-Based Distillation in Function Space [7.6]
本稿では,マルチホップネットワークを介して接続されたIoEデバイスのための分散FL方式を提案する。 CMFDはパラメータアグリゲーション法よりも安定性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:17:20 GMT)
Estimates on the generalization error of Physics Informed Neural Networks (PINNs) for approximating a class of inverse problems for PDEs [7.6]
我々は、逆問題、いわゆるデータ同化やユニークな継続問題に焦点をあてる。 PINNがそれらを近似する際の一般化誤差について厳密な推定値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:50:17 GMT)
Multiparameter quantum metrology using strongly interacting spin systems [7.1]
本研究では、強い相互作用を持つ核スピンを含む液体分子を用いる。相互作用スピンがLarmorよりもはるかに大きい場合,多次元場のすべての成分に対して本質的に敏感になることを示す。既存のアプローチとは対照的に、現在のインタラクションベースのマルチパラメータセンシングは外部参照フィールドを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:33:35 GMT)
Anchor Pruning for Object Detection [6.9]
本稿では,一段アンカー型検出器における物体検出のためのアンカープルーニングを提案する。対象検出ヘッド内のアンカーの多くは,精度を損なうことなく除去できることを示す。さらなる再訓練により、アンカープルーニングは精度を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:33:16 GMT)
Fusing RGBD Tracking and Segmentation Tree Sampling for Multi-Hypothesis Volumetric Segmentation [6.9]
マルチハイポテシストラッキング(MST)は,シーン変化におけるボリュームセグメンテーションの新しい手法である。 2つの主な革新により、この困難な問題に取り組むことができます。本手法は, シミュレーションと現実のテーブルトップ環境において評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:17:18 GMT)
Low-Resource Language Modelling of South African Languages [6.8]
南アフリカの低資源言語におけるボカブラリ言語モデルの性能を評価する。本研究では,n-gramモデル,feedforwardニューラルネットワーク,recurrent neural network (rnn),transformerの異種を小規模データセット上で評価する。全体的に、よく規則化されたRNNは、2つのisiZuluと1つのSepediデータセットで最高のパフォーマンスを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:27:27 GMT)
Canonical and Surface Morphological Segmentation for Nguni Languages [6.8]
本稿では,形態区分の監督モデルと監督モデルについて検討する。曲面セグメンテーションのための正規分割と条件ランダムフィールド(CRF)のためのシーケンス・トゥ・シークエンスモデルをトレーニングします。トランスフォーマーは標準セグメンテーションに注目してLSTMを上回り、4つの言語で平均72.5%のF1スコアを得た。教師付きセグメンテーションモデルの高性能化によって、Nguni言語のためのより良いNLPツールの開発が促進されることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:06:51 GMT)
The Compact Support Neural Network [6.5]
本研究では, 標準ドット生成物に基づくニューロンとRBFニューロンを, 形状パラメータの2つの極端な場合として提示する。トレーニングされた標準ニューラルネットワークから始めて、必要な値まで形状パラメータを徐々に増加させることで、そのようなニューロンによるニューラルネットワークのトレーニングの難しさを回避する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:08:09 GMT)
Two Truths and a Lie: Exploring Soft Moderation of COVID-19 Misinformation with Amazon Alexa [6.4]
われわれは、Twitterが新型コロナウイルス(COVID-19)の誤報コンテンツに適用したソフトモデレーションを、警告カバーと警告タグの両方で模倣した。テキストから音声に変換しても、音声のバック警告カバーは意図通りに動作しない可能性があることがわかった。音声アシスタントのソフトモデレーション適応について検討し、新型コロナウイルスの誤報を抑えることを目的とした効果について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:37:34 GMT)
Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression [6.4]
学習された画像圧縮のために、オートレグレッシブコンテキストモデルは、レート歪み(RD)のパフォーマンスを改善するのに効果的である。本稿では,並列化可能なチェッカーボードコンテキストモデル(CCM)を提案する。実験では,復号処理を40回以上高速化し,ほぼ同じ速度歪み性能で計算効率を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:33:32 GMT)
Effect of Radiology Report Labeler Quality on Deep Learning Models for Chest X-Ray Interpretation [6.4]
本研究は胸部X線分類モデルの性能に及ぼす放射線学レポートラベリングの改善効果について検討した。放射線医学レポートから正確な胸部X線画像ラベルを抽出するタスクで、CheXpert、CheXbert、VisualCheXbertラベラーを比較します。 VisualCheXbertラベルラーのラベルで訓練された画像分類モデルは、CheXpertラベルとCheXbertラベルラーのラベルで訓練された画像分類モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:37:29 GMT)
Learning Deep Latent Subspaces for Image Denoising [6.3]
異種画像アーティファクトフィルタリング問題を解くための構造化深層学習モデルを提案する。 Patch Subspace Variational Autoencoder (PS-VAE) をカメラISP向けに深層学習モデルと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:40:22 GMT)
BRepNet: A topological message passing system for solid models [6.2]
境界表現(B-rep)モデルは、コンピュータ支援設計(CAD)アプリケーションで3D形状を記述する標準的な方法です。我々は,B-repデータ構造を直接操作するように設計されたニューラルネットワークアーキテクチャであるBRepNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:16:03 GMT)
Sequential Routing Framework: Fully Capsule Network-based Speech Recognition [5.7]
本稿では,CapsNetのみの構造をシーケンス・ツー・シーケンス認識に適用するためのシーケンシャル・ルーティング・フレームワークを提案する。ウォール・ストリート・ジャーナルのコーパスでは16.9%で1.1%低い単語誤り率を達成した。畳み込みニューラルネットワークベースのCTCネットワークと比較して、0.7%のエラー率を17.5%で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:09:29 GMT)
Configurable Privacy-Preserving Automatic Speech Recognition [5.7]
音声支援システムにおけるモジュラ自動音声認識がプライバシーを向上するかどうかを検討する。プライバシの懸念と,システムの各ステージに様々な最先端技術を適用する効果を示す。これはASRを組み込んだプライバシー保護アプリケーションに新たな機会をもたらすと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:03:49 GMT)
Back to Square One: Superhuman Performance in Chutes and Ladders Through Deep Neural Networks and Tree Search [5.7]
ChutesとLaddersで超人的パフォーマンスを実現するアルゴリズムAlphaChuteを紹介します。私たちは、アルゴリズムが一定の時間でナッシュ平衡に収束していることを証明し、したがって、私たちの知識のベストに、このゲームへの最初のそのような正式な解決策です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:08:55 GMT)
An Energy-Efficient Quad-Camera Visual System for Autonomous Machines on FPGA Platform [5.6]
FPGA上でのORBに基づくローカライゼーションシステムのためのエネルギー効率の高いハードウェアアーキテクチャの設計と実装について述べる。 Nvidia TX1 と Intel i7 と比較して,FPGA ベースの実装 5.6x と 3.4x の高速化に加えて,それぞれ 3.0x と 34.6x の消費電力削減を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:42:16 GMT)
Learning with Neural Tangent Kernels in Near Input Sparsity Time [5.5]
neural tangent kernel(ntk)は、勾配降下によって少なくとも二乗損失の下で訓練された無限に広いニューラルネットワークの挙動を特徴付ける。変換したデータの内部積がNTK評価を近似するように、入力データをランダム化された低次元特徴空間にマッピングするニアインプットスパーシティ時間アルゴリズムを提案する。従来の大規模回帰・分類タスクでは,NTKカーネルを用いたNNとNystrom法より訓練された線形回帰器が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:56:58 GMT)
$\alpha$-Geodesical Skew Divergence [5.4]
非対称スキュー発散は、パラメータ$lambda$によって決定される程度に、他の分布と混合することによって、分布の1つを滑らかにする。このような発散は、KL発散の近似であり、ターゲット分布がソース分布に関して絶対連続である必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 05:40:47 GMT)
Visual Attention in Imaginative Agents [5.2]
我々は、一連の離散固定を通して周囲を知覚する反復エージェントを提示する。各タイムステップで、エージェントは固定の歴史と一致するさまざまな実行可能なシーンを想像します。エージェントはさまざまな2Dおよび3Dデータセットでテストされます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 00:44:23 GMT)
Evolution of diversity and dominance of companies in online activity [5.2]
オンライン環境における注意の分布を競合する組織に定量化する。 2つの大きなオンラインソーシャルメディアデータセットでは、組織のメインドメイン名に投稿される外部リンクの量を集計します。弊社は、ソーシャルメディアに対するオンラインの注目と、電気自動車メーカーTeslaの企業価値の伸びとの関係について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:48:00 GMT)
Robust M-Estimation Based Bayesian Cluster Enumeration for Real Elliptically Symmetric Distributions [5.1]
データセットにおける最適なクラスタ数のロバストな決定は、広範囲のアプリケーションにおいて必須の要素である。本稿では任意のReally Symmetric(RES)分散混合モデルで使用できるように一般化する。サンプルサイズが有限であるデータセットに対して,ロバストな基準を導出するとともに,大規模なサンプルサイズでの計算コスト削減のための近似を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:53:12 GMT)
Multi-rate attention architecture for fast streamable Text-to-speech spectrum modeling [5.1]
高品質のテキストと音声(TTS)システムは、スペクトルフレームを生成するスペクトルモデルステージと実際のオーディオを生成するボコーダステージを備えた2段階のアーキテクチャを使用します。これらのモデルは高品質な音声を生成することができるが、入力長に関してレイテンシーとリアルタイム因子(rtf)の両方にol$を負うことが多い。本稿では,ストリーミング中にコンパクト表現を符号化することでレイテンシボトルネックを解消するマルチレートアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:15:30 GMT)
Sub-GMN: The Subgraph Matching Network Model [4.9]
エンド・ツー・エンド学習に基づくサブグラフマッチングタスクの近似手法であるsubgraph matching network (sub-gmn) を提案する。まず、サブgmnはグラフ表現学習を使用してノードをノードレベルの埋め込みにマッピングし、メトリクス学習とアテンション機構を組み合わせて、データグラフとクエリグラフのマッチしたノードの関係をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:31:40 GMT)
Shrinking Bigfoot: Reducing wav2vec 2.0 footprint [4.7]
Wav2vec 2.0は最先端の音声認識モデルである。 wav2vec 2.0のレイテンシは、本番環境でボトルネックになる。大規模言語モデルの領域から借用した複数のモデル圧縮手法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:57:08 GMT)
Multivariate Trace Inequalities, p-Fidelity, and Universal Recovery Beyond Tracial Settings [4.6]
量子場論とホログラフィーの物理学は、半有限トレースを持たないIII型フォン・ノイマン代数におけるエントロピーの不等式を動機付けていることを示す。 Haagerup と Kosaki $L_p$ 空間は、非トラシャルフォン・ノイマン代数におけるトレース不等式を再表現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 03:22:57 GMT)
PyVertical: A Vertical Federated Learning Framework for Multi-headed SplitNN [4.6]
PyVerticalは、分割ニューラルネットワークを使用した垂直連合学習をサポートするフレームワークである。 2つのデータ所有者とデータサイエンティストに垂直に分散したデータサンプルを用いて、MNIST分類タスクのための単純なデュアルヘッドスプリットニューラルネットワークのトレーニングを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:21:33 GMT)
Quick Line Outage Identification in Urban Distribution Grids via Smart Meters [4.5]
本稿では,理論的保証付き時系列解析に基づくデータ駆動型停止監視手法を提案する。電力流解析により、時系列電圧測定の依存性はライン停止後の統計的に有意な変化を示すことを示した。提案手法では,迅速な停止同定には電圧大小のみを要求できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:10:34 GMT)
Semi-supervised Learning for COVID-19 Image Classification via ResNet [4.4]
監視されたディープラーニングは、X線イメージングデータセットからCOVID-19の病理を認識するのに成功した。本稿では、COVID-19画像分類のためのResidual Neural Network(ResNet)に基づく2経路半教師付きディープラーニングモデルssResNetを提案する。大規模X線画像データセット COVIDx による実験結果から,ラベル付きトレーニング画像がほとんどない場合でも,提案モデルが有望な性能を達成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:53:59 GMT)
Perspective, Survey and Trends: Public Driving Datasets and Toolsets for Autonomous Driving Virtual Test [4.3]
本論文では,最初に自律走行テストのためのSLR(Systematic Literature Review)アプローチを提案し,2000年から2020年までの既存の公開データセットとツールセットの概要を示す。 SLAベースの調査アプローチを使用して、データセットとツールセットの両方に関する最近の経験的な調査を初めて実施しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:17:01 GMT)
Long-Lasting Orientation of Symmetric-top Molecules Excited by Two-Color Femtosecond Pulses [4.2]
二色フェムト秒パルスで励起される対称トップ分子のインパルス配向を考察した。パルスの直後に現れるよく知られた過渡方向に加えて、フィールドフリー長寿命方向の現象を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:28:31 GMT)
Famous Companies Use More Letters in Logo:A Large-Scale Analysis of Text Area in Logo [4.2]
私たちは、ロゴ画像とそのテキスト領域、テキスト領域とTwitter上のフォロワーの数、およびロゴ画像とフォロワーの数の3つの相関に焦点を当てています。テキスト領域比と会社のフォロワー数との間には, 弱い正の相関関係がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:19:29 GMT)
Model Selection's Disparate Impact in Real-World Deep Learning Applications [3.9]
アルゴリズムの公平性は、自動決定結果におけるバイアスデータの役割を強調している。このような偏見の1つ、モデル選択における人間の嗜好は、人口集団間で異なる影響を及ぼす役割において、未解明のままである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:37:01 GMT)
fairmodels: A Flexible Tool For Bias Detection, Visualization, And Mitigation [3.5]
この記事では、公平性を検証し、分類モデルのバイアスを取り除くのに役立つRパッケージのフェアモデルを紹介します。実装された関数と公平度メトリクスは、異なる視点からモデル公平性検証を可能にする。このパッケージには、モデルの差別を減らそうとするバイアス緩和の一連の方法が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:06:13 GMT)
On hallucinations in tomographic image reconstruction [3.5]
不正確な事前は、再建された画像に偽構造が幻覚される可能性がある。深部ニューラルネットワークは画像再構成問題を正規化するために活発に研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:44:18 GMT)
E-GraphSAGE: A Graph Neural Network based Intrusion Detection System [3.4]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいネットワーク侵入検知システム(NIDS)を提案する。 GNNはディープニューラルネットワークの比較的新しいサブフィールドであり、グラフベースのデータ固有の構造を活用するユニークな能力を持っている。最近の6つのNIDSベンチマークデータセットに基づく実験的評価は、E-GraphSAGEベースのNIDSの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:43:02 GMT)
Entanglement renormalization of thermofield double states [3.2]
エンタングルメント再正規化(Entanglement renormalization)は、実空間における量子状態の粗粒化方法である。有限温度2次元トーリック符号に対して解析的に正確な再正規化回路を発見し,それを粗粒系にマッピングし,より高温度で再正規化する。このスキームを有限温度で1次元自由ボソンモデルに適用し、臨界熱状態に対応する熱場倍が数値的なリフシッツ理論によって記述されることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:00:01 GMT)
A proof of convergence for stochastic gradient descent in the training of artificial neural networks with ReLU activation for constant target functions [3.2]
ReLUアクティベーションを用いた完全接続フィードフォワード人工ニューラルネットワークのトレーニングにおける勾配降下(SGD)最適化法について検討する。この研究の主な結果は、対象関数が定数であれば、SGD過程のリスクはゼロに収束することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:28:30 GMT)
Deep Learning of Conjugate Mappings [2.9]
Henri Poincar'eは、連続フローの連続反復を低次元の横断的な部分空間で追跡することによって、最初に接続した。本研究では,深層学習を用いて可逆座標変換を共役表現に変換することにより,明示的なポアンカー写像の取得方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:29:41 GMT)
A study on the effects of compression on hyperspectral image classification [2.8]
PCA, KPCA, ICA, AE, DAEの5次元還元法を用いて, 301次元ハイパースペクトル画素を圧縮する。圧縮速度が90%を超えると,PCA,KPCA,ICAの信号再構成能力は向上する。 AEおよびDAE法は95%圧縮率でより良い分類精度を示しますが、97%で再び減少します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:22:47 GMT)
Recognizing and Splitting Conditional Sentences for Automation of Business Processes Management [2.3]
1)技術文書から条件文を認識すること、2)条件文と結果文を抽出するための境界を見つけること、3)結果節をアクションまたはシーケンスとして分類することからなる、エンドツーエンドの問題を解決するシステムを提案する。最適モデルでは条件,行動,結果の抽出に83.82,87.84,85.75の有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:53:16 GMT)
A Survey of Privacy Attacks in Machine Learning [2.1]
この研究は、機械学習に対するプライバシー攻撃に関連する40以上の論文の分析である。プライバシリークの原因についての最初の調査と、異なる攻撃の詳細な分析が紹介されている。本稿では,最も一般的に提案されている防衛の概観と,分析において確認されたオープンな問題と今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:37:25 GMT)
Trajectory Tracking of Underactuated Sea Vessels With Uncertain Dynamics: An Integral Reinforcement Learning Approach [2.1]
積分強化学習に基づくオンライン機械学習メカニズムを提案し,非線形追跡問題のクラスに対する解を求める。このソリューションは、適応的批評家と勾配降下アプローチを用いて実現されるオンライン価値反復プロセスを用いて実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:41:49 GMT)
Cross-validation: what does it estimate and how well does it do it? [2.0]
クロスバリデーションは予測誤差を推定するために広く使われている手法であるが、その振る舞いは複雑であり、完全には理解されていない。これは、通常の最小二乗に適合する線形モデルの場合ではなく、同じ集団から引き出された他の目に見えない訓練セットに適合するモデルの平均予測誤差を推定するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:58:54 GMT)
Determination of local defect density in diamond by double electron-electron resonance [2.0]
ダイヤモンド中の磁気不純物は、窒素空色中心に基づく磁気、電気、ひずみ、温度センサーの緩和特性に影響を与え、感度を制限する。本稿では, 電子電子共鳴を利用して種々の欠陥の濃度を測定できる局所測定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:36:18 GMT)
Training Multi-bit Quantized and Binarized Networks with A Learnable Symmetric Quantizer [2.0]
リソース制約のあるデバイスやクラウドプラットフォームにそれらをデプロイするには、ディープニューラルネットワークの重み付けとアクティベーションの定量化が不可欠だ。双対化は量子化の特別な場合であるが、この極端な場合はしばしばいくつかの訓練の困難をもたらす。双対化の困難を克服するため,uniq と呼ばれる統一量子化フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 02:33:31 GMT)
Less is More: Accelerating Faster Neural Networks Straight from JPEG [1.9]
JPEG圧縮データ処理のための畳み込みニューラルネットワークの高速化方法を示す。学習戦略を活用し、DCT入力をフル活用し、計算の複雑さを低減します。その結果、データ駆動方式で全てのdct入力を組み合わせる方法を学ぶことは、手で捨てるよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:21:24 GMT)
Optimization Algorithm for Feedback and Feedforward Policies towards Robot Control Robust to Sensing Failures [1.8]
両FB/FFポリシーを同時に最適化するための新しい最適化問題を提案する。数値シミュレーションとロボット実験において,従来のRLと異なる学習法則を用いても,提案手法が安定して構成ポリシーを最適化できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:41:42 GMT)
Remote Sensing Image Classification with the SEN12MS Dataset [1.8]
我々はsen12msデータセットの分類指向変換を提案する。これにより、2つの標準cnnアーキテクチャと異なる入力データ設定に基づくいくつかのベースラインモデルの結果が得られる。我々は,リモートセンシング画像分類のベンチマークをサポートし,従来のRGB画像に対するマルチスペクトルデータとマルチセンサデータ融合の利点に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:15:16 GMT)
Formal Methods for the Informal Engineer: Workshop Recommendations [1.7]
FMIEの組織化の動機は、生命科学と医学がソフトウェアの受動的消費者から新しいプラットフォームの基本的なドライバへと移行しつつあるという認識であった。ソフトウェアリーダーが正式な手法からプロジェクト計画と開発軌道にツール、テクニック、視点を有機的に組み込むのに役立つ5つの具体的な推奨事項があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:22:42 GMT)
Confocal super-resolution microscopy based on a spatial mode sorter [1.7]
我々はRichardson-Lucy(RL)デコンボリューションアルゴリズムを多くの不整点源からなる汎用オブジェクトに一般化する。その結果,従来の共焦点顕微鏡よりも平均30%以上高分解能化されていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:34:07 GMT)
Model Selection for Time Series Forecasting: Empirical Analysis of Different Estimators [1.6]
時系列予測タスクにおけるモデル選択のための一連の推定手法を比較する。その結果,最適解選択のための推定器の精度は低いことがわかった。サンプルサイズなどのいくつかの要因は、推定器の相対的性能において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:08:25 GMT)
Real-time Multi-Task Diffractive Deep Neural Networks via Hardware-Software Co-design [1.6]
本研究は,d$2$nnsでロバストかつノイズ耐性のあるマルチタスク学習を実現する,新しいハードウェアソフトウェア共同設計手法を提案する。私たちの実験結果は、汎用性とハードウェア効率の大幅な改善を示し、提案されたマルチタスクD$2$NNアーキテクチャの堅牢性を実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:15:41 GMT)
"TL;DR:" Out-of-Context Adversarial Text Summarization and Hashtag Recommendation [1.5]
Out-of-Context Summarizerは、任意のパブリックニュース記事をコンテキストから取り出し、リベラルまたは保守的なリーンアジェンダに一貫性のある適合するように要約するツールです。このツールは、新型コロナウイルス(covid-19)の記事の要約時に79%の精度と99%のリコールを達成し、政治的中心の記事の要約時に93%の精度と93%のリコールを達成し、87%の精度と88%のリコールを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:03:44 GMT)
Deep Multi-Resolution Dictionary Learning for Histopathology Image Analysis [1.5]
組織画像における組織表現の問題を解くための深層辞書学習手法を提案する。提案フレームワークは,既存のcnnsモデルの多くを活用して,効果的な深層テクスチャ記述子を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:58:18 GMT)
An embedded system for the automated generation of labeled plant images to enable machine learning applications in agriculture [1.5]
十分なトレーニングデータの不足は、マシンラーニング(ML)アプリケーションの開発において、しばしばボトルネックとなる。植物画像の大規模なデータセットを自動生成・ラベル付けする組込みロボットシステムを開発した。我々は34,000以上のラベル付き画像のデータセットを作成し、草と草を区別するMLモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:50:14 GMT)
Arbitrary-Shaped Text Detection withAdaptive Text Region Representation [1.5]
密な隣接テキストインスタンスを正確に検出できる堅牢なパイプラインを備えた,新しいテキスト領域表現手法を提案する。新しいtextregion表現が有効であり、パイプラインが軌道形状の近接したテキストインスタンスを正確に検出できることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:06:34 GMT)
Regularized target encoding outperforms traditional methods in supervised machine learning with high cardinality features [1.2]
分類変数の数値表現を導出する手法を検討する。異なるエンコーディング戦略と5つの機械学習アルゴリズムを比較した。ターゲットエンコーディングの正規化バージョンが一貫して最高の結果を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:21:42 GMT)
Quantum ranging with Gaussian entanglement [1.1]
エンタングルメントによって強化された量子レンジリングプロトコルを提案する。エンタングルメントは、最適古典的スキームに対する誤差指数において6-dBの優位性を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:05:02 GMT)
Choice-Aware User Engagement Modeling andOptimization on Social Media [1.0]
エンゲージメント予測タスクをマルチラベル分類問題として定式化する。本論文では,ユーザエンゲージメント履歴を組み込んだニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,その状況に応じて選択条件を予測する。提案するツイートがエンゲージメントの成果に与える影響について,適切なスイート最適化問題を解くことにより検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 23:31:01 GMT)
Semantic XAI for contextualized demand forecasting explanations [0.9]
本稿では、セマンティック技術とAIに基づく説明可能なAIのための新しいアーキテクチャを提案する。需要予測の領域のアーキテクチャを調整し、実世界のケーススタディでそれを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:08:53 GMT)
Commonsense Spatial Reasoning for Visually Intelligent Agents [0.8]
実世界のロボット応用に適したコモンセンス空間推論のためのフレームワークを提案する。提案するフレームワークは,ロボットの視点やオブジェクト指向のバリエーションに頑健である。本稿では,このフレームワークを具体的な空間データベースに実装する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:43:50 GMT)
Studying Dishonest Intentions in Brazilian Portuguese Texts [0.8]
偽ニュースと真ニュースの両方を含む偽ニュースコーパスを用いて言語的特徴を分析する。その結果,句読点や感情の区別だけでなく,語彙的・構文的・意味的変異も有意であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:31:47 GMT)
Reservoir-Based Distributed Machine Learning for Edge Operation [0.6]
スマートセンサを組み込んだ機械学習アルゴリズムの現場学習のための新しい設計を紹介します。無線周波数(RF)スペクトルセンサを用いた分散トレーニングシナリオについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:06:40 GMT)
Reservoir Based Edge Training on RF Data To Deliver Intelligent and Efficient IoT Spectrum Sensors [0.6]
本稿では,コンパクトなモバイルデバイス上での汎用機械学習アルゴリズムをサポートする処理アーキテクチャを提案する。 Deep Delay Loop Reservoir Computing (DLR)は、Stand-of-the-Art (SoA)と比較して、フォームファクタ、ハードウェアの複雑さ、レイテンシを低減します。状態ベクトルを線形に結合した複数の小さなループからなるDLRアーキテクチャを、リッジ回帰に対する低次元入力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:08:01 GMT)
Mining Wikidata for Name Resources for African Languages [0.6]
28のアフリカの言語で約9千万の名前をリストしています私たちは、データ、それを生成するために使用されるプロセス、およびその制限を説明し、公開するためにソフトウェアとデータを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:34:53 GMT)
Using Python for Model Inference in Deep Learning [0.6]
pythonで推論を実行しながら、パフォーマンスとパッケージングの制約を満たす方法を示します。複数のPythonインタプリタを単一のプロセスで使用して,スケーラブルな推論を実現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:48:52 GMT)
Scalable Statistical Inference of Photometric Redshift via Data Subsampling [0.3]
ビッグデータの処理は、従来の統計モデルでは大きなボトルネックとなっている。統計モデルのアンサンブルからの不確実性を結合したデータ駆動統計モデリングフレームワークを開発する。この手法を宇宙論における光度赤方位推定問題で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:52:37 GMT)
High-dimensional distributed semantic spaces for utterances [0.3]
本稿では,発話とテキストレベルデータの高次元表現モデルについて述べる。言語情報を表現する数学的原理と行動学的に妥当なアプローチに基づいている。本論文は,固定次元の共通積分フレームワークにおいて,実装モデルが言語的特徴を広範囲に表すことができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:09:47 GMT)
Keyword Transformer: A Self-Attention Model for Keyword Spotting [0.3]
Keywords Transformer (KWT) は、事前トレーニングや追加データなしで、複数のタスクにわたる最先端のパフォーマンスを超える完全な自己意図型アーキテクチャである。 12コマンドと35コマンドのそれぞれ98.6%と97.7%の精度で、google speech commandデータセットに2つのベンチマークレコードを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:15:30 GMT)
Preferential Bayesian optimisation with Skew Gaussian Processes [0.2]
選好関数の真の後続分布はスキューガウス過程(SkewGP)であることを示す。我々は、正確なSkiwGP後部を計算し、標準取得関数を用いたPBOの代理モデルとして利用する効率的な手法を導出する。また、我々のフレームワークは、混合優先カテゴリーBOを扱うように拡張可能であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:46:11 GMT)
ProcessTransformer: Predictive Business Process Monitoring with Transformer Network [0.1]
本稿では,イベントログから高レベル表現を注目ネットワークで学習するプロセストランスフォーマーを提案する。本モデルでは,複数イベントシーケンスと対応する出力の依存関係を確立するための自己保持機構を,長期記憶に取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:58:46 GMT)
NLP for Ghanaian Languages [0.0]
NLP Ghanaは、最先端のNLP技術とデジタル言語ツールの開発と採用を促進することを目的とした、オープンソースの非営利組織である。まず、ガーナ語の人気言語を紹介することで、組織の努力に対するモチベーションと必要性を提示する。その後、NLPガーナ組織を提示し、その目的、作業範囲、これまでガーナのNLPコミュニティで実施されたいくつかの方法および貢献について概説します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:01:29 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） (Thu, 1 Apr 2021 15:31:23 GMT)
quantum Case-Based Reasoning (qCBR) [0.0]
Case-Based Reasoning(CBR)は、優れた実績を持つ問題解決のための人工知能アプローチです。本稿では,量子ケースベース推論(quantum case-based reasoning, qcbr)パラダイムを用いて,cbrの重要なプロセスを改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:34:22 GMT)
What Is the Generalized Representation of Dirac Equation in Two Dimensions? [0.0]
この研究では、2+1次元のディラック行列の一般形式が見出される。この研究の動機は、このよく知られた方程式が発見されてから90年以上経ったにもかかわらず、これらの行列の一般的な表現が欠如していたことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:44:11 GMT)
Time-dependent switching of the photon entanglement type using a driven quantum emitter-cavity system [0.0]
本研究では,4レベル量子エミッタキャビティシステムにおける時間依存性の絡み合い切替プロトコルを提案する。レーザー装束状態間の異なる2光子共鳴を選択することで、異なるタイプのベル状態絡みの相互の切り替えを活発に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:41:19 GMT)
The General Theory of General Intelligence: A Pragmatic Patternist Perspective [0.0]
レビューでは、基礎となる哲学、インテリジェンスの概念の形式化、およびAGIシステムのためのハイレベルアーキテクチャを取り上げている。人間に似た認知アーキテクチャの特質は、これらの一般的な原則の表象として提示される。 OpenCog Hyperonのようなフレームワークにおける高度なAGIの実践的な実装の教訓を簡潔に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 01:30:34 GMT)
Stopping Criteria for, and Strong Convergence of, Stochastic Gradient Descent on Bottou-Curtis-Nocedal Functions [0.0]
勾配Descent法(SGD)の停止基準は、非サイズ関数の解析にしばしば用いられる。我々は,非サイズの関数とボットゥー・ノッセダル関数を解析するのに使用できる基準を開発する。我々の研究の結果、我々の研究は新たな適応的なステップスキームの開発に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:35:35 GMT)
Statistics on Lefschetz thimbles: Bell/Leggett-Garg inequalities and the classical-statistical approximation [0.0]
ベル型不等式(ベル型不等式)の文脈における古典統計近似について考察する。この近似は、ある意味では自由理論に当てはまるが、時間的ベル型不等式に反しないことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 04:21:12 GMT)
SpectralNET: Exploring Spatial-Spectral WaveletCNN for Hyperspectral Image Classification [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたハイパースペクトル画像(HSI)分類は,現在の文献に広く見られる。マルチ解像度HSI分類のための2次元CNNのバリエーションであるウェーブレットCNNであるSpectralNETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:45:15 GMT)
Signatures of Chaos in Non-integrable Models of Quantum Field Theory [0.0]
1+1)D量子場理論(QFT)モデルにおける量子カオスのシグネチャについて検討する。我々は、二重正弦ガードンに焦点をあて、巨大な正弦ガードンと$phi4$モデルの研究も行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:15:29 GMT)
Self-harm: detection and support on Twitter [0.0]
私たちはTwitterを使って関連データを収集し、分析し、ユーザーを自己害する傾向があります。我々は,自傷者,自傷者,支援者,回復者,自己傷者および危険者からなる自傷者の主要な6つのカテゴリを同定した。本研究は,ソーシャルメディアを,自傷行為の悪影響を緩和するための積極的な措置を支援するツールとして使用できる,という前提に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 00:39:42 GMT)
Sampling and Filtering of Neural Machine Translation Distillation Data [0.0]
教師モデルの最高スコア仮説は、新しいモデル(学生)の訓練に一般的に使用される注意深いアップサンプリングと元のデータとの結合は、元のデータまたは合成データまたはそれらの直接の組み合わせに対するトレーニングよりも優れたパフォーマンスをもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:54:52 GMT)
SMAPGAN: Generative Adversarial Network Based Semi-Supervised Styled Map Tiles Generating Method [0.0]
Google MapやBaidu Mapといったインターネット上で広く使われている従来のオンラインマップタイルは、ベクトルデータからレンダリングされる。本稿では,SMAPGANモデルに基づくスタイル付き地図タイルの半教師付き生成を提案する。実験結果から,SMAPGANは平均二乗誤差,構造類似度指数,ESSIに基づいて,最先端のSOTA(State-of-the-art)よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:47:26 GMT)
Reconciling the Discrete-Continuous Divide: Towards a Mathematical Theory of Sparse Communication [0.0]
離散/連続ハイブリッドのための厳密な理論基盤を構築します。ハイブリッドシンボルの文字列として「混合言語」と新しい混合重み付き有限状態オートマトンを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:31:13 GMT)
Qubit Routing using Graph Neural Network aided Monte Carlo Tree Search [0.0]
短期量子ハードウェアは、相互に相互作用可能な量子ビット上でのみ2量子演算をサポートすることができる。本稿では,アーキテクチャに依存せず,様々な回路ベンチマークで利用可能な他のルーティング実装よりも優れるキュービットルーティング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:08:28 GMT)
Quantum Measurement of Space-Time Events [0.0]
相対論的システムの位相空間は、将来のミンコフスキー空間の複素化管と同一視できる。これらの構造は位相空間事象の量子論を立証するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:28:57 GMT)
Probing Quantum Speed Limits with Ultracold Gases [0.0]
時間依存型高調波トラップに閉じ込められた超低温量子ガス中の量子速度限界(QSL)を測定する方法を提案する。 QSLは、量子状態が任意の物理過程において識別可能な状態に進化する最小時間を決定する。これにより、様々な超低温原子系で議論されるように、バーズ角とエネルギーゆらぎを決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:02:38 GMT)
Prediction of Solar Radiation Using Artificial Neural Network [0.0]
本稿では,太陽放射の時間的活動を予測するアルゴリズムを提案する。データセットは、空気の温度、時間、湿度、風速、気圧、風向き、太陽放射データで構成されている。教師付き学習データを通じてパターンを解釈できるシステムを構築するために、2つのモデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:41:27 GMT)
Physics-informed neural networks for the shallow-water equations on the sphere [0.0]
物理誘導ニューラルネットワークは、所定の初期および境界データと共に微分方程式を満たすように訓練される。比較的長い時間間隔のテストケースに取り組むための単純なマルチモデルアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:47:40 GMT)
Physical deep learning based on optimal control of dynamical systems [0.0]
本研究では,連続時間力学系の最適制御に基づくパターン認識を行う。鍵となる例として、光電子遅延システムにダイナミックスに基づく認識アプローチを適用する。これは、多くの重みパラメータをトレーニングする必要がある従来の多層ニューラルネットワークとは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:43:47 GMT)
Phase estimation of time-bin qudits by time-resolved single-photon counting [0.0]
ファイバを介して送信される時間ビン量子ドットの量子状態トモグラフィー(QST)に関する包括的なフレームワークを提案する。検出器の時間的不確実性を実験ノイズの源として扱う場合、現実的なシナリオが考慮される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 16:13:45 GMT)
Novel DNNs for Stiff ODEs with Applications to Chemically Reacting Flows [0.0]
化学反応する流れは、超音速流、燃焼、爆発、製造プロセス、環境評価などの工学において一般的である。燃焼のために、反応の数は(100を超える)有意であり、非常に大きなCPU要件のために、大量のフローと燃焼問題は、現在、最大のスーパーコンピュータの能力を超えています。このことに動機づけられて、DNN(Deep Neural Networks)が近似剛性ODEに導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:54:22 GMT)
Neurological Status Classification Using Convolutional Neural Network [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルは,4つの異なる神経状態の相を正確に識別できることを示す。提案モデルでは,受信操作特性(ROC)のAUC(AreaUnder the Curve)が99.99%,テストデータセットの99.82%の分類精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 22:40:28 GMT)
Missing-level statistics in classically chaotic quantum systems with symplectic symmetry [0.0]
シンプレクティック対称性を持つ量子系の不完全スペクトルの揺らぎ特性に関する実験的および理論的結果を示す。我々は[O. Bohigas and M. P. Pato, Phys. Rev. E 74, 036212 (2006)]で導入されたランダム行列理論(RMT)アプローチを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:06:18 GMT)
Missing level statistics in a dissipative microwave resonator with partially violated time-reversal invariance [0.0]
平面共振器の共振周波数スペクトルの変動特性に関する実験的研究について報告する。空洞は四分の一のボウティビリヤードの形をしており、対応する古典力学はカオス的である。このような不完全スペクトルにおける近距離・遠距離相関の統計測度に関する解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:39:42 GMT)
Machine Learning Applications to Kronian Magnetospheric Reconnection Classification [0.0]
我々は,クロニアン磁気圏における再接続の証拠を特定するために,完全に自動化された教師付き学習,フィードフォワードニューラルネットワークモデルを提案する。このモデルは3年間の観測と2093年の分類イベントを網羅した再接続イベントのカタログから構築されている。このモデルから、カッシーニの土星近傍の磁気圏における磁気再結合現象の完全なカタログ化と検証が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 14:46:16 GMT)
Low-Resource Neural Machine Translation for South-Eastern African Languages [0.0]
低リソースのアフリカの言語は、データ不足のため、ニューラルマシン翻訳の進歩から完全には恩恵を受けていない。この課題に動機づけられて、3つのバントゥー語(shona、isixhosa、isizulu)と英語でゼロショット学習、転送学習、多言語学習を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:48:13 GMT)
Latent Space Data Assimilation by using Deep Learning [0.0]
データ同化(DA)を低コストで行うことは、地球系のモデリングにおいて主要な関心事である。 daフレームワークにディープラーニング(dl)メソッドを組み込んでいます。本稿では,オートエンコーダ(AE)による潜時構造を利用して,モデル誤差(ETKF-Q)を潜時空間に有するEnsemble Transform Kalman Filterを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 12:25:55 GMT)
Holdout-Based Fidelity and Privacy Assessment of Mixed-Type Synthetic Data [0.0]
aiベースのデータ合成はここ数年で急速に進歩しており、プライバシを尊重するデータ共有を可能にするという約束がますます認識されている。我々は,合成データソリューションの信頼性とプライバシリスクを定量化するための,ホールドアウトに基づく実証的評価フレームワークを紹介し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:30:23 GMT)
High-Speed Tunable Microcavities Coupled to Rare-Earth Quantum Emitters [0.0]
Lithium niobate on Insulator (LNOI)は、オンチップフォトニクスのための新興プラットフォームである。我々は、単一希土類イオン(REI)量子エミッタを電気光学可変リチウムニオブ(LN)薄膜に組み込んだ。スイッチング速度が5msの160GHz帯でREIに結合したLNマイクロキャビティの制御を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 10:49:00 GMT)
HLE-UPC at SemEval-2021 Task 5: Multi-Depth DistilBERT for Toxic Spans Detection [0.0]
このタスクの目的は、テキストを有害にするスパンを検出することである。毒性は、必ずしも侮辱や悪行のような単一の言葉からではなく、個々に有害でないかもしれない言葉によって形成される表現全体から来ることもある。本研究では, 異なる層からの埋め込みを用いた多層ディチルベルトモデルを用いて, 最終毒性を推定する効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:37:38 GMT)
GABO: Graph Augmentations with Bi-level Optimization [0.0]
本研究では,Ogbg-molhivデータセット上のグラフ分類問題に取り組むために,二段階最適化という手法を適用する。 GIN+virtual classifierでROCAUCスコア77.77 %を達成した。このフレームワークは、GIN層拡張ジェネレータとバイアス変換を組み合わせて、最新のFLAG拡張を使用して拡張された同じ分類器を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 19:00:17 GMT)
Flexible entanglement-distribution network with an AlGaAs chip for secure communications [0.0]
資源最適化量子ネットワークトポロジにおいて,最大8ユーザ間の再構成可能な絡み合い分布を示す。ベンチマークアプリケーションとして、量子鍵分布を使用し、低いエラーと高い秘密鍵生成率を示す。商用多重化技術によって60nmの帯域に秘密鍵を分散する半導体源の可能性とともに、これらの結果はスケーラブルな量子ネットワークアーキテクチャの展開に有望な道筋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:58:50 GMT)
Finding Experts in Social Media Data using a Hybrid Approach [0.0]
エキスパートクエスト(ExpertQuest)と呼ばれるプロトタイプシステムを開発したのは,モダンな関数型プログラミング言語 (Clojure) でソーシャルメディアデータとLinked Dataを問合せするシステムである。ハイブリッドアプローチの利点と欠点を説明する議論と結論が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:08:41 GMT)
Fast cross-validation for multi-penalty ridge regression [0.0]
リッジ回帰は高次元データの単純なモデルである。我々の主な貢献は、多孔質でサンプル重み付けされた帽子行列に対する計算的に非常に効率的な公式である。ペアデータ型および優先データ型への拡張は、いくつかのがんゲノム生存予測問題に含まれ、図示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:52:28 GMT)
Experimentally friendly approach towards nonlocal correlations in multisetting N -partite Bell scenarios [0.0]
本稿では,Fonseca と Parisio[Phys. A 92, 03(R)] による最近提案された非局所性評価手法について検討する。ランダムに選択された$N$-qubit純状態とランダムに選択された測定ベースの両方において、局所的リアリズムの違反をほぼ100%の時間で検出できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:59:58 GMT)
Evaluating Predictive Business Process Monitoring Approaches on Small Event Logs [0.0]
予測的ビジネスプロセス監視は、実行中のプロセスインスタンスが実行時の完了までどのように展開されるかの予測に関係している。提案されたアプローチのほとんどは、さまざまな機械学習(ML)技術に依存している。本論文では,既存手法と小データセットの適合性を比較するための評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 09:36:04 GMT)
Engineering two-mode squeezed vacuum-like states by using the Bohm potential [0.0]
本研究では,波動関数の位相を適切に選択することにより,2モードの真空圧縮状態がボーム・マデルング形式に組み込まれていることを示す。我々の波動関数と圧縮真空状態の違いは、我々が選択した位相によって正確に与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:58:52 GMT)
Engineering the Quantum Scientific Computing Open User Testbed (QSCOUT): Design details and user guide [0.0]
量子科学コンピューティングオープンユーザーテストベッド(Quantum Scientific Computing Open User Testbed, QSCOUT)は、サンディア国立研究所(Sandia National Laboratories)にある量子量子ビットシステムである。研究者が量子アルゴリズムを実行するために使用できる量子ハードウェアを提供する。量子回路と低レベルパルス制御の両方を利用でき、新しいプログラミングと最適化のモードを研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:41:44 GMT)
Effective Communications: A Joint Learning and Communication Framework for Multi-Agent Reinforcement Learning over Noisy Channels [0.0]
コミュニケーションにおける「有効性問題」の新しい定式化を提案する。コーディネーションと協調性を向上するために,複数のエージェントがノイズの多いチャネル上で通信することを検討する。提案した枠組みを用いて学習した共同方針が,コミュニケーションが別々に考慮される場合よりも優れていることを例に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:30:45 GMT)
Effect of Strain on Band Engineering in Gapped Graphene [0.0]
本研究では, グラフェンのバンド工学に及ぼすひずみの影響について検討した。フロケ理論を適用することで、線形、円周および楕円偏極ドレッシング場により電子の有効ハミルトニアンを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:25:24 GMT)
E-Commerce in Turkey and SAP Integrated E-Commerce System [0.0]
電子商取引は、インターネット利用の増加に伴い、欠かせない方法になりつつある。 Eコマースを利用することで、企業にも多くの利点がある。 SAPは、企業のリソース計画ソフトウェアセクターのパイオニアであり、リーダーです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 20:46:12 GMT)
Dynamics and Redistribution of Entanglement and Coherence in Three Time-Dependent Coupled Harmonic Oscillators [0.0]
時間依存回転と線形クエンチモデルを用いてシュリンガー方程式を解く。すべての量子情報量の力学はエルマコフモードによって駆動されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:31:26 GMT)
Domain-Adversarial Training of Self-Attention Based Networks for Land Cover Classification using Multi-temporal Sentinel-2 Satellite Imagery [0.0]
ほとんどの実用的なアプリケーションはラベル付きデータには依存せず、この分野では調査は時間のかかるソリューションである。本稿では,異なる地理的領域間のドメイン不一致を橋渡しする深層ニューラルネットワークの対比訓練について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:45:17 GMT)
Device-independent quantum key distribution based on Bell inequalities with more than two inputs and two outputs [0.0]
デバイス独立量子鍵分布(DI-QKD)は、量子力学の法則に縛られた盗聴者に対する最強のセキュリティを提供する。本稿では、2つ以上の入力と2つの出力を持つベルの不等式に依存する2つのDI-QKDプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 11:53:56 GMT)
Detecting over/under-translation errors for determining adequacy in human translations [0.0]
本稿では,翻訳評価における誤りチェックの一部として,OT/UT(Over and Under translations)の新たな手法を提案する。我々は、機械翻訳(mt)出力に制限はせず、特に人間が生成した翻訳パイプラインでアプリケーションをターゲットにしています。本システムの目的は、人間の翻訳ビデオ字幕からOT/UTエラーを高いエラーリコールで識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:06:36 GMT)
Correlational Resource Theory of Catalytic Quantum Randomness under Conservation Law [0.0]
我々は,非相関性をランダムに消費する一発触媒ランダム性の理論を確立する。量子状態の縮退が触媒エントロピーを通常のエントロピーを超えてどれだけ高めるかを示す。我々は、この理論を特定の量子状態の重ね合わせを禁ずる保存法の下でのシステムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 07:11:49 GMT)
Constraint-induced breaking and restoration of ergodicity in spin-1 PXP models [0.0]
ハードコア制約を調整することで,多種多様なエルゴディダリティを実現することができることを示す。我々は、異なる形のエルゴード性を分析し、Z2初期状態の非平衡ダイナミクスへの影響について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 18:10:43 GMT)
Combining conflicting ordinal quantum evidences utilizing individual reliability [0.0]
順序量子エビデンスの組み合わせを合理的に改善する優れた方法を提供するように特別に設計された方法。提案手法の正当性と妥当性を検証するための実際の応用がいくつか提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:18:38 GMT)
Coarse-grained quantum cellular automata [0.0]
我々は、Goldilocksルールに従って、カラーブラインド量子セルオートマトンを粗くする簡単な手順を提供する。この単純な玩具モデルの副産物はストークス法則の一般的な離散アナログである。ここで紹介するQCAは、Rydberg配列、閉じ込められたイオン、超伝導qbitなどの現在の量子プラットフォームによって実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:16:53 GMT)
Coalitional strategies for efficient individual prediction explanation [0.0]
本稿では,関連する属性群 -- 名前付き連立 -- の検出に基づく手法を提供し,予測に影響を与える。以上の結果から,これらの連立手法はSHapley Additive exPlanationなどの既存手法よりも効率的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 21:00:23 GMT)
Blockchain and smart contract for IoT enabled smart agriculture [0.0]
我々は、IoTデバイスがフィールドレベルからデータを収集している間に、ブロックチェーンをバックボーンとして使用するシステムを提案する。各運転のガスコストも、コストをよりよく理解するために取付けられている。この研究の全体的な影響は、農業分野におけるブロックチェーンの不変、可用性、透明性、堅牢な特性を示すことであった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:26:09 GMT)
BANANA at WNUT-2020 Task 2: Identifying COVID-19 Information on Twitter by Combining Deep Learning and Transfer Learning Models [0.0]
本稿では, WNUT-2020 Task 2: Identification of Informative COVID-19 English Tweetsについて述べる。このタスクのデータセットには、人間によってラベル付けされた英語の1万のツイートが含まれている。実験結果から, システム上でのインフォーマルラベルのF1は, テストセットで88.81%の精度で達成できたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 06:21:07 GMT)
Approximation of BV functions by neural networks: A regularity theory approach [0.0]
我々は、単位円上にReLU活性化関数を持つ単一の隠れ層ニューラルネットワークによる関数の近似を懸念する。まず,ペナリゼーションを伴うコスト関数に関連する勾配流の平衡への収束について検討した。ペナリゼーションが有界な重みをバイアスするので、有界な重みを持つネットワークが有界な変動の与えられた関数をいかによく近似できるかを研究できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 13:35:56 GMT)
An upper bound on the Universality of the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
リー代数を用いて、この短いテキストはQAOAの普遍性に関する上限を与える。すなわち、普遍ゲート集合を近似するのに必要となるQAOAの変化数に対する上限が O(n) 内であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 17:49:02 GMT)
An Optomechanical Platform for Quantum Hypothesis Testing for Collapse Models [0.0]
入力圧縮光ノイズと出力キャビティモードにおける実測可能なスキームが,古典的なスキームに対して有利であることを示す。これらの結果は波動関数の自然崩壊モデルに対する判別に応用され、このスキームが基本的な物理探索にもたらす可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 15:20:56 GMT)
A universal scheme for robust self-testing in the prepare-and-measure scenario [0.0]
純状態の任意のアンサンブルと射影測定の認証の問題を考える。対象状態と好適に連続する射影測度との完全な相関関係を確立することに基づく,普遍的で直感的なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 1 Apr 2021 08:43:30 GMT)