Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Localizing Visual Sounds the Hard Way [149.8]
音を発する物体を含む画像であっても、難しい画像断片を明示的に識別するようにネットワークを訓練します。提案アルゴリズムは,Flickr SoundNetデータセット上での最先端性能を実現する。最近導入されたVGG-Soundデータセットの新しいアノテーションセットであるVGG-Sound Source(VGG-SS)ベンチマークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:38:18 GMT)
Searching towards Class-Aware Generators for Conditional Generative Adversarial Networks [132.3]
条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)は,その条件に基づいて画像を生成するように設計されている。既存のメソッドは、すべてのクラスで同じ生成アーキテクチャを使っている。本稿では,各クラスごとに異なるアーキテクチャを見つけるためにNASを採用する新しいアイデアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:07:12 GMT)
Contrastive Syn-to-Real Generalization [125.5]
我々は,学習した特徴埋め込みの多様性が一般化性能に重要な役割を果たすことを重要視する。本研究では,イメージネットの知識を生かして合成領域への過剰適合を防ぐ新しい枠組みであるコントラスト合成から実への一般化(csg)を提案する。 CSGの各種合成訓練における効果を実証し、ゼロショット領域の一般化に対する最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:10:29 GMT)
Deep Animation Video Interpolation in the Wild [115.2]
本研究では,アニメーション・ビデオ・コードに関する問題を初めて形式的に定義・検討する。効果的なフレームワークであるAnimeInterpを2つの専用モジュールで粗密に提案します。特にAnimeInterpは、野生のアニメーションシナリオに良好な知覚品質と堅牢性を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:26:49 GMT)
Graph Sampling Based Deep Metric Learning for Generalizable Person Re-Identification [114.6]
我々は、最も一般的なランダムサンプリング手法である有名なpkサンプリングは、深層メトリック学習にとって有益で効率的ではないと主張する。大規模計量学習のためのグラフサンプリング(GS)と呼ばれる効率的なミニバッチサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:26:26 GMT)
Strumming to the Beat: Audio-Conditioned Contrastive Video Textures [112.6]
コントラスト学習を通して学習した表現を用いた無限ビデオテクスチャ合成のための非パラメトリック手法を提案する。ビデオテクスチャから着想を得た結果、新しいビデオは1つのビデオから、新しくて一貫性のある順序でフレームを縫い合わせることで生成できることがわかった。我々のモデルは人間の知覚スコアのベースラインを上回り、多様な入力ビデオを扱うことができ、音声信号とよく同期する映像を合成するために意味と音声の視覚的手がかりを組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:24:57 GMT)
VisualVoice: Audio-Visual Speech Separation with Cross-Modal Consistency [111.6]
ビデオでは、同時の背景音や他の人間のスピーカーにもかかわらず、顔に関連するスピーチを抽出することを目的としています。本手法は,非ラベル映像から音声-視覚音声分離とクロスモーダル話者埋め込みを共同で学習する。音声-視覚音声分離と強化のための5つのベンチマークデータセットで最新の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:17:44 GMT)
Cross-Modal Collaborative Representation Learning and a Large-Scale RGBT Benchmark for Crowd Counting [109.3]
RGBT Crowd Counting (RGBT-CC) ベンチマークは2,030対のRGB熱画像と138,389人の注釈付き画像を含む。マルチモーダルな群集カウントを容易にするために,クロスモーダルな協調表現学習フレームワークを提案する。 RGBT-CCベンチマークで行った実験は、RGBTの群集カウントにおけるフレームワークの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:02:31 GMT)
On the Optimality of Batch Policy Optimization Algorithms [106.9]
バッチポリシー最適化は、環境と対話する前に既存のデータをポリシー構築に活用することを検討する。信頼調整インデックスアルゴリズムは楽観的,悲観的,中立的いずれであってもミニマックス最適であることを示す。最適値予測の本来の難易度を考慮した新しい重み付き最小値基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:23:20 GMT)
How Many Data Points is a Prompt Worth? [106.8]
プロンプトの支持者は、タスク固有のガイダンスを注入する方法を提供すると主張している。多くのタスクとデータサイズで、インセンティブとヘッドベースの微調整を等しく比較した。その結果、プロンプトは分類タスク全体で平均100のデータポイントの価値があります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:25:19 GMT)
Local Metrics for Multi-Object Tracking [102.2]
本稿では,マルチオブジェクト追跡のための時間的局所指標を提案する。地平線パラメータは、検出と関連付けの相対的重要性を定義するための新しい有意義なメカニズムを提供する。その結果, 平均追跡精度(ATA)は, 関連性に優れた感度を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:07:04 GMT)
NeuMIP: Multi-Resolution Neural Materials [98.8]
NeuMIPは、さまざまなスケールでさまざまな材料外観を表現およびレンダリングするためのニューラルメソッドです。従来のミップマップピラミッドを、完全に接続されたネットワークと組み合わせて、神経テクスチャのピラミッドに一般化する。テッセルレーションを伴わずに複雑なパララックス効果を持つ材料をレンダリングできる新しい手法であるニューラルオフセットも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:22:22 GMT)
Group Whitening: Balancing Learning Efficiency and Representational Capacity [98.5]
グループホワイトニング(GW)は、ホワイトニング操作の利点を活用し、ミニバッチ内での正規化の欠点を回避する。我々は、GWが異なるアーキテクチャのパフォーマンスを継続的に改善し、絶対的なゲインが$1.02%$$sim$1.49%$のImageNet上のトップ1精度と$1.82%$$$sim$$21%$のバウンディングボックスAPのCOCO上のバウンディングボックスAPであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:17:27 GMT)
Adversarial Robustness under Long-Tailed Distribution [93.5]
敵対的ロバスト性はディープネットワークの脆弱性と本質的特徴を明らかにすることで近年広く研究されている。本研究では,長尾分布下における敵対的脆弱性と防御について検討する。我々は、スケール不変とデータ再分散という2つの専用モジュールからなるクリーンで効果的なフレームワークであるRoBalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:53:08 GMT)
Adaptive Mutual Supervision for Weakly-Supervised Temporal Action Localization [93.0]
時間的行動ローカライゼーションのための適応的相互監視フレームワーク(AMS)を導入する。提案手法は最先端手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:31:10 GMT)
In-Line Image Transformations for Imbalanced, Multiclass Computer Vision Classification of Lung Chest X-Rays [91.4]
本研究は、COVID-19 LCXRデータ不足のバランスをとるために画像変換を適用するために、文献の体系を活用することを目的としている。 convolutional neural networks(cnns)のようなディープラーニング技術は、健康状態と疾患状態を区別する特徴を選択することができる。本研究は,CNNアーキテクチャを用いて高速多クラスLCXR分類を94%精度で行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:01:43 GMT)
Noise Estimation for Generative Diffusion Models [91.2]
そこで本研究では,任意のステップの雑音パラメータを調整可能な,単純で汎用的な学習手法を提案する。私たちのアプローチは計算コストが無視できるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:46:16 GMT)
Learnable Expansion-and-Compression Network for Few-shot Class-Incremental Learning [87.9]
破滅的忘れとモデルオーバーフィッティングの問題を解決するための学習可能な拡張・圧縮ネットワーク(LEC-Net)を提案する。 LEC-Netは機能の表現能力を拡大し、モデル正規化の観点から古いネットワークの特徴漂流を緩和します。 CUB/CIFAR-100データセットの実験では、LEC-Netがベースラインを57%改善し、最先端の56%を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:34:21 GMT)
Objects are Different: Flexible Monocular 3D Object Detection [87.8]
そこで本研究では,乱れたオブジェクトを明示的に分離し,オブジェクト深度推定のための複数のアプローチを適応的に組み合わせたモノクル3次元オブジェクト検出のためのフレキシブルなフレームワークを提案する。実験の結果,本手法はkittiベンチマークテストセットにおいて,中等度レベルが27%,硬度が30%と,最先端法を27%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:01:28 GMT)
Conditional physics informed neural networks [85.5]
固有値問題のクラス解を推定するための条件付きPINN(物理情報ニューラルネットワーク)を紹介します。一つのディープニューラルネットワークが、問題全体に対する偏微分方程式の解を学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:29:14 GMT)
Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression [81.1]
従来のキーポイント検出およびグループ化フレームワークに劣る密度の高いキーポイント回帰フレームワークについて検討する。我々は,dekr(disentangled keypoint regression)という,単純かつ効果的な手法を提案する。提案手法はキーポイント検出法やグループ化法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:54:46 GMT)
SIMPLE: SIngle-network with Mimicking and Point Learning for Bottom-up Human Pose Estimation [81.0]
Single-network with Mimicking and Point Learning for Bottom-up Human Pose Estimation (SIMPLE) を提案する。具体的には、トレーニングプロセスにおいて、SIMPLEが高性能なトップダウンパイプラインからのポーズ知識を模倣できるようにする。さらに、SIMPLEは人間検出とポーズ推定を統一的なポイントラーニングフレームワークとして定式化し、単一ネットワークで相互に補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:12:51 GMT)
InverseForm: A Loss Function for Structured Boundary-Aware Segmentation [80.4]
逆変換ネットワークを用いたセマンティックセグメンテーションのための新しい境界認識損失項を提案する。このプラグイン損失項は境界変換の捕捉におけるクロスエントロピー損失を補完する。室内および屋外のセグメンテーションベンチマークにおける損失関数の定量的および定性的効果を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:52:45 GMT)
Learning Spatio-Appearance Memory Network for High-Performance Visual Tracking [79.8]
既存のオブジェクトトラッキングは通常、フレーム間の視覚的ターゲットにマッチするバウンディングボックスベースのテンプレートを学習する。本稿では,局所時間メモリネットワークを備え,正確な時空間対応を学習するセグメンテーションに基づくトラッキングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:37:10 GMT)
Weakly Supervised Video Salient Object Detection [79.5]
本稿では,relabeled relabeled "fixation guided scribble annotations" に基づく最初の弱教師付きビデオサリエント物体検出モデルを提案する。効果的なマルチモーダル学習と長期時間文脈モデリングを実現するために,「アプレンス・モーション・フュージョン・モジュール」と双方向のConvLSTMベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:48:38 GMT)
One Thing One Click: A Self-Training Approach for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation [78.4]
私たちは、アノテーションーがオブジェクトごとに1ポイントだけラベルを付ける必要があることを意味する「One Thing One Click」を提案します。グラフ伝搬モジュールによって促進されるトレーニングとラベル伝搬を反復的に行う。私たちの結果は、完全に監督されたものと同等です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:27:25 GMT)
3D-to-2D Distillation for Indoor Scene Parsing [78.4]
大規模3次元データリポジトリから抽出した3次元特徴を有効活用し,RGB画像から抽出した2次元特徴を向上する手法を提案する。まず,事前学習した3Dネットワークから3D知識を抽出して2Dネットワークを監督し,トレーニング中の2D特徴からシミュレーションされた3D特徴を学習する。次に,2次元の正規化方式を設計し,2次元特徴と3次元特徴のキャリブレーションを行った。第3に,非ペアの3dデータを用いたトレーニングのフレームワークを拡張するために,意味を意識した対向的トレーニングモデルを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:22:24 GMT)
Accelerated Gradient Tracking over Time-varying Graphs for Decentralized Optimization [77.6]
この論文は、広く使用されている加速勾配追跡を再検討し、拡張する。私たちの複雑さは $cal O(frac1epsilon5/7)$ と $cal O(fracLmu)5/7frac1 (1-sigma)1.5logfrac1epsilon)$ で大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:34:14 GMT)
Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs [77.3]
我々は,ノード表現の推論を目的とした双曲空間における動的グラフ表現を初めて学習する。本稿では,HVGNNと呼ばれる新しいハイパーボリック変動グラフネットワークを提案する。特に,動力学をモデル化するために,理論的に接地した時間符号化手法に基づく時間gnn(tgnn)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:44:15 GMT)
Visual Alignment Constraint for Continuous Sign Language Recognition [74.3]
ビジョンベースの継続的署名言語認識は、画像シーケンスから未分割ジェスチャーを認識することを目的とする。本研究は,最近のCTCに基づくCSLRにおける過剰適合問題を再考し,特徴抽出器の訓練不足によるものである。視覚アライメント制約(vac)により、よりアライメントの監督により特徴抽出器を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:24:58 GMT)
Fine-Grained Fashion Similarity Prediction by Attribute-Specific Embedding Learning [71.7]
ASEN(Attribute-Specific Embedding Network)を提案し、複数の属性固有の埋め込みを共同学習する。提案したASENはグローバルブランチとローカルブランチで構成されている。ファッション関連データセットであるFashionAI、DARN、DeepFashionの3つの実験は、ファッション類似性予測におけるASENの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:26:38 GMT)
Multi-View Multi-Person 3D Pose Estimation with Plane Sweep Stereo [71.6]
既存のマルチビュー3Dポーズ推定手法は、複数のカメラビューからグループ2Dポーズ検出に対するクロスビュー対応を明確に確立する。平面スイープステレオに基づくマルチビュー3Dポーズ推定手法を提案し、クロスビュー融合と3Dポーズ再構築を1ショットで共同で解決します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:49:35 GMT)
Learning Spatial Context with Graph Neural Network for Multi-Person Pose Grouping [71.6]
イメージベース多人数ポーズ推定のためのボトムアップ手法は,キーポイント検出とグループ化の2段階からなる。本研究では,グラフ分割問題としてグループ化タスクを定式化し,グラフニューラルネットワーク(gnn)を用いて親和性行列を学習する。学習された幾何学に基づく親和性は、強固なキーポイント結合を達成するために外観に基づく親和性とさらに融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:21:14 GMT)
RAFT-3D: Scene Flow using Rigid-Motion Embeddings [71.4]
シーンフローのための新しいディープアーキテクチャであるRAFT-3Dを紹介する。 RAFT-3Dは光学フロー用に開発されたRAFTモデルに基づいているが、2Dの動きではなく、ピクセルワイドSE3の動きの高密度場を反復的に更新する。実験によりRAFT-3Dが最先端の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:11:38 GMT)
Learning to Estimate Hidden Motions with Global Motion Aggregation [71.1]
閉塞は、局所的な証拠に依存する光学フローアルゴリズムに重大な課題をもたらす。最初の画像でピクセル間の長距離依存性を見つけるために,グローバルモーションアグリゲーションモジュールを導入する。遮蔽領域における光流量推定が非遮蔽領域における性能を損なうことなく大幅に改善できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:32:03 GMT)
Visual Vibration Tomography: Estimating Interior Material Properties from Monocular Video [68.0]
物体の内部の物質特性は、人間の目には見えないが、表面で観察される動きを決定する。本研究では,物体の表面振動の単眼映像から物体の異種材料特性を直接推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:05:27 GMT)
TB-Net: A Tailored, Self-Attention Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of Tuberculosis Cases from Chest X-ray Images [66.9]
結核は世界的な健康問題であり、感染症による死亡の主な原因です。リソース制限シナリオで使用する人工知能ベースのTBスクリーニングソリューションに大きな関心が寄せられています。 TBケーススクリーニングに適した自己意識型ディープ畳み込みニューラルネットワークTB-Netについて紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:09:05 GMT)
gradSim: Differentiable simulation for system identification and visuomotor control [66.4]
本稿では,微分可能マルチフィジカルシミュレーションと微分可能レンダリングを活用し,3次元監督への依存を克服するフレームワークであるgradsimを提案する。当社の統合グラフは、状態ベースの(3D)監督に頼ることなく、挑戦的なバイスモメータ制御タスクで学習を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:32:01 GMT)
Neural Online Graph Exploration [65.5]
トラベリングセールスパーソン問題のオンライン版であるオンライングラフ探索の問題について検討する。グラフ探索を強化学習問題として再検討し,その解決にダイレクトフューチャー予測を適用した。これは、オンライングラフ探索をデータ駆動方式で解決する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:47:00 GMT)
Low-Regret Active learning [64.4]
トレーニングに最も有用なラベル付きデータポイントを識別するオンライン学習アルゴリズムを開発した。私たちの仕事の中心は、予測可能な(簡単な)インスタンスの低い後悔を達成するために調整された睡眠専門家のための効率的なアルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 22:53:45 GMT)
Non-autoregressive Mandarin-English Code-switching Speech Recognition with Pinyin Mask-CTC and Word Embedding Regularization [61.7]
マンダリン・イングリッシュ・コード・スイッチング (CS) は東アジアや東南アジアでよく使われている。近年の非自己回帰(NAR)ASRモデルは、自己回帰(AR)モデルにおける左から右へのビームデコードの必要性を排除している。エンコーダの出力目標をpinyinに変更してエンコーダトレーニングを高速化し,文脈情報学習のためのpinyin-to-mandarinデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:01:09 GMT)
Searching Efficient Model-guided Deep Network for Image Denoising [61.7]
モデルガイド設計とNAS(MoD-NAS)をつなぐ新しいアプローチを提案する。 MoD-NASは、再利用可能な幅探索戦略と密結合された探索ブロックを用いて、各層の操作を自動的に選択する。いくつかの一般的なデータセットに対する実験結果から、我々のMoD-NASは現在の最先端手法よりもPSNR性能が向上していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:03:01 GMT)
hBert + BiasCorp -- Fighting Racism on the Web [58.8]
これはfox news、breitbartnews、youtubeの3つの特定のソースから139,090のコメントとニュースを含むデータセットです。本研究では、hBERT を新しい Hopfield Layer を用いて、予め訓練された BERT モデルの特定の層を修正する。開発者がwebアプリケーションでトレーニングされたモデルを利用できるようにするため、javascriptライブラリとchrome拡張アプリケーションもリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:17:20 GMT)
Time-Multiplexed Coded Aperture Imaging: Learned Coded Aperture and Pixel Exposures for Compressive Imaging Systems [56.2]
提案した時間多重符号化開口(TMCA)をエンドツーエンドで最適化できることを示した。 tmcaは圧縮光野イメージングとハイパースペクトルイメージングの2つの異なる応用において、より良いコード化されたスナップショットを誘導する。この凝固法は、最先端の圧縮画像システムよりも4dB以上性能が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 22:42:34 GMT)
LT-LM: a novel non-autoregressive language model for single-shot lattice rescoring [55.2]
本稿では,格子全体をモデルへの単一呼び出しで処理する新しいリスコリング手法を提案する。当社のリコリングポリシーの主な特徴は、新しい非回帰的格子変換言語モデル(LT-LM)です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:06:07 GMT)
Towards Semantic Segmentation of Urban-Scale 3D Point Clouds: A Dataset, Benchmarks and Challenges [52.6]
我々は、30億点近い注釈付きポイントを持つ都市規模の測光点クラウドデータセットを提示する。私たちのデータセットは、イギリスの3つの都市からなり、都市の景観の約7.6km2をカバーしています。我々は,データセット上での最先端アルゴリズムの性能を評価し,その結果を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:19:34 GMT)
The Power of Subsampling in Submodular Maximization [51.6]
このアプローチは,既存の手法よりもはるかに単純であるにもかかわらず,最適/最先端の結果をもたらすことを示す。我々は,映像要約,位置情報要約,映画推薦タスクにおけるアルゴリズムの有効性を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 20:25:57 GMT)
Backdoor Attack in the Physical World [49.6]
ディープニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを注入するバックドア攻撃既存のバックドア攻撃のほとんどは、トレーニングおよびテスト画像にまたがる静的トリガ、すなわち$$トリガの設定を採用した。テスト画像のトリガーがトレーニングで使用されるものと一致していない場合、この攻撃パラダイムは脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:37:33 GMT)
Blow the Dog Whistle: A Chinese Dataset for Cant Understanding with Common Sense and World Knowledge [49.3]
カントは、広告、喜劇、ドッグウィストル政治を理解するために重要である。カントの作成と理解のための大規模で多様な中国データセットを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:55:43 GMT)
Few-Shot Transformation of Common Actions into Time and Space [46.9]
共通性共同学習とローカリゼーション予測のために最適化された専用のエンコーダデコーダ構造を備えた数ショットトランスフォーマーアーキテクチャを紹介します。 AVAとUCF101-24データセットの再編成実験は、我々のアプローチの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:55:08 GMT)
Using Kalman Filter The Right Way: Noise Estimation Is Not Optimal [46.6]
kfの仮定を少しでも破っても、効果のあるノイズを著しく修正できることを示す。 KFの対称および正定値(SPD)パラメータに勾配に基づく最適化を効率的に適用する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:59:15 GMT)
ReStyle: A Residual-Based StyleGAN Encoder via Iterative Refinement [46.5]
本稿では,現在のエンコーダに基づくインバージョン法を拡張する新しいインバージョンスキームを提案する。 ReStyleという名前の残差ベースのエンコーダは、現在の最先端のエンコーダベースの手法と比べて、推論時間の無視できるほど精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:47:13 GMT)
Comparing Transfer and Meta Learning Approaches on a Unified Few-Shot Classification Benchmark [44.5]
大規模メタラーニングベンチマークとトランスファーラーニングベンチマークにおける最適なトランスファーとメタラーニングの家族間比較検討その結果,ImageNetでのみトレーニングした場合においても,大規模転送方式(Big Transfer, BiT)はMD上での競合手法よりも優れていた。評価基準の相違点を多数明らかにし,それらのいくつかを性能差の観点から検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:17:51 GMT)
Contrastive Learning for Label-Efficient Semantic Segmentation [44.1]
Convolutional Neural Network(CNN)ベースのセマンティックセグメンテーションアプローチは、大量のラベル付きデータを使用して印象的な結果を達成しました。事実上のクロスエントロピー損失でトレーニングされたディープCNNは、少量のラベル付きデータに容易に適合する。簡便で効果的な対比学習型トレーニング戦略を提案し、まずはピクセル単位のラベルベースの対比損失を用いてネットワークを前訓練します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 00:33:07 GMT)
Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detection [43.0]
本論文では, 相反する情報を活用し, 対流物体検出と迷彩物体検出の両方の検出能力を高めるパラダイムを提案する。この2つのタスクの矛盾する属性を明示的にモデル化する類似度測度モジュールを導入する。両タスクのデータセットにおけるラベル付けの不確実性を考慮して,高次類似度測定とネットワーク信頼度推定を両立させる逆学習ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:05:10 GMT)
A Student-Teacher Architecture for Dialog Domain Adaptation under the Meta-Learning Setting [42.8]
データ駆動ダイアログモデルを構築する際に、異なるドメインに効率的に適応できるアルゴリズムを開発することが不可欠である。本稿ではメタ教師モデルを含むドメイン適応型タスク指向対話システムモデルを提案する。 MultiWOZとGoogle-Guided Dialogueの2つのマルチドメインデータセットでモデルを評価し、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） (Tue, 6 Apr 2021 17:31:28 GMT)
Continual Prototype Evolution: Learning Online from Non-Stationary Data Streams [42.5]
任意の時点で学習と予測を可能にするシステムを導入する。継続的な学習における主要な仕事とは対照的に、データストリームはオンライン形式で処理される。我々は,高度にバランスの取れない3つのデータストリームを含む8つのベンチマークで,最先端のパフォーマンスを顕著に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:40:42 GMT)
WhiteningBERT: An Easy Unsupervised Sentence Embedding Approach [42.4]
4つの事前学習モデルについて検討し,文意味論に関する7つのデータセットについて大規模実験を行った。主な発見があります。まず、[]ベクトルのみを使用するよりも、すべてのトークンを平均化する方がよい。第二に、トップ層とボトム層を組み合わせることは、トップ層だけを使うよりも良い。第3に,10行未満のコードで簡単にホワイトニングベースのベクトル正規化戦略によって,パフォーマンスが継続的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:37:19 GMT)
Stochastic Attention Head Removal: A simple and effective method for improving Transformer Based ASR Models [41.0]
トレーニング中に無作為にアテンションヘッドを取り除き、全てのアテンションヘッドをテスト時に保持し、最終モデルは異なるアーキテクチャを持つモデルのアンサンブルである。提案手法は,ウォールストリートジャーナル,AISHELL,Switchboard,AMIデータセットにおいて,強力なベースラインよりも一貫したパフォーマンス向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:29:51 GMT)
MirrorNeRF: One-shot Neural Portrait RadianceField from Multi-mirror Catadioptric Imaging [40.8]
MirrorNeRFは、複数の球面ミラーと単一の高解像度デジタルカメラを備えた触媒イメージングシステムを使用したワンショットニューラルネットワークフリービューポイントレンダリングアプローチです。柔軟なシステム設定による不一致を暗黙的に補償する連続的変位場を学習するために,新しい神経放射場表現を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:48:47 GMT)
Personalized Entity Resolution with Dynamic Heterogeneous Knowledge Graph Representations [40.4]
製品ランキングの精度を向上させるためにパーソナライズされた機能を活用する新しいフレームワークを提案する。まず、顧客購入履歴と製品知識グラフからオープンソースの異種知識グラフを作成し、顧客と製品の埋め込みを共同で学習します。その後、プロダクト、顧客、履歴の表現をニューラルリランキングモデルに組み込んで、どの候補が特定の顧客に購入される可能性が最も高いかを予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:58:27 GMT)
Communication-Efficient Agnostic Federated Averaging [39.8]
分散学習の設定では、トレーニングアルゴリズムは異なるクライアントに対してバイアスされる可能性がある。我々は,Mohriらが開発したドメインに依存しない目的を最小化するために,Agnostic Federated Averaging(AgnosticFedAvg)と呼ばれる通信効率の高い分散アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 19:01:18 GMT)
Bowtie Networks: Generative Modeling for Joint Few-Shot Recognition and Novel-View Synthesis [39.5]
本稿では,複数ショット認識と新規ビュー合成という新たな課題を提案する。我々は、オブジェクト分類器を同時に学習し、新しい視点からそのタイプのオブジェクトの画像を生成することを目的としている。生成モデルと識別モデルとの相互作用と協調に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 19:18:51 GMT)
The Multi-Agent Behavior Dataset: Mouse Dyadic Social Interactions [39.3]
行動神経科学のマルチエージェントデータセットであるCaltech Mouse Social Interactions(CalMS21)データセットを紹介します。 CalMS21データセットは、マルチエージェント行動チャレンジ2021の一部であり、次のステップでは、マルチエージェント行動を研究する他のドメインからのデータセットを取り入れることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:58:47 GMT)
Variational Transformer Networks for Layout Generation [39.3]
レイアウトにおける要素間の関係を捉えるために,自己対応層の特性を利用する。提案する変分変換ネットワーク(VTN)は,明示的な監督なしにマージン,アライメント,その他のグローバルな設計規則を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:45:53 GMT)
SPGISpeech: 5,000 hours of transcribed financial audio for fully formatted end-to-end speech recognition [39.0]
英語の音声テキスト(STT)機械学習タスクでは、音響モデルは伝統的に未解決のラテン文字で訓練される。本稿では,対象ラベルに対する完全フォーマットテキストを用いたエンドツーエンドのニューラルトランスクリプションを提案する。 CER1.7を達成し、5000時間のコーパスで訓練されたベースラインのコンフォーマーベースのモデルを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:22:48 GMT)
C2CL: Contact to Contactless Fingerprint Matching [39.0]
本稿では,モバイルフィンガー写真キャプチャアプリ,プリプロセッシング,マッチングアルゴリズムを組み合わせた,C2CLと呼ばれるエンドツーエンド自動システムを提案する。公開されている3つのデータセットに関する実験結果は、既存のコンタクト指紋マッチングシステムと同等の非接触指紋マッチング精度を初めて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:52:46 GMT)
The Duo of Artificial Intelligence and Big Data forIndustry 4.0: Review of Applications, Techniques,Challenges, and Future Research Directions [37.2]
本稿では,産業におけるAIとビッグデータのさまざまな側面について概観する。私たちは、AIとビッグデータのデュオが産業4.0のさまざまなアプリケーションでどのように役立つかを強調し、分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:08:02 GMT)
SERRANT: a syntactic classifier for English Grammatical Error Types [35.3]
SERRANTは、SErClとERRANTを組み合わせた英語文法エラーの自動分類システムである。 ERRANT のアノテーションは、有益なものや SErCl が提供するもの以外は使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:26:58 GMT)
Dissecting User-Perceived Latency of On-Device E2E Speech Recognition [34.6]
我々は,トークン放出遅延とエンドポイント動作に影響を与える要因がユーザ知覚遅延(upl)に大きく影響することを示す。我々は,最近提案されたアライメント正規化を用いて,ASRとエンドポイントを併用する際のレイテンシと単語エラー率の最良のトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 00:55:11 GMT)
Content-Aware GAN Compression [33.8]
generative adversarial networks (gans) は様々な画像生成および合成タスクにおいて重要な役割を果たす。その高い計算コストは、エッジデバイスへの効率的なデプロイを妨げる。非条件のGAN圧縮に対する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:23:56 GMT)
VERB: Visualizing and Interpreting Bias Mitigation Techniques for Word Representations [32.3]
オープンソースWebベースの可視化ツールである deBiasing System (VERB) の組み込み表現の可視化について紹介する。 VERBは、ユーザがデバイアス技術の内部動作の技術的理解と視覚的直感を得るのに役立つ。教育用視覚媒体としても機能し、NLP初心者が単語埋め込みにおけるバイアスを理解し緩和するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:29:16 GMT)
Visual Camera Re-Localization Using Graph Neural Networks and Relative Pose Supervision [31.9]
視覚再局在化とは、単一の画像を入力として、予め記録された環境に対してカメラの位置と向きを推定する手段である。提案手法は特別な仮定をほとんど行わず,訓練やテストでは極めて軽量である。標準の屋内(7-Scenes)と屋外(Cambridge Landmarks)のカメラ再ローカリゼーションベンチマークに対するアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:29:03 GMT)
Distributed Deep Reinforcement Learning for Collaborative Spectrum Sharing [29.2]
本稿では,中央管理を伴わない分散スペクトル協調の問題点について述べる。ゲーム理論の洞察と深層Q-ラーニングを組み合わせることで,スペクトル協調問題に対する新たな最適解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:33:06 GMT)
Flexi-Transducer: Optimizing Latency, Accuracy and Compute forMulti-Domain On-Device Scenarios [28.2]
オンデバイス音声認識のためのaFlexibleTransducer(FlexiT)を提案する。一つのモデルでWERを改良し、予測シナリオのリアルタイムファクタを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:50:19 GMT)
The Reservoir Learning Power across Quantum Many-Boby Localization Transition [27.7]
一次元の長距離ランダム結合量子スピン鎖の学習力について検討する。時系列学習タスクでは、量子多体ローカライズド(MBL)フェーズのシステムは長期記憶を保持する。 MBL-ergodic遷移付近で最適学習性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:00:06 GMT)
Change Detection from SAR Images Based on Deformable Residual Convolutional Neural Networks [26.7]
畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は合成開口レーダ(sar)画像変化検出において大きな進歩を遂げている。本稿では,SAR画像変化検出のための新しいUnderlineDeformable Underline Residual Convolutional Neural UnderlineNetwork (DRNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:52:25 GMT)
Rank-One Measurements of Low-Rank PSD Matrices Have Small Feasible Sets [26.4]
低ランク正正半定値(psd)行列センシング問題に対する解決定における制約集合の役割について検討した。低ランク正則化を含まずにpsd行列の復元に円錐射影法を適用して実用的意義を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:10:50 GMT)
ODE Transformer: An Ordinary Differential Equation-Inspired Model for Neural Machine Translation [25.9]
本稿では, Transformer の残層ブロックを ODE の高次解として記述できることを示す。 Transformerの自然な拡張として、ODE Transformerは実装が簡単で、パラメータが効率的です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:13:02 GMT)
LayoutGMN: Neural Graph Matching for Structural Layout Similarity [24.3]
グラフマッチングネットワーク(GMN)を利用した2次元レイアウト間の構造的類似性を予測するディープニューラルネットワークを提案する。我々のネットワークはLayoutGMNと呼ばれ、三重項ネットワーク環境下で設計されたアテンションベースのGMNを用いてニューラルネットワークマッチングによってレイアウトメトリクスを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:58:30 GMT)
Multi-Scale Context Aggregation Network with Attention-Guided for Crowd Counting [23.3]
群衆カウントは、人の数を予測し、画像内の密度マップを生成することを目的としている。さまざまなヘッドスケール、画像間の群衆分布の多様性、散らかった背景など、多くの課題がある。本稿では,クラウドカウントのための単一カラムエンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づくマルチスケールコンテキストアグリゲーションネットワーク(mscanet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:24:06 GMT)
Hyperspectral and LiDAR data classification based on linear self-attention [23.2]
ハイパースペクトル画像(HSI)とLiDARデータ共同分類のタスクに対して,効率的な線形自己アテンション融合モデルを提案する。提案されたモデルはヒューストンデータセットで95.40%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:57:41 GMT)
Pyramid U-Net for Retinal Vessel Segmentation [22.9]
正確な網膜血管セグメンテーションのためのピラミッドU-Netを提案する。提案されたピラミッドスケールアグリゲーションブロック(PSAB)は、エンコーダとデコーダの両方に採用されている。当社のピラミッドU-Netは、パブリックDRIVEおよびCHASE-DB1データセットの現在の最新メソッドを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:33:52 GMT)
Are GAN generated images easy to detect? A critical analysis of the state-of-the-art [22.8]
フォトリアリズムのレベルが高まるにつれて、合成媒体は実物とほとんど区別できないようになっている。合成媒体を安定かつタイムリーに検出する自動ツールを開発することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:54:26 GMT)
On Adversarial Robustness of 3D Point Cloud Classification under Adaptive Attacks [22.6]
3Dポイントクラウドは、自律運転など、さまざまな安全クリティカルなアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。我々は、最先端の防衛に関する最初のセキュリティ分析を行い、それらを適応的に評価する。 100%適応攻撃の成功率は、現在の対策がまだ脆弱であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:36:44 GMT)
On the Generalization Properties of Adversarial Training [21.8]
本稿では,汎用的対数学習アルゴリズムの一般化性能について検討する。滑らかさとL1のペナル化がモデルの対向的堅牢性をどのように改善するかを示すために、一連の数値的研究が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:19:31 GMT)
AST: Audio Spectrogram Transformer [21.5]
オーディオ分類のための最初の畳み込みのない、純粋に注意に基づくモデルであるAudio Spectrogram Transformer(AST)を紹介します。 ASTはAudioSetの0.485 mAP、ESC-50の95.6%、音声コマンドV2の98.1%の精度で新しい最先端の結果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 20:29:37 GMT)
Simulating Unknown Target Models for Query-Efficient Black-box Attacks [21.2]
ディープニューラルネットワークのセキュリティ問題を調べるために敵の攻撃が提案されているブラックボックス設定では、現在のモデル盗難攻撃は、ターゲットモデルの機能を偽装するために代替モデルを訓練する。本研究の目的は、未知のターゲットモデルの機能を模倣できる「シミュレータ」と呼ばれる一般化された代替モデルを訓練することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:01:46 GMT)
Suppressing Coherent Two-Qubit Errors via Dynamical Decoupling [20.3]
本稿では,超伝導量子デバイス上でのデフォーカスの2ビットアナログを抑えるために,動的デカップリング手法の実装方法について述べる。純粋な遅延時間は、ロバストシーケンスを使用する場合の平均で最大14倍の強化を示す。本研究は, 調整可能なカウンタに付随するデコヒーリングプロセスを明らかにし, 2ビット誤りに対して堅牢なゲートとシーケンスを開発するための枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:58:42 GMT)
PC-GAIN: Pseudo-label Conditional Generative Adversarial Imputation Networks for Incomplete Data [20.0]
PC-GAIN(PC-GAIN)は、PC-GAIN(PC-GAIN)と呼ばれる新しい教師なしデータ計算法である。まず,低損失率データのサブセットに含まれる潜在的なカテゴリ情報を学習するための事前学習手順を提案する。そして、合成擬似ラベルを用いて補助分類器を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:41:36 GMT)
Shapley Explanation Networks [19.9]
深層モデルにShapley値そのものを潜在表現として組み込むことを提案する。 Shapley変換をニューラルネットワークモジュールとして運用し、ShapNetsと呼ばれる浅いネットワークと深いネットワークの両方を構築する。 Shallow ShapNetsはShapley値の正確な計算を行い、Deep ShapNetsはShapley値の欠如と正確性を維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:42:12 GMT)
On the Applicability of Synthetic Data for Face Recognition [19.1]
国境管理の一部として収集された顔画像の使用は、欧州一般データ保護法によって制限され、当初の目的以外は処理されない。本論文では,StyleGANとStyleGAN2で生成する合成顔画像の適合性を検討し,公的に利用可能な大規模テストデータの不足を補う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 22:12:30 GMT)
Distilling a Hierarchical Policy for Planning and Control via Representation and Reinforcement Learning [18.4]
エージェントが様々なタスクを実行し、新しいタスクに柔軟に対応できる階層的計画制御フレームワークを提案する。各タスクに対する個別のポリシーを学ぶのではなく、提案するフレームワークであるdisHは、表現と強化学習によって一連のタスクから階層的なポリシーを蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:06:57 GMT)
Exploring Targeted Universal Adversarial Perturbations to End-to-end ASR Models [18.2]
我々は2つの異なる攻撃、すなわち付加的および先行的摂動、および最先端のLAS、CTCおよびRNN-Tモデルにおけるそれらの性能について研究する。 RNN-Tを攻撃するには、先行する摂動は付加摂動よりも効果的であり、モデルを誤解して任意の長さの発話で同じ短い目標を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 19:39:05 GMT)
Beyond Categorical Label Representations for Image Classification [17.5]
データラベルの表現方法を選択することで、トレーニングされたモデルの品質に大きな影響を与えることが分かっています。実験の結果,高次元高エントロピーラベルはテキスト(カテゴリー)ラベルに匹敵する精度が得られることがわかった。これらの結果はラベル表現が以前考えられていたよりも重要な役割を担っていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:31:04 GMT)
Depth Completion with Twin Surface Extrapolation at Occlusion Boundaries [16.8]
前景深度と背景深度の両方を明示的にモデル化するマルチ仮説深度表現を提案する。この手法の鍵となるのは、新しい双曲面表現で機能する非対称損失関数の利用である。メソッドを3つの異なるデータセットで検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:36:35 GMT)
Spatial Feature Calibration and Temporal Fusion for Effective One-stage Video Instance Segmentation [16.7]
本稿では,空間キャリブレーションと時間融合による一段階ビデオインスタンスセグメンテーションフレームワークであるstmaskを提案する。 YouTube-VIS検証セットの実験では、提案されたSTMaskとResNet-50/-101のバックボーンが33.5 %/36.8 %のマスクAPを取得し、ビデオインスタンスセグメンテーションでは28.6 / 23.4 FPSを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:26:58 GMT)
Learning to Rank Microphones for Distant Speech Recognition [16.5]
経験的証拠は、最高のマイクを選択できることが認識の大幅な改善につながることを示している。現在のチャネル選択技術は、信号、デコーダ、または後部ベースの機能に依存します。ニューラルネットワークをトレーニングして利用可能なチャネルをランク付けする学習用フレームワークであるMicRankを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 22:39:30 GMT)
Improving Memory Utilization in Convolutional Neural Network Accelerators [16.3]
本稿では,アクティベーション層を重複させ,メモリをより効率的に利用するためのマッピング手法を提案する。様々な実世界のオブジェクト検出器ネットワークによる実験により、提案されたマッピング技術により、メモリのアクティベーションを最大32.9%削減できることが示された。より高解像度のノイズ除去ネットワークでは、活性化メモリの48.8%の節約を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:45:49 GMT)
Speaker embeddings by modeling channel-wise correlations [16.3]
任意の周波数のチャネル間のペアワイズ相関を統計として用いる,別のプール方式を提案する。この手法はコンピュータビジョンにおけるスタイル・トランスファー法にインスパイアされ、チャネル関係の行列でモデル化された画像のスタイルが別の画像に転送される。画像スタイルと話者特性,および画像内容と音素シーケンスの類似を描画することにより,ResNetアーキテクチャを訓練するためのチャネルワイズ相関機能の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:10:14 GMT)
mSHINE: A Multiple-meta-paths Simultaneous Learning Framework for Heterogeneous Information Network Embedding [15.4]
不均一情報ネットワーク(HIN)は、明示的なネットワーク構造を用いて、豊富な情報を持つオブジェクトをモデル化するために用いられる。従来のネットワーク埋め込みアルゴリズムは、HINによって提供される潜在的に互換性のないセマンティクスを捕えるのに最適である。 mSHINEは、異なるメタパスのための複数のノード表現を同時に学習するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:35:56 GMT)
Taking A Closer Look at Synthesis: Fine-grained Attribute Analysis for Person Re-Identification [15.4]
人物の再識別(re-ID)は、公共のセキュリティやビデオ監視などのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。近年,合成データエンジンの普及に寄与する合成データからの学習は,目覚ましい成果を上げている。この研究は、人物のre-IDにおける根本的な問題をより深く理解するのに役立ち、データセットの構築と将来の実用的な使用法に関する有用な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:44:34 GMT)
Relaxing the Conditional Independence Assumption of CTC-based ASR by Conditioning on Intermediate Predictions [14.4]
我々は,最終層におけるCTC損失に加えて,中間層におけるCTC損失を補助するCTCベースのASRモデルを訓練する。提案手法は実装が容易で,単純なモデルアーキテクチャと高速復号化速度という,CTCベースのASRの利点を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:00:03 GMT)
Latent Space Regularization for Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation [14.1]
セマンティックセグメンテーションにおけるドメインの不一致を減らすために、機能レベルの空間形成正規化戦略を紹介します。このような手法の有効性を自律運転環境で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:07:22 GMT)
Binary Neural Network for Speaker Verification [13.5]
本稿では,二元的ニューラルネットワークを話者検証の課題に適用する方法に焦点をあてる。実験の結果、Convolutional Neural Networkをバイナライズした後、ResNet34ベースのネットワークは約5%のEERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:04:57 GMT)
Spectrally multiplexed heralded single photon source at telecom-band [13.3]
遺伝した単一光子源(HSPS)は、真の単一光子を生成する重要な方法である。 HSPSは本質的に、1光子レートと1光子純度とのトレードオフに悩まされている。スペクトル多重化とアクティブフィードフォワードスペクトル操作を用いて,1.5m帯のHSPSを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:31:08 GMT)
Test-Time Adaptation for Super-Resolution: You Only Need to Overfit on a Few More Images [12.8]
事前訓練されたSRネットワークからHR予測の知覚品質を改善するためのシンプルで普遍的なアプローチを提案します。知覚品質とPSNR/SSIM値の点で、画像に対する微調整の効果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:50:52 GMT)
Multi-hierarchical Convolutional Network for Efficient Remote Photoplethysmograph Signal and Heart Rate Estimation from Face Video Clips [12.4]
本研究では,顔ビデオクリップから生理学的信号(r)を推定できる効率的なマルチアーキテクチャ畳み込みネットワークを提案する。 3つのデータセットにおける実験結果から,提案手法は最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:04:27 GMT)
Memory-Constrained No-Regret Learning in Adversarial Bandits [12.1]
アーム数の観点からは、メモリ空間のサブ線形順序のみを必要とする階層的学習ポリシーを開発する。時間の地平線に関するサブリニアな後悔命令は、弱い後悔とシフトする後悔の両方のために確立される。この研究は、メモリ制限付きバンディット問題における最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:04:40 GMT)
Learning from Self-Discrepancy via Multiple Co-teaching for Cross-Domain Person Re-Identification [12.1]
ドメイン適応者再IDのための複数コティーチングフレームワークを提案する。本手法は最先端技術と比較して競争力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:12:11 GMT)
Teacher-Student Adversarial Depth Hallucination to Improve Face Recognition [11.9]
本稿では,教師・学生生成支援ネットワーク(TS-GAN)を用いて,単一のRGB画像から奥行き画像を生成する。見当たらないデータセットをうまく一般化するために、私たちはアーキテクチャの2つのコンポーネント、教師と学生を設計します。完全にトレーニングされた共有ジェネレータは実行時に使用でき、顔認識などの下流アプリケーションのためにRGBからの奥行きを幻覚することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:07:02 GMT)
Efficient Video Compression via Content-Adaptive Super-Resolution [11.7]
ビデオ圧縮はインターネットビデオ配信の重要なコンポーネントである。近年の研究では、ディープラーニング技術が人間のアルゴリズムに匹敵する、あるいは優れていることが示されている。本稿では,最近の深層学習に基づくビデオ圧縮方式を補強する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:01:06 GMT)
Leverage Score Sampling for Complete Mode Coverage in Generative Adversarial Networks [11.6]
生成モデルは、経験的データ分布の頻度が低い、表現不足のモードを見落とすことができる。リッジレバレッジスコアに基づくサンプリング手順を提案し、標準手法と比較してモードカバレッジを大幅に向上させます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:00:38 GMT)
Neural Clinical Event Sequence Prediction through Personalized Online Adaptive Learning [11.6]
臨床イベントシーケンスは、時間内の患者のケアの記録を表す数千の臨床イベントで構成される。臨床症状の予測モデルを学ぶ上で重要な課題は、患者固有の変動性である。オンラインモデルの更新を通じて、個々の患者の予測を調整することを学ぶ新しい適応イベントシーケンス予測フレームワークを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:02:09 GMT)
Quantification of Wigner Negativity Remotely Generated via Einstein-Podolsky-Rosen Steering [11.4]
ウィグナー負性性は連続変数系を用いた量子コンピューティングとシミュレーションにおいて重要な役割を果たす。実世界の量子ネットワークの需要に触発され,マルチパーティイトシナリオにおける生成したウィグナー負性性の共有性について検討する。この結果は,非ガウス的シナリオに基づく多数の量子情報プロトコルにおいて,ウィグナーの負性性を利用した貴重な資源として活用するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:36:33 GMT)
Using Voice and Biofeedback to Predict User Engagement during Requirements Interviews [11.3]
本稿では,生理的特徴および音声的特徴の観点から生体データを用いて,ユーザエンゲージメントに関する情報とインタビューを補完することを提案する。本アプローチは,empatica e4リストバンドを用いて,身体データを収集しながらユーザへインタビューすることで評価する。その結果,生体データを用いた教師付き機械学習アルゴリズムの学習により,ユーザのエンゲージメントを予測することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:34:36 GMT)
Text-guided Legal Knowledge Graph Reasoning [11.1]
本稿では,関連する法律規定を予測することを目的とした,新しい法律提供予測(lpp)の適用を提案する。広東省庁のWebサイトから現実の法的規定データを収集し、LegalLPPという法的データセットを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:42:56 GMT)
Enabling Inference Privacy with Adaptive Noise Injection [11.1]
ユーザ対応のソフトウェアサービスは、クライアントの推論タスクを実行するDeep Neural Network(DNN)モデルをホストするために、リモートサーバにますます依存している。このようなサービスは、クライアントがサービスプロバイダに入力データを送信し、DNNを使用して処理し、クライアントに出力予測を返す必要があります。我々は,クライアント側で軽量なdnnを用いて各入力にノイズを注入する適応型ノイズ注入(ani)を提案し,それをサービスプロバイダに送信して推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:06:21 GMT)
Mutual Information-based Disentangled Neural Networks for Classifying Unseen Categories in Different Domains: Application to Fetal Ultrasound Imaging [10.5]
ディープニューラルネットワークは、異なる絡み合ったドメイン特徴とカテゴリ特徴を持つ画像間の限定的な一般化性を示す。本稿では,MIDNet(Multual Information-based Disentangled Neural Networks)を提案する。 2つの異なる画像分類タスクのための胎児超音波データセットについて,提案手法を広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:11:52 GMT)
Fourier Image Transformer [10.3]
自動回帰画像補完タスクは,低解像度入力による高分解能出力の予測と同等であることを示した。 CT(Computerd Tomography)画像再構成の文脈において,本手法の有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:48:57 GMT)
The Internet of People: A Survey and Tutorial [10.3]
インターネット・オブ・ピープル(IoP)は、社会空間とサイバー空間の間のユビキタスな接続を確立する新しいパラダイムとして登場してきた。 IoT(Internet of Things)とは異なり、IoPのヒューマンノードはターミナルユーザだけでなく、より密接な関係に結びついた重要な参加者でもある。本稿では、IoPをIoTと比較することにより、IoPの総合的な概要を説明し、センシング、通信、アプリケーションといった側面から実現可能な技術を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:56:25 GMT)
Sparse Partial Least Squares for Coarse Noisy Graph Alignment [10.2]
グラフ信号処理(GSP)は、様々な領域で発生する信号を分析する強力なフレームワークを提供する。本稿では,観測されたグラフ構造を組み込んで,その基盤となるブロックコミュニティ構造を反映させる,新しい正則化部分最小二乗法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:52:15 GMT)
Attentional Graph Neural Network for Parking-slot Detection [10.1]
本論文では,周辺画像におけるマーキングポイントをグラフ構造データとして参照する注目グラフニューラルネットワークに基づくパーキングスロット検出手法を提案する。手動で設計した後処理がなければ、提案手法はエンドツーエンドのトレーニングが可能である。公開ベンチマークデータセットでは,提案手法が最先端精度を達成する実験が行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:14:39 GMT)
Effects of algorithmic flagging on fairness: quasi-experimental evidence from Wikipedia [9.9]
我々は,ウィキペディアにおけるモデレーターの挙動を,ソーシャル信号とアルゴリズムフラグを表示するシステムであるRCFiltersを介するものとして分析する。アルゴリズム的にフラグ付けされた編集は、特に肯定的な社会的シグナルを持つ編集者によって、より頻繁に再変換されることを示す。以上の結果から,アルゴリズムのフラグ付けシステムは,いくつかの文脈において公平性を高めることができるが,その関係は複雑かつ不連続であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 00:14:34 GMT)
Speaker Diarization using Two-pass Leave-One-Out Gaussian PLDA Clustering of DNN Embeddings [9.8]
本稿では,クラスタリングと埋め込みを用いた話者ダイアリゼーションのためのシステムの2パスバージョンを提案する。コールホームコーパスでは,タスク依存パラメータチューニングを使わずに,最初のエラー率を4%以下で達成する。また,複数のダイアリゼーションタスクに対するロバストな単一ソリューションへの大きな進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:52:55 GMT)
Enabling collaborative data science development with the Ballet framework [9.4]
本稿では,データサイエンスのコラボレーションをスケールするための新しい概念的フレームワークとmlプログラミングモデルを提案する。 Balletはオープンソースのデータサイエンスを共同で行うための軽量ソフトウェアフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 20:15:07 GMT)
Learning Panoptic Segmentation from Instance Contours [9.3]
Panopticpixel は、背景 (stuff) とオブジェクト (things) のインスタンスをピクセルレベルで理解することを目的としている。セマンティックセグメンテーション(レベル分類)とインスタンスセグメンテーションの別々のタスクを組み合わせて、単一の統合されたシーン理解タスクを構築する。セマンティックセグメンテーションとインスタンス輪郭からインスタンスセグメンテーションを学習する完全畳み込みニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:09:26 GMT)
Attribute-Based Robotic Grasping with One-Grasp Adaptation [9.3]
本稿では,属性に基づくロボットグリップのエンドツーエンド学習手法を提案する。提案手法は,作業空間の画像とクエリテキストの埋め込みをゲートアテンション機構を用いて融合し,インスタンスの把握能力の予測を学習する。シミュレーションと実世界での実験結果は、私たちのアプローチが80%以上のインスタンスで未知のオブジェクトの成功率を把握できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:40:46 GMT)
Enhancing interferometer sensitivity without sacrificing bandwidth and stability: beyond single-mode and resolved-sideband approximation [9.3]
量子ノイズは、レーザー干渉計の重力波観測や軸検出器のような精密測定装置の感度を制限する。重力波検出器におけるこの制限を回避する1つのアプローチは、帯域幅を広げるために異常分散光学フィルタを埋め込むことである。しかし、元々のフィルターキャビティ設計により、システム全体が不安定になった。近年,PT対称性による不安定性を解消するために,腕腔とオプティメカルフィルタのコヒーレントフィードバックを提案した。我々は,Nyquist解析と詳細な時間領域シミュレーションにより,安定性に関する主要な結論がそのままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:33:08 GMT)
Towards measuring fairness in AI: the Casual Conversations dataset [9.2]
私たちのデータセットは3,011人の被験者で構成されており、45,000以上のビデオがあり、1人あたり平均15本のビデオがある。ビデオはアメリカの複数の州で撮影され、年齢、性別、肌の色など様々な種類の成人が撮影された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 22:48:22 GMT)
IronMask: Modular Architecture for Protecting Deep Face Template [9.2]
我々は,任意の顔認証システムと組み合わせることが可能な,ironmaskと呼ばれる顔テンプレート保護のためのモジュールアーキテクチャを提案する。我々は、IronMaskがArcFaceと組み合わせると、99.79%の真の受け入れ率(TAR)が偽受け入れ率(FAR)で0.0005%、CosFaceで0%のTARが95.78%となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:07:12 GMT)
Contrastive Explanations for Explaining Model Adaptations [9.2]
対照的説明によるモデル適応を説明するためのフレームワークを提案する。また,与えられたモデル適応によって影響を受けるデータ空間内の領域を自動的に発見する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:35:23 GMT)
Achieving Domain Generalization in Underwater Object Detection by Image Stylization and Domain Mixup [9.0]
既存の水中物体検出手法は複雑な水中環境に起因する領域シフト問題に直面すると深刻に劣化する。本稿では,データ拡張の観点からのドメイン一般化手法を提案する。 S-UODAC 2020データセットに関する総合的な実験は、提案手法がドメイン不変表現を学習できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:45:07 GMT)
How to Accelerate Capsule Convolutions in Capsule Networks [8.6]
カプセルの畳み込みの効率はほとんど無視されている。 APIを使った2つのアクセラレーションスキームを開発し、カスタムCapsNetでテストします。その結果、当社のソリューションは4X加速を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:57:49 GMT)
Towards Interpretable-AI Policies Induction using Evolutionary Nonlinear Decision Trees for Discrete Action Systems [8.3]
我々は最近提案された非線形決定木(NLDT)アプローチを用いて,階層的な制御規則の集合を求める。 1ルールあたり1から4の非線形項を含む比較的単純かつ解釈可能な規則が得られ、同時にパラ閉ループ性能が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:28:51 GMT)
Deep Tiered Image Segmentation For Detecting Internal Ice Layers in Radar Imagery [8.1]
地中レーダーは、雪と氷の内部構造を観測することができる。近年の研究では、氷と岩盤の境界を見つけるための自動技術が開発されている。本稿では,階層分割問題の一般的なクラスを解くための新しいディープニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:31:32 GMT)
Heuristics2Annotate: Efficient Annotation of Large-Scale Marathon Dataset For Bounding Box Regression [8.1]
我々はマラソンランナーの大規模インザワイルドビデオデータセットを収集した。このデータセットは、42台のハンドヘルドスマートフォンカメラで撮影された数千人のランナーの記録から成り立っている。このような大規模データセットのアノテーションにおける課題に取り組むための新しいスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 19:08:31 GMT)
Practical Massively Parallel Monte-Carlo Tree Search Applied to Molecular Design [8.0]
我々は,1000の作業規模で効率的に動作する並列モンテカルロ木探索法(MP-MCTS)を提案し,分子設計に適用する。 MP-MCTSは大規模に検索品質を維持し,256CPUコア上でわずか10分間MP-MCTSを実行することで,42時間動作した非並列MCTSと類似のスコアを持つ候補分子を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:33:09 GMT)
When Pigs Fly: Contextual Reasoning in Synthetic and Natural Scenes [7.9]
コンテキストは人間と機械の両方の視覚にとって基本的な重要性である。ここでは、シーンコンテキストをきめ細かい粒度で制御する多種多様で総合的なアウトオブコンテキストデータセットを紹介する。我々は,文脈外認識のためのヒューマンベンチマークを確立するために心理物理学実験を行う。マルチヘッドアテンションによるオブジェクトとコンテキスト情報の融合によるコンテキスト認識トランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:05:34 GMT)
Hypothesis-driven Stream Learning with Augmented Memory [7.9]
破滅的な忘れを避けるために一般的な方法は、画像ピクセルとして保存または生成モデルによって再現された古い例の再生と新しい例を分散させることである。本稿では,画像分類タスクにおけるストリーム学習を考察し,新たな仮説駆動型拡張メモリネットワークを提案する。本手法は,より効率的なメモリ使用量を提供しながら,SOTA法よりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 00:53:01 GMT)
Weakly supervised segmentation with cross-modality equivariant constraints [7.8]
弱い教師付き学習は、セマンティックセグメンテーションにおける大きなラベル付きデータセットの必要性を軽減するための魅力的な代替手段として登場した。本稿では,マルチモーダル画像シナリオにおける自己スーパービジョンを活用した新しい学習戦略を提案する。私たちのアプローチは、同じ学習条件下で関連する最近の文学を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:14:20 GMT)
Vote from the Center: 6 DoF Pose Estimation in RGB-D Images by Radial Keypoint Voting [7.7]
本稿では,既存のスキームよりも精度が高く,分散キーポイントのより小さな集合を可能にする,交差球面に基づく新しいキーポイント投票方式を提案する。提案手法は,RGB-Dデータ中の3次元オブジェクトの6次元ポーズ推定のためのRCVPose法の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:06:08 GMT)
Identifying the latent space geometry of network models through analysis of curvature [7.6]
本稿では,可換空間の経験的に関連するクラスから多様体の種類,次元,曲率を一貫して推定する手法を提案する。私たちのコアインサイトは、このグラフを、シリック間の結びつきに基づく騒々しい距離行列として表現することで実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:47:53 GMT)
Progressive extension of reinforcement learning action dimension for asymmetric assembly tasks [7.5]
本稿では,RLアルゴリズムの収束を最適化するために,行動次元の漸進的拡張(PEAD)機構を提案する。結果は,pead法がrlアルゴリズムのデータ効率と時間効率を向上し,安定した報酬を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:48:54 GMT)
Self-Supervised Learning based CT Denoising using Pseudo-CT Image Pairs [7.4]
自己監視型学習型CTデノイジング法を提案する。低線量CT(LDCT)と正常線量CT(NDCT)のペアからCTノイズを予測できるプリトレーニングCTデノイジングとノイズモデルをトレーニングします。 2016 AAPM Low-Dose CT Grand Challengeデータセットにおいて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:11:46 GMT)
Taming Adversarial Robustness via Abstaining [7.2]
我々は,観測を逆境によって摂動させることができる二元分類問題を考える。我々は、予測に対する信頼度が低い場合に、分類器が決定を棄却する断定オプションを含む。本研究では, 減衰領域の選択方法に関係なく, 両指標のトレードオフが存在することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:36:48 GMT)
Understanding Medical Conversations: Rich Transcription, Confidence Scores & Information Extraction [7.1]
本稿では,ロングフォームオーディオに適したトランスフォーマーベースリカレントニューラルネットワークトランスデューサ(RNN-T)モデルについて述べる。本研究では,これらのモデルが実用的応用に十分正確であることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:16:59 GMT)
Machine Learning-Driven Virtual Bidding with Electricity Market Efficiency Analysis [7.0]
本稿では,電力市場における仮想入札のための機械学習によるポートフォリオ最適化フレームワークを開発する。我々は,提案した仮想入札取引戦略を利用して,仮想入札ポートフォリオの収益性と米国の電力市場全体の効率性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 19:30:39 GMT)
Proof Complexity of Symbolic QBF Reasoning [6.9]
OBDD(Ordered Binary Decision Diagrams)を用いたQBF(Quantified Boolean Formulas)のシンボリック証明システムの導入と検討これらのシステムは記号量子化子除去を行うqbfソルバをキャプチャし、有界パス幅と量子化子複雑性の公式の短い証明を与える。我々は,通信複雑性から既知の下限を取り除く戦略抽出に基づく記号的qbf証明システムのための下限手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:01:56 GMT)
Ontology-driven weak supervision for clinical entity classification in electronic health records [6.8]
医用および専門的ルールを用いた弱教師付きエンティティ分類のためのフレームワークであるTroveを提案する。手書きのメモとは異なり、私たちのアプローチは共有や修正が容易ですが、手動でラベル付けされたトレーニングデータに匹敵するパフォーマンスを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:11:52 GMT)
Optimal Transport-based Adaptation in Dysarthric Speech Tasks [6.6]
音声データにおいて、ミスマッチの原因は異なる音響環境や話者特性を含む。 MSDA-WDJOT(Meighted Joint Optimal Transport)を用いた最適な輸送手法を提案する。 MSDA-WJDOTは、コマンド音声認識における発話器適応に用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:26:34 GMT)
Lattice-Free MMI Adaptation Of Self-Supervised Pretrained Acoustic Models [6.3]
自己監督型事前訓練型音響モデルの教師付き適応のための格子フリーMMI(LFMMI)を提案する。以上の結果から, LFMMIによる微調整により, 相対的なWER改善率が10%, 35.3%であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:41:54 GMT)
Comparing CTC and LFMMI for out-of-domain adaptation of wav2vec 2.0 acoustic model [6.3]
wav2vec 2.0自己監督プリトレーニングが、接続主義の時系列分類におけるオーバーフィット問題を緩和するのに役立つかどうかを検討する。 wav2vec 2.0モデルの教師付き適応には、E2E-LFMMIとCTCの両方が同様の結果を得る。 babel言語では,スワヒリ語では26%,スワヒリ語では23%,タガログ語では17%,タガログ語では17%の相対的改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:56:04 GMT)
Structured Citation Trend Prediction Using Graph Neural Networks [6.3]
本論文では,公開時に論文のトップセットを予測するGNNベースのアーキテクチャを提案する。実験では,さまざまなカンファレンスを対象とした学術的引用グラフの集合をキュレートし,提案モデルがF1スコアで他の古典的機械学習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） (Tue, 6 Apr 2021 14:58:29 GMT)
First arrival picking using U-net with Lovasz loss and nearest point picking method [6.2]
地震信号処理における第1の到達ピッキング問題を解決するため,ロバストなセグメンテーションとピッキングワークフローを提案する。従来の分類アルゴリズムとは異なり、画像分割法は予測地図を出力することで位置情報を利用することができる。第1の到達ピッキングの精度をさらに向上させるためにパラメータフリー最寄り点ピッキングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:46:53 GMT)
Fast-Convergent Federated Learning with Adaptive Weighting [6.0]
フェデレートラーニング(FL)は、リソース制約のあるエッジノードが、中央サーバのオーケストレーションの下でグローバルモデルを協調的に学習することを可能にする。非IIDデータセットを持つノードの存在下でモデル収束を加速することを目的としたFederated Adaptive Weighting (FedAdp)アルゴリズムを提案する。我々は、FedAdpを用いたFLトレーニングにより、MNISTデータセットで54.1%、FashionMNISTデータセットで45.4%の通信ラウンドを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:45:41 GMT)
Attention Head Masking for Inference Time Content Selection in Abstractive Summarization [6.0]
本論文では,エンコーダ・デコーダの注目点を推論時に特定する,簡便かつ効果的な注意ヘッドマスキング手法を提案する。注意ヘッドマスキングを用いて、要約モデルのエンコーダデコーダ注意とコンテンツ選択行動の関係を明らかにすることができる。当社のモデルは、CNN/Daily MailおよびNew York Timesデータセットの以前の最新モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 00:49:25 GMT)
Buy Me That Look: An Approach for Recommending Similar Fashion Products [6.0]
我々は、類似のファッション製品を推薦する問題に対処するために、textbfShopLookと呼ばれる新しいコンピュータビジョンベースの手法を提案する。提案手法はオンラインファッション電子商取引プラットフォームであるMyntraで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:05:30 GMT)
Proof of the Theory-to-Practice Gap in Deep Learning via Sampling Complexity bounds for Neural Network Approximation Spaces [5.9]
関数の近似化や積分に基づく(決定的あるいはランダム化)アルゴリズムの計算複雑性について検討する。この分野における最も重要な問題の1つは、理論的に証明可能なニューラルネットワーク近似率を実現できるかどうかという問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:55:20 GMT)
Towards a Rigorous Evaluation of Explainability for Multivariate Time Series [5.8]
本研究では,時系列予測問題におけるモデル非依存な説明可能性の実現と評価を行った。その解決策は、販売契約を予測する時系列予測問題として問題をフレーミングすることであった。 LIMEとSHAPによる説明は、機械学習モデルによる予測を理解する上で、人間を大いに助けた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:16:36 GMT)
The Myth of Complete AI-Fairness [5.6]
公正と正義という概念は、西洋文明に長く深いルーツを持ち、倫理と強く結びついている。ポイントは完全な公平性ではないが、AIシステムへの信頼を保証するために、公正性のためのメトリクスとしきい値を確立する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 00:19:27 GMT)
Lidar-Monocular Surface Reconstruction Using Line Segments [5.5]
LIDARスキャンと画像データの両方で検出される一般的な幾何学的特徴を利用して、2つのセンサからのデータを高レベル空間で処理することを提案する。提案手法は, 高精度な地中真理推定を必要とせず, 最先端のLIDARサーベイ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） (Tue, 6 Apr 2021 19:49:53 GMT)
Physics-Informed Neural Nets-based Control [5.3]
この研究は、Physical-Informed Neural Nets-based Control (PINC)と呼ばれる新しいフレームワークを提示する。 PINCは問題を制御でき、事前に固定されていない長距離時間地平線をシミュレートすることができる。本手法を2つの非線形動的システムの制御において紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:55:23 GMT)
Unsupervised Behaviour Analysis and Magnification (uBAM) using Deep Learning [5.1]
運動行動分析は、運動障害とその介入による変化を特定する非侵襲的戦略を提供する。偏差の検出と拡大による挙動解析のための自動深層学習アルゴリズムであるuBAM(Unsupervised Behavior Analysis and magnification)について紹介する。中心となる側面は姿勢と行動表現の教師なし学習であり、運動の客観的比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:52:14 GMT)
DCANet: Dense Context-Aware Network for Semantic Segmentation [5.0]
ローカル詳細情報をグローバルな依存関係と適応的に統合する新しいモジュールであるContext-Aware (DCA) モジュールを提案する。コンテキスト関係によって駆動されるDCAモジュールは、コンテキスト情報の集約により、より強力な機能を生成することができる。 3つの挑戦的なデータセットに関する広範な実験により、私たちのアプローチの有望なパフォーマンスを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:12:22 GMT)
Adversarial Turing Patterns from Cellular Automata [4.7]
画像領域では、これらの摂動を表すパターンと古典的なチューリングパターンの間にある種の視覚的類似性がある。本稿では,セルラーオートマトンによって生成されたチューリングパターンを普遍的な摂動として利用し,ディープラーニングモデルの性能を著しく低下させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:59:06 GMT)
EasyCall corpus: a dysarthric speech dataset [4.7]
本稿では,イタリア語の音声コマンドデータセットであるeasycall corpusを提案する。このデータセットは24名の健常者および31名の発話者による21386の音声記録で構成されており、個々の音声障害度は神経学者によって評価された。このコーパスは、不整脈患者のためのASRベースの補助技術の開発のためのリソースを提供することを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:32:47 GMT)
Few-Shot Defect Segmentation Leveraging Abundant Normal Training Samples Through Normal Background Regularization and Crop-and-Paste Operation [4.6]
産業検査作業では, 欠陥のない画像サンプルが豊富だが, 異常な画像が極めて少ないことが一般的である。本論文は,正常な(欠陥のない)トレーニングイメージを十分に用いながら,異常な部分しか持たない,難解な少数ショット欠陥分割課題に対処する。 UNetライクなエンコーダ-デコーダ欠陥分割ネットワークのトレーニングに、豊富な欠陥のないイメージを組み込むことにより、2つの効果的な正則化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:14:39 GMT)
Ecole: A Library for Learning Inside MILP Solvers [4.5]
ecoleは最適化ソルバにおける機械学習の統合を容易にするライブラリである。これはマルコフ決定プロセスとして解決するプロセスで実行されなければならないシーケンシャルな意思決定を公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 23:36:16 GMT)
Instantaneous Stereo Depth Estimation of Real-World Stimuli with a Neuromorphic Stereo-Vision Setup [4.3]
ステレオビジョンのためのスパイクニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャは、ステレオマッチング問題を単純化する可能性がある。実世界データと混合信号ニューロモルフィックプロセッサに実装された脳インスパイアされたイベントベースのステレオマッチングアーキテクチャを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:31:23 GMT)
Scene Graph Embeddings Using Relative Similarity Supervision [4.1]
グラフ畳み込みネットワークを用いて,シーングラフの構造を活用し,意味的画像検索に有用な画像埋め込みを生成する。本稿では,類似画像と類似画像の対で動作し,それらの間の相対順序を埋め込み空間に課す新しい損失関数を提案する。このランキング損失と直感的なトリプルサンプリング戦略が、検索タスクでよく知られたコントラスト損失を上回った堅牢な表現につながることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:13:05 GMT)
CodeTrans: Towards Cracking the Language of Silicone's Code Through Self-Supervised Deep Learning and High Performance Computing [4.1]
本稿では、ソフトウェアエンジニアリング領域のタスクのためのエンコーダデコーダトランスフォーマーモデルであるCodeTransについて説明する。 13のサブタスクを含む6つのソフトウェアエンジニアリングタスクに対するエンコーダ・デコーダ変換モデルの有効性について検討する。 codetransはすべてのタスクで最先端のモデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:57:12 GMT)
Hippocampus-heuristic Character Recognition Network for Zero-shot Learning [3.7]
本稿では,Hippocampus-heuristic character Recognition Network (HCRN)を提案する。 HCRNは、急進派の訓練によってのみ、目に見えない漢字(すなわちゼロショット学習)を認識できる。正確に予測できる漢字は約16,330文字で、500文字しか訓練されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:57:20 GMT)
Creativity and Machine Learning: a Survey [3.7]
機械学習と創造性の分野への関心が高まっています。この調査では、計算創造性理論の歴史と最新動向について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:00:06 GMT)
Brain Tumors Classification for MR images based on Attention Guided Deep Learning Model [3.6]
我々は既存の技術を分析し、注意誘導深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。腫瘍の有無を特定するための10倍のクロスバリデーション下での平均精度99.18%を達成できる。医師が脳腫瘍の効率的な診断を行うのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:25:52 GMT)
TENT: Efficient Quantization of Neural Networks on the tiny Edge with Tapered FixEd PoiNT [3.6]
TinyMLモデルにおけるテーパー固定点数値フォーマットの利点を活用するために、新しい低精度フレームワークTENTを提案します。本稿では,数値フォーマットの動的範囲と分布を,各層におけるディープニューラルネットワークモデルのパラメータ分布とマッチングするテーパ付き固定点量子化アルゴリズムを提案する。その結果,convnetおよびresnet-18モデルでは,固定点と比較してエネルギーオーバーヘッドが17～30%と,分類タスクの精度が最大31%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:54:32 GMT)
Neural Feature Search for RGB-Infrared Person Re-Identification [3.5]
我々はニューラル・フィーチャー・サーチ(NFS)と呼ばれる一般的なパラダイムを研究し、特徴選択のプロセスを自動化する。 NFSは、二重レベルの特徴探索空間と微分可能な探索戦略を組み合わせて、粗粒度チャネルと細粒度空間画素のアイデンティティ関連キューを共同で選択する。本手法は,主流ベンチマークにおける最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:40:44 GMT)
Enhancing the Diversity of Predictions Combination by Negative Correlation Learning [3.5]
サブモデルは事前に選択されていないため、パフォーマンスの悪いサブモデルは全体的な精度を減らすことができます。本稿では,最も多様なモデルサブセットの選択を支援するために,予測組み合わせにおけるサブモデルの多様性を検討することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:45:14 GMT)
PMLB v1.0: An open source dataset collection for benchmarking machine learning methods [3.4]
PMLBの今回のリリースは、ひとつの場所に集約された新しい機械学習とデータサイエンスメソッドを評価するための、多種多様な公開ベンチマークデータセットの最大のコレクションを提供する。 PMLB用のPythonインターフェースとRインターフェースは、それぞれPython Package IndexとComprehensive R Archive Networkを通じてインストールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:37:35 GMT)
White Box Methods for Explanations of Convolutional Neural Networks in Image Classification Tasks [3.4]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,画像分類作業における技術性能の状態を実証している。ネットワークによる予測の背後にある推論を理解するために、いくつかのアプローチが提案されている。我々は、ネットワークの内部アーキテクチャの情報を利用してその決定を説明するホワイトボックスメソッドに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:40:00 GMT)
Segmentation of EM showers for neutrino experiments with deep graph neural networks [3.3]
電磁(EM)サンプリング熱量計で収集したデータからシャワーを復元する新しい手法を提案する。本研究では、多数の粒子が雲室(ECC)のレンガを通過し、電磁シャワーが発生する場合について考察する。本手法では, 入射粒子に関する情報は使用せず, エマルション検出器内の電磁シャワーの最大82%を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:12:29 GMT)
Intelligent Building Control Systems for Thermal Comfort and Energy-Efficiency: A Systematic Review of Artificial Intelligence-Assisted Techniques [3.3]
建設作業は、ほとんどの国で消費される総一次エネルギーのかなりの割合を占める。 HVACシステムにおけるエネルギー使用と適切な室内快適度との間のスイートスポットを見つけるために、さまざまなAI技術が展開されている。建築制御におけるAI技術の適用は有望な研究分野であり、AIベースの制御の性能はまだ十分に満足していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:04:28 GMT)
Effective protection of quantum coherence by non-Hermitian driving [3.2]
非エルミート駆動がバイパルタイト系における量子コヒーレンスに及ぼす影響について検討する。我々の発見は、相互作用および散逸性量子系における量子コヒーレンスの復元機構を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:47:49 GMT)
A Reinforcement Learning Approach for Rebalancing Electric Vehicle Sharing Systems [3.1]
本稿では,フリーフローティング電気自動車共有システム(FFEVSS)における夜間オフラインリバランス運用のための強化学習手法を提案する。ネットワークの需要が少なかったため、FFEVSSは充電ステーションや需要ノードに電気自動車(EV)を移動させる必要があり、通常はドライバーのグループによって行われる。本稿では,複数のシャトル車両の経路方針を中央制御器が決定する問題に対する強化学習の枠組みを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:14:30 GMT)
ProsoBeast Prosody Annotation Tool [2.8]
ProsoBeast Toolは、音声コーパスのラベル付けの容易化と高速化を目的としている。データの韻律的景観のインタラクティブな2D表現を提供する。このツールは、寸法低減と機能埋め込みのためのいくつかの最先端の方法を統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:04:48 GMT)
Generalization of GANs under Lipschitz continuity and data augmentation [2.5]
generative adversarial network (gans) は様々な用途で広く使われている。 GANの一般化に関する総合的な分析を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:24:10 GMT)
Data-driven Design of Context-aware Monitors for Hazard Prediction in Artificial Pancreas Systems [2.1]
医療サイバー物理システム(MCPS)は、コントローラをターゲットとし、安全上の危険や患者への害を引き起こす可能性がある偶発的または悪意のある障害に対して脆弱です。本論文では,危険の兆候を早期に検出し軽減できるコンテキスト認識型モニターの設計のためのモデルとデータ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:36:33 GMT)
Preferential Structures for Comparative Probabilistic Reasoning [2.1]
優先的アプローチの自然な修正は確率論的アプローチと全く同じ論理体系をもたらすことを示す。非単調論理学や信念修正の研究で用いられるのと同じ優先構造は、相対確率論的推論の研究で用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:00:20 GMT)
One-shot learning for solution operators of partial differential equations [1.8]
一つのPDEソリューション,すなわちワンショット学習のみを必要とする最初の学習手法を提案する。提案手法は異なるPDEに対して有効であり,本手法は強い一般化特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:35:10 GMT)
Safe-by-Repair: A Convex Optimization Approach for Repairing Unsafe Two-Level Lattice Neural Network Controllers [1.7]
既知の"counterexample"状態における安全でないクローズドループ動作の修復を目指す。また、別個の検証された状態集合上での安全な閉ループ挙動の概念も保存する。それぞれの部分問題を解くための十分条件の組が凸実現可能性問題としてキャストできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:21:24 GMT)
Data-Driven Simulation of Ride-Hailing Services using Imitation and Reinforcement Learning [1.5]
本稿では,配車サービスにおけるユーザ,特にドライバの振る舞いを模倣し,予測する枠組みを提案する。データ駆動型ハイブリッド強化学習と模倣学習アプローチを使っています。私たちのフレームワークは、配車プラットフォームがプラットフォーム固有のパラメータを実験してドライバーの行動パターンを予測するための理想的な遊び場を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:49:26 GMT)
A non-asymptotic penalization criterion for model selection in mixture of experts models [1.5]
ガウス型局所化moe(glome)回帰モデルを用いて異種データをモデル化する。このモデルは、統計的推定とモデル選択の問題に関して難しい疑問を提起する。本稿では,GLoMEモデルの成分数を推定する問題について,最大推定法を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:24:55 GMT)
deepregression: a Flexible Neural Network Framework for Semi-Structured Deep Distributional Regression [1.5]
Deepregressionは、それぞれディープラーニングライブラリとPyTorchを使用して、RとPythonの両方で実装されている。 Deepregressionは、それぞれディープラーニングライブラリとPyTorchを使用して、RとPythonの両方で実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:56:31 GMT)
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks for Road Network Inundation Status Prediction during Urban Flooding [1.4]
本研究の目的は, 道路セグメントの近未来洪水の現状を, 道路セグメントの現状と隣接道路セグメントに基づいて予測することである。道路セグメントレベルでの道路ネットワークの洪水状況の予測に関する既存の研究は欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:03:34 GMT)
Survey of Imbalanced Data Methodologies [1.4]
UCIとKeelデータセットのモデリングアルゴリズムにアンダーサンプリング/オーバーサンプリング手法を適用した。クラス不均衡法, モデリングアルゴリズム, グリッド検索基準の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:10:22 GMT)
Profitability Analysis in Stock Investment Using an LSTM-Based Deep Learning Model [1.3]
長期記憶ネットワーク(LSTM)ネットワーク上に構築した深層学習に基づく回帰モデルを提案する。特定の開始日と終了日について、株式のティッカー名に基づいて過去の株価を抽出し、将来の株価を予測する。インド株式市場の15の重要セクターから選ばれた75の重要銘柄にモデルを配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 11:09:51 GMT)
A New Dimension in Testimony: Relighting Video with Reflectance Field Exemplars [1.1]
本研究では,同じ被験者の平坦な環境下で照らされた映像の4次元反射場を推定する学習手法を提案する。入力映像の照明環境を推定し、被写体の反射場を用いて入力照明環境によって照らされた被写体の合成画像を作成する。本手法はホロコーストの生存者の映像上で評価し,現実性と速度の両面で最先端の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） (Tue, 6 Apr 2021 20:29:06 GMT)
Variable selection with missing data in both covariates and outcomes: Imputation and machine learning [1.0]
欠落したデータ問題は、健康研究で普遍的です。機械学習はパラメトリックな仮定を弱める。 XGBoostとBARTは、さまざまな設定で最高のパフォーマンスを発揮します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 20:18:29 GMT)
OodGAN: Generative Adversarial Network for Out-of-Domain Data Generation [1.0]
OodGANは、OODデータ生成のためのシーケンシャルジェネレーティブ・アドバーサリ・ネットワーク(SeqGAN)ベースのモデルである。提案するモデルはテキスト上で直接動作するので,自動エンコーダを組み込む必要がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:08:39 GMT)
Exact bounds for dynamical critical exponents of transverse-field Ising chains with a correlated disorder [1.0]
相関障害が存在する場合、動的臨界指数は有限であることを示す。また、動的臨界指数は、横磁場強度のチューニング過程に依存することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:25:31 GMT)
Neural Network-based Control for Multi-Agent Systems from Spatio-Temporal Specifications [0.8]
仕様言語としてSTREL(Spatio-Temporal Reach and Escape Logic)を使用します。 STREL仕様を用いた制御合成問題のマッピングを行い,勾配法と勾配法の組み合わせによる解法を提案する。我々はオフライン最適化の結果を用いてニューラルネットワークをトレーニングし、制御が現在の状態を入力する機械学習技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:08:09 GMT)
A Review of Formal Methods applied to Machine Learning [0.7]
機械学習システムの検証の新たな分野に適用される最先端の形式的手法を検討します。我々はまず,安全クリティカルな分野であるavionic softwareにおいて確立された形式的手法とその現状を思い出す。次に、機械学習のためにこれまでに開発された形式的手法を包括的かつ詳細にレビューし、その強みと限界を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:48:17 GMT)
Efficient and Privacy-Preserving Infection Control System for Covid-19-Like Pandemics using Blockchain [0.6]
接触追跡は、新型コロナウイルス(COVID-19)に似たパンデミックを制御する非常に効果的な方法である。既存のシステムは、プライバシ、セキュリティ、効率上の問題に悩まされている。本稿では, 効率的かつプライバシ保護型感染制御システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:09:14 GMT)
Few-Shot Keyword Spotting in Any Language [0.5]
任意の言語でキーワードスポッティングを行うための,数発の転送学習手法を提案する。大規模な多言語キーワードバンクの抽出を自動化し,埋め込みモデルのトレーニングに使用する。入力率1.2%で85.2%の平均ストリーミングキーワードスポッティング精度を達成し,キーワード検索における有望な初期結果を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:48:01 GMT)
Parametrized protocol achieving the Heisenberg limit in the optical domain via dispersive atom-light interactions [0.4]
光電界の小さな変位を検出するために提案された時間反転プロトコルについて検討する。スキームのホロノミックユニタリパラメトリゼーションプロセスを示し、最終的な感度を追求するために適切な初期状態を選択する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:32:45 GMT)
Volumetric parcellation of the right ventricle for regional geometric and functional assessment [0.4]
そこで我々は,3つのRV領域(apical, inlet, outflow)を局所的に評価する手法を開発した。この手法の入力は、エンドシストリクス(ED)とエンドシストリクス(ES)セグメンテーションされた3次元表面モデルである。本手法は,局所的周方向,大域的周方向,縦方向のRVリモデリングに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:35:20 GMT)
RadarScenes: A Real-World Radar Point Cloud Data Set for Automotive Applications [0.4]
このデータセットの目的は、新しい(機械学習に基づく)レーダー認識アルゴリズムの開発を可能にすることである。追加情報とダウンロード手順は、データセットのウェブサイト(www.radar-scenes.com)で見ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:22:23 GMT)
AI4D -- African Language Program [0.2]
この研究は、言語データセットのクラウドソーシング、収集、キュレーションにインセンティブを与えた3部構成のプロジェクトであるAI4D - African Language Programを詳述している。これまでの主な成果は、1)9以上のオープンソースの作成、さまざまなMLタスクにアノテートされたアフリカの言語データセット、2)これらのデータセットのベースラインモデルの作成である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:51:16 GMT)
Tree tensor network classifiers for machine learning: from quantum-inspired to quantum-assisted [0.0]
本稿では,データベクトルの長さが指数関数的に大きいヒルベルト空間において,多変量データを量子状態に符号化する量子支援機械学習(QAML)法について述べる。本稿ではゲートベースの量子コンピューティングデバイスに実装可能なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:31:48 GMT)
Topological Quantum Matter to Topological Phase Conversion: Fundamentals, Materials, Physical Systems for Phase Conversions, and Device Applications [0.0]
レビュー記事では、トポロジカルフェーズの詳細、変換プロセス、および潜在的な物理システムについて紹介する。デバイスにおけるトポロジカルな性質の適用は、トポロジカルな位相変換を制御する物理的構造の開発が遅いため、依然として制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 20:32:11 GMT)
Time-reversible and norm-conserving high-order integrators for the nonlinear time-dependent Schr\"{o}dinger equation: Application to local control theory [0.0]
一般時間依存型非線形シュリンガー方程式に好適な高次幾何について述べる。これらの構成は対称的中点暗黙法に基づいており、ノルム保存と時間可逆の両方である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:14:47 GMT)
The Tangent Search Algorithm for Solving Optimization Problems [0.0]
本稿では,Tangent Search Algorithm (TSA) と呼ばれる新しい集団最適化アルゴリズムを提案する。 TSAは接関数に基づく数学的モデルを用いて、与えられた解をより良い解へ移動させる。適応的な可変ステップサイズもこのアルゴリズムに統合され、収束能力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:56:22 GMT)
The Lindblad Form and the Reincarnation of Felix Bloch's Relaxation-Theory [0.0]
ブロッホとハバードの古典的磁気共鳴密度行列緩和理論と近代リンドブラディアンのマスター方程式法との関係について検討した。これらの古典的理論は、近代的な方法による最新の結果と完全に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:59:49 GMT)
Spurious Antenna Modes of the Transmon Qubit [0.0]
超伝導量子ビットは対破壊放射の共鳴吸収体である。量子ビットのスプリアスアンテナモードの明確な理解は、ペアブレーキング放射に敏感な設計を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:55:37 GMT)
Simulating the same physics with two distinct Hamiltonians [0.0]
デジタル量子シミュレータの代替バージョンを構築する方法を示す。短距離近傍の相互作用のみを用いて多体最大絡み合った状態を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:29:55 GMT)
Saving superconducting quantum processors from qubit decay and correlated errors generated by gamma and cosmic rays [0.0]
誤り訂正量子コンピュータは、誤差が小さく、相関がない場合にのみ機能する。フォノンを電子/準粒子ダウンコンバージョン物理学にモデル化することで、宇宙線や背景線が超伝導量子ビットにどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:06:26 GMT)
Robust Semantic Interpretability: Revisiting Concept Activation Vectors [0.0]
画像分類のための解釈可能性手法は、モデルが系統的に偏りがあるか、あるいは人間と同じ手掛かりに従うかを明らかにすることを試みる。提案するRobust Concept Activation Vectors (RCAV) は,個々のモデル予測やモデル全体の振る舞いに対する意味概念の影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 20:14:59 GMT)
Quantum jump Monte Carlo simplified: Abelian symmetries [0.0]
有限次元開量子系の量子力学において弱対称性を符号化する方法を示す。我々の結果は、複数のアベリア弱対称性の場合に直接一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:00:16 GMT)
Quantum Theory of Measurement [0.0]
本稿では, 量子力学的測定を, 測定対象システムと測定装置との相互作用を含む変動原理として記述する。理論は非局所であるため、結果の波動方程式は積分微分方程式(IDE)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:18:45 GMT)
Point classification with Runge-Kutta networks and feature space augmentation [0.0]
本稿では,[emphBenning et al., J. Comput で検討された Runge-Kutta Nets に基づくアプローチを組み合わせる。ダイナミクス, 9, 2019] と [emphDupont et al., NeurIPS, 2019] の入力空間を強化する技術により,点分類問題における深層ニューラルネットワークの数値性能を向上するネットワークアーキテクチャが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:54:30 GMT)
Partial local entropy and anisotropy in deep weight spaces [0.0]
我々は、最近提案された局所エントロピー損失関数のクラスを、平滑化正規化をウェイトの部分集合に限定することで洗練する。新しい損失関数は部分局所エントロピーと呼ばれ、重み空間の異方性に適応し、等方性に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:59:10 GMT)
On the Basis of Sex: A Review of Gender Bias in Machine Learning Applications [0.0]
まず、機械学習のジェンダーバイアスの実践例をいくつか紹介する。次に、機械学習モデルをより公平にする方法に対処するために、最も広く使われているフェアネスの形式化を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:11:16 GMT)
Nonlinear Model Based Guidance with Deep Learning Based Target Trajectory Prediction Against Aerial Agile Attack Patterns [0.0]
深層学習に基づく軌道予測と非線形モデル予測制御を組み合わせた新しいミサイル誘導アルゴリズムを提案する。目標加速度予測を用いた非線形モデルに基づく予測制御(NMPC-TAP)は,誤差距離の観点から比較すると有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:20:36 GMT)
NU-Wave: A Diffusion Probabilistic Model for Neural Audio Upsampling [0.0]
NU-Waveは、粗い16kHzまたは24kHz入力からサンプリングレート48kHzの波形を生成する最初のニューラルオーディオアップサンプリングモデルです。 NU-Waveは、信号対雑音比(SNR)、ログスペクトル距離(LSD)、ABXテストの精度で高性能を実現する高品質のオーディオを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:52:53 GMT)
Multiscale Governance [0.0]
ヒトデミクスは、異なるシステムを結ぶ経路のために伝播する。システムの脆弱性や堅牢性は、この複雑なシステムのネットワークがどのように管理されているかによって異なります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 19:23:44 GMT)
Multiple instance active learning for object detection [0.0]
マルチインスタンスアクティブオブジェクト検出(MI-AOD)は、オブジェクト検出のためのインスタンスレベルのアクティブな学習方法である。 MI-AODは、未ラベルのイメージをインスタンスバッグとして扱い、イメージのアンカーをインスタンスとして扱う。 MI-AODは最先端の手法よりも優れたマージンを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 07:03:38 GMT)
MuSLCAT: Multi-Scale Multi-Level Convolutional Attention Transformer for Discriminative Music Modeling on Raw Waveforms [0.0]
複雑な音楽タグの堅牢な表現を学ぶための新しいアーキテクチャであるMuSLCAT(Multi-scale and Multi-level Convolutional Attention Transformer)を紹介します。また,マルチスケール・マルチレベル・コンボリューショナル・アテンション・ネットワークのための MuSLCAN と呼ばれる MuSLCAT の軽量版も導入した。 MuSLCAT と MuSLCAN はどちらも、最先端の波形ベースのモデルと比較して、競争力のある結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:17:22 GMT)
Model-data-driven constitutive responses: application to a multiscale computational framework [0.0]
古典法則(モデルベース)、データ駆動補正コンポーネント、計算的マルチスケールアプローチを組み合わせたハイブリッド方法論が提示される。非線形数値均質化法により得られた低スケールのデータを用いてモデルベース材料表現を局所的に改善する。提案手法では,モデルとデータの両方が基本的な役割を担い,物理に基づく応答と機械学習のブラックボックスの相乗的統合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 16:34:46 GMT)
Many-Body Chaos in the Sachdev-Ye-Kitaev Model [0.0]
多体カオスは、強く相互作用する量子系の熱化を理解するための強力なフレームワークである。時間外相関器の成長を解析するための新しい有限サイズ再スケーリング手法を開発した。本手法は, Lyapunov指数である$lambda$を幅広い温度で正確に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 22:33:46 GMT)
MPC-based Reinforcement Learning for Economic Problems with Application to Battery Storage [0.0]
モデル予測制御(MPC)に基づく政策近似に焦点を当てます。政策勾配法は,政策が(ほぼ)バンバン構造を持つ場合,政策パラメータに意味のあるステップを生じさせることに苦慮する。本稿では,内点法に基づくホモトピー戦略を提案し,学習中に方針を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:37:14 GMT)
Localization of Autonomous Vehicles: Proof of Concept for A Computer Vision Approach [0.0]
本稿では,複雑なハードウェアシステムやカメラがなくても動作する自律走行車(AV)の視覚的ローカライズ手法を提案する。提案システムは,KITTIデータセットを用いてテストし,車両の最終的な位置を求める際に平均2mの精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:09:47 GMT)
IoT Security: Botnet detection in IoT using Machine learning [0.0]
本研究は、IoTネットワークにおけるボットネットベースの分散サービス拒否(DDoS)攻撃の検出と緩和に機械学習アルゴリズムを用いた革新的なモデルを提案する。提案モデルでは,ボットの脅威に関するセキュリティ問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:47:50 GMT)
Internal migration and mobile communication patterns among pairs with strong ties [0.0]
本研究では、国内における長距離住宅移動が、移動したエゴと移動しない頻繁に呼ばれるチェンジとの移動通信パターンにどのように影響するかを検討する。これらの移動は移動直後の通信パターンの変化と相関することがわかった。人口統計や位置情報は、呼び出し頻度が上昇するか崩壊するかを予測するのに役立ちますが、実際の呼び出し頻度の量を予測するには関係ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 01:33:57 GMT)
IndoFashion : Apparel Classification for Indian Ethnic Clothes [0.0]
インドの民族服の細かい分類のための15の異なるカテゴリを持つ106k以上の画像の最初の大規模な民族データセット。最終的に88.43%の分類精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 23:59:23 GMT)
High finesse microcavities in the optical telecom O-band [0.0]
モードボリューム30$lambda3$のスケーラブルでオープンアクセス可能な光マイクロキャビティプラットフォームについて報告する。その結果,Fabry-P'erot系キャビティにおいてこれまでに達成された最も高い光強調係数を著しく上回った。このプラットフォームは、強力な光-物質相互作用に依存する高性能量子デバイスのためのビルディングブロックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:58:02 GMT)
Heisenberg-limited estimation robust to detector inefficiency in a multi-parameter Mach-Zehnder network with squeezed light [0.0]
各干渉計出力チャネルにおける状態のウィグナー関数によって、状態進化の単純で直感的な幾何学的図式が提供される。このプロトコルは$beta=frac12(varphi_2)+theta_mathrmin-theta_mathrmout$の値を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 10:46:29 GMT)
Global Software Engineering in the Age of GitHub and Zoom [0.0]
世界中のソフトウェアが広範囲に及ぼす影響は、開発者や学者に新しい、そして深刻な責任を負わせます。私たちは、倫理を開発プラクティスに取り入れるより良い方法を見つけなければなりません。我々は、デプロイされたシステムが重要な社会システムと相互作用し、しばしば破壊するので、意図しない有害な結果にはるかに注意を払わなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:29:41 GMT)
Future of work: ethics [0.0]
過度な自動化がデジタル化プロセスの原動力のようだ。デジタル技術は人間のスキルを高め、人間の認知と能力をより生産的に活用するために設計されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:20:30 GMT)
Four-wave-cooling to the single phonon level in Kerr optomechanics [0.0]
超伝導量子干渉空洞とメカニカルナノビームを組み合わせたフラックスを利用した光学デバイスを提案する。マイクロ波回路の固有Kerr非線形性は, 逆直観的ブルーバンド冷却法にどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:46:55 GMT)
Faraday imaging induced squeezing of a double-well Bose-Einstein condensate [0.0]
二重井戸トラップに閉じ込められた原子ボース・アインシュタイン凝縮体において、非破壊的測定がスピンスクイーズを生成する方法を検討する。各井戸内の凝縮物は、量子非退化ハミルトンによって原子と相互作用するマッハ・ツェンダー構成のコヒーレント光線を用いて監視される。ゼロ検出電流と同一のコヒーレント光線で凝縮体をモニタリングすることは、原子上の測定のバックアクションを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:16:04 GMT)
Exploring Topic-Metadata Relationships with the STM: A Bayesian Approach [0.0]
現在のベイジアン手法と頻繁な方法の融合ではなく、完全にベイジアンアプローチを提案します。我々は、ドイツの国会議員によるtwitter投稿間の関係を探求することで、改善手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:28:04 GMT)
Exploration of Hardware Acceleration Methods for an XNOR Traffic Signs Classifier [0.0]
本研究では,交通標識分類のためのXNORネットワークの高速化の可能性を検討する。我々は,約450fpsの推論が可能な,XNORネットワーク用の独自のHDLアクセラレータを提案する。さらに優れた結果は、Xilinx FINNアクセラレータの2番目の方法で得られ、550フレームレートで入力画像を処理することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:01:57 GMT)
Ensemble deep learning: A review [0.0]
アンサンブル学習はいくつかの個別モデルを組み合わせてより良い一般化性能を得る。ディープアンサンブル学習モデルは、深層学習モデルとアンサンブル学習の両方の利点を組み合わせる。本論文では,最新の深部アンサンブルモデルについて検討し,その概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:56:29 GMT)
End-to-end Prostate Cancer Detection in bpMRI via 3D CNNs: Effect of Attention Mechanisms, Clinical Priori and Decoupled False Positive Reduction [0.0]
本研究では、Bi-parametric MR Imaging (bpMRI) における臨床的に重要な前立腺癌(csa)の自動局在化のための新しい3Dコンピュータ支援診断モデルを提案する。ディープアテンションメカニズムはその検出ネットワークを駆動し、多解像度で健全な構造と高度に識別可能な特徴次元をターゲットにしている。 CNNベースのモデルは、独立コホートにおける生検で確認された悪性腫瘍を検出するために訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 22:30:52 GMT)
Efficient transfer learning for NLP with ELECTRA [0.0]
ELECTRAアプローチは予算に対するNLPパフォーマンスで非常に効率的です。計算コストの面で、低リソース設定でNLPのSOTA性能に近づけるためにELECTRAを使用できますか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 19:34:36 GMT)
Edge Adaptive Hybrid Regularization Model For Image Deblurring [0.0]
雑音やぼやけた画像の再構成のために,空間適応型自動正規化モデルを提案する。エッジを検出し、エッジ情報に応じて、各ピクセルのTikhonovおよびTV正規化項のパラメータを空間的に調整する。シミュレーションにより,提案手法は画像のエッジを効果的に保留し,ノイズやぼやけを同時に除去することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:02:24 GMT)
Dopamine Transporter SPECT Image Classification for Neurodegenerative Parkinsonism via Diffusion Maps and Machine Learning Classifiers [0.0]
本研究では, SPECT イメージを通常の DaT-SPECT イメージ群と異常 DaT-SPECT イメージ群の2種類に分類する,自動的かつ堅牢な方法を提案する。 N患者の3D画像はN by Nペアワイズ距離行列にマッピングされ、トレーニングセットは拡散マップを使用して低次元空間に埋め込まれる。この方法の実現可能性は、Parkinsonism Progression Markers Initiative(PPMI)データセット1097の被験者と630人の患者のKCGMH-TW(Kohsiung Chang Gung Memorial Hospital)からの臨床コホートによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:30:15 GMT)
Dirac-like Hamiltonians associated to Schr\"odinger factorizations [0.0]
我々は、スカラー形状不変なシュラー・ディ・ジェル・ハミルトン多様体の分解法をディラック様行列ハミルトン多様体のクラスに拡張した。ディラックのようなハミルトニアンは高次元スピン系の還元から得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:01:49 GMT)
Designing Efficient and High-performance AI Accelerators with Customized STT-MRAM [0.0]
独自のSTT-MRAMと再構成可能なコアを備えた効率的で高性能なAI/Deep Learningアクセラレータの設計を実証します。リラックスしたビットエラー率と無視可能なAI精度のトレードオフにより、設計されたSTT-AIアクセラレータはそれぞれ75.4%、面積と電力の3.5%節約を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 00:34:06 GMT)
Design and implementation of an environment for Learning to Run a Power Network (L2RPN) [0.0]
本報告では,INRIAにおけるインターンシップの一環として実施した成果を要約する。インターンシップの目的は、電力網内の電力伝送をシミュレートするソフトウェア環境を開発することでした。私たちの環境は強化学習エージェントで電力網の制御を自動化するのに役立ち、オペレーターを支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 13:31:11 GMT)
Deep learning for prediction of complex geology ahead of drilling [0.0]
意思決定支援システムは、大量のデータと解釈の複雑さに対処するのに役立つ。彼らはリアルタイム測定を確率的地球モデルに同化し、最新のモデルを使って意思決定の推奨を行うことができる。本稿では,ジオステアリング決定支援フレームワークに2つのML手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:42:33 GMT)
Deep Conditional Transformation Models [0.0]
特徴集合上の結果変数条件の累積分布関数(CDF)を学習することは依然として困難である。条件変換モデルは、条件付きCDFの大規模なクラスをモデル化できる半パラメトリックなアプローチを提供する。我々は,新しいネットワークアーキテクチャを提案し,異なるモデル定義の詳細を提供し,適切な制約を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:45:07 GMT)
Current jumps in flat band ladders with Dzyaloshinskii-Moriya interactions [0.0]
局在したマグノン状態は、スペクトルの平らなバンドのため、異なる空間次元の多くのフラストレーション磁石に見られる。 DM相互作用の存在下でのソートゥース連鎖である1次元フラストレーション反強磁性体のパラダイム的な例を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 14:03:08 GMT)
Confidence-Optimal Random Embeddings [0.0]
本稿では、最適でデータに富む統計信頼度境界を持つjohnson-lindenstrauss分布を考案する。境界は、任意のデータ次元、埋め込み、および歪み耐性に対して、数値的に最良である。統計的精度の面での先行作業の改善に加え、データ可読アプローチの無意味な体制を正確に決定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:00:02 GMT)
Class-incremental Learning using a Sequence of Partial Implicitly Regularized Classifiers [0.0]
クラス増分学習では、トレーニングデータ全体にアクセスすることなく、複数のクラスを順次学習することが目的である。 CIFAR100データセットの実験では、提案手法がSOTAの性能を大きなマージンで向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 05:47:21 GMT)
Cavity-enhanced magnetometer with a spinor Bose-Einstein condensate [0.0]
提案した磁気センサの感度は、原子数に対してハイゼンベルクのようなスケーリングを示す。数ミリ秒のコヒーレンス時間を持つ104ドルの縮合原子に対して、磁気センサの感度をfT/$sqrtmathrmHz$--pT/$sqrtmathrmHz$で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 08:31:39 GMT)
Balancing Predictive Relevance of Ligand Biochemical Activities [0.0]
従来の教師付き機械学習技術、すなわちSupport Vector Machinesを用いて、非校正モデルのトレーニングを行う。 SVMはトレーニングサンプルの中で不均衡なデータセット、アウトレーヤ、高い多重線形性に敏感である。モデルの予測関連性のバランスをとる手法として,Plattのスケーリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 06:05:13 GMT)
Automatic Large Scale Detection of Red Palm Weevil Infestation using Aerial and Street View Images [0.0]
レッド・パーム・ウィービルの広がりは、日付の栽培者、家主、政府に大きな影響を与えた。ヤシの木の感染の早期検出は、不可逆的な損傷から木を救うことができる治療を可能にするために重要であることが証明されています。本稿では,最先端の深層学習アルゴリズムを用いて,ヤシに寄生するヤシの木を観察する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:35:26 GMT)
Autoencoder-based Representation Learning from Heterogeneous Multivariate Time Series Data of Mechatronic Systems [0.0]
本稿では,データベースの異質性に着目したオートエンコーダネットワークを用いた教師なし特徴抽出手法を提案する。異なるアプリケーションドメインからのメカトロニクスシステムの3つの公開データセットを使用して結果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:04:27 GMT)
Approximate Robust NMPC using Reinforcement Learning [0.0]
障害や不確実性の存在下で非線形システムを制御するための強化学習に基づくロバストモデル予測制御(RL-RNMPC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:34:58 GMT)
Application of an automated machine learning-genetic algorithm (AutoML-GA) coupled with computational fluid dynamics simulations for rapid engine design optimization [0.0]
本研究は,内燃機関のサロゲート最適化のための自動アクティブラーニング手法であるAutoML-GAについて述べる。遺伝的アルゴリズムを用いて、機械学習サロゲート表面上の設計最適点を特定する。その結果,AutoML-GAはCFDシミュレーションの少ない精度で最適化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 15:10:23 GMT)
An approach utilizing negation of extended-dimensional vector of disposing mass for ordinal evidences combination in a fuzzy environment [0.0]
本論文では,分類の順序フレームの詳細な定義について述べる。コンピュータビジョンの概念を利用した革新的な手法が提案され、識別のフレームの2つの重要な要素間の関係をよりよく表す。ベクトルのレベルを識別する順序フレームの不確かさのレベルを示すために、特別に設計された方法も提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 09:35:29 GMT)
A novel activity pattern generation incorporating deep learning for transport demand models [0.0]
本稿では,深層学習と旅行領域知識を融合した新しいアクティビティパターン生成フレームワークを提案する。アクティビティタイプを分類するために,エンティティ埋め込みとランダムフォレストモデルを用いたディープニューラルネットワークを開発した。その結果,作業開始時刻と終了時刻,学校活動の精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 04:07:05 GMT)
A fully automated end-to-end process for fluorescence microscopy images of yeast cells: From segmentation to detection and classification [0.0]
酵母細胞の蛍光顕微鏡画像の細胞区画を自動的にセグメント化し、検出し、分類するエンドツーエンドのプロセスを構築します。この完全に自動化されたプロセスは、PerICo1プロジェクトの対話型e-Scienceサーバに統合される。応用領域は酵母細胞における光学顕微鏡であるが、医療用途における多細胞画像にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 21:24:50 GMT)
A clinical validation of VinDr-CXR, an AI system for detecting abnormal chest radiographs [0.0]
X線スキャンで異常を検出するためのAIベースのシステムを検証するメカニズムを実証する。胸部X線検査6,285例のX線検査結果とAI結果の照合と比較により,システムの性能を前向きに測定した。インラボのパフォーマンスが大幅に低下したにもかかわらず、この結果、実生活でのシステムの適用に対する高いレベルの信頼性が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 02:53:35 GMT)
A Novel Approach for Semiconductor Etching Process with Inductive Biases [0.0]
本稿では,エッチングプロセスにインダクティブバイアスを適用するための新しい手法を提案する。私たちのアプローチは、より精度と低コストでエッチングプロセスを改善する新しい機会をもたらします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:51:52 GMT)
A New Parallel Adaptive Clustering and its Application to Streaming Data [0.0]
本稿では,適切な数のクラスを同時に選択しながら,自動的にデータを分類する並列適応クラスタリング(pac)アルゴリズムを提案する。並列スレッドの結果を効率よくクラスタリングする正規化セット mik-means を開発した。提案手法の性能を特徴付けるための理論的解析と数値実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 17:18:56 GMT)
A Latent space solver for PDE generalization [0.0]
潜在空間における偏微分方程式(PDE)を解くためのハイブリッド解法を提案する。ソルバーはエンジニアリングケースでテストされ、結果はいくつかのPDE条件にうまく一般化できることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 12:16:53 GMT)
A Decade of Research for Image Compression In Multimedia Laboratory [0.0]
可変解像度は、画像、ビデオ、および3Dモーションデータ圧縮に使用された。本報告では, 上記の技術およびその他の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 18:11:31 GMT)
A Caputo fractional derivative-based algorithm for optimization [0.0]
本稿では,一般のCaputo fractional descent gradient (CFGD)法を提案する。非適応型アダプティブ端末とアダプティブオーダーの3つのバージョンを提案します。非二次関数の場合、ガウス・ジャコビ四乗法を用いてCFGDの効率的な実装を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Apr 2021 03:01:14 GMT)