SCALE: Modeling Clothed Humans with a Surface Codec of Articulated Local
Elements [62.7] 衣服のモデル化と再構成は、調音性、非剛性変形、衣服の種類や地形の変化などにより困難である。
最近の研究では、ニューラルネットワークを使ってローカルな表面要素をパラメータ化している。
まず、人間の体モデルに基づいて表面要素を変形させます。
第2に,局所的な特徴から局所的な幾何学を回帰させることにより,既存の神経表面要素の制限を解消する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:59:39 GMT)
A-SDF: Learning Disentangled Signed Distance Functions for Articulated
Shape Representation [62.5] A-SDF (Articulated Signed Distance Functions) を導入して, 曲面形状を表す。
本モデルでは, 部分点群や実世界深度画像など, 未知のデータへの一般化を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:53:54 GMT)
Lattice-BERT: Leveraging Multi-Granularity Representations in Chinese
Pre-trained Language Models [62.4] 中国語のための新しい事前学習パラダイムであるLattice-BERTを提案する。
文中の文字や単語から格子グラフを構築し、これらすべてのテキスト単位をトランスフォーマーに供給します。
本モデルが12層設定で平均1.5%の増加をもたらすことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 02:36:49 GMT)
3DCrowdNet: 2D Human Pose-Guided3D Crowd Human Pose and Shape Estimation
in the Wild [61.9] 3DCrowdNetは、2D人間のポーズガイド3D群衆ポーズと形状推定システムです。
我々の3DCrowdNetは、これまでのクラウドシーン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） (Thu, 15 Apr 2021 08:21:28 GMT)
Cross-domain Speech Recognition with Unsupervised Character-level
Distribution Matching [60.8] 2つの領域における各文字間の微粒化適応を行うための文字レベルの分布マッチング手法であるCMatchを提案する。
Libri-Adaptデータセットを用いた実験の結果,提案手法はクロスデバイスとクロス環境の両方で14.39%,16.50%の単語誤り率(WER)を低減できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 14:36:54 GMT)
Applications of Differential Privacy in Social Network Analysis: A
Survey [60.7] 差別化プライバシは、情報を共有し、強力な保証でプライバシを保存するのに有効である。
ソーシャルネットワーク分析は多くのアプリケーションで広く採用されており、差分プライバシーの応用のための新たな領域が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 00:50:10 GMT)
Attentive Max Feature Map for Acoustic Scene Classification with Joint
Learning considering the Abstraction of Classes [48.7] 本稿では,注意機構の解明と現象の緩和のために,注意と最大特徴写像の2つの効果的な手法を組み合わせた注意最大特徴写像と呼ばれる機構を提案する。
提案手法を2つ適用し,サブタスクA上での単一システム間の最先端の性能を実現した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 03:14:15 GMT)
Sometimes We Want Translationese [48.5] 一部のアプリケーションでは、元の(入力)テキストに対する忠実さが保存に重要である。
NMTシステムが堅牢性と信頼性を示すかどうかを定量化する、シンプルで斬新な方法を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:39:47 GMT)
On Energy-Based Models with Overparametrized Shallow Neural Networks [44.7] エネルギーベースモデル(EBM)は、ジェネレーションモデリングの強力なフレームワークです。
この研究では、浅いニューラルネットワークに焦点を当てます。
我々は、いわゆる「アクティブ」体制で訓練されたモデルが、関連する「怠慢」またはカーネル体制に対して統計的に有利であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:34:58 GMT)
Rehearsal revealed: The limits and merits of revisiting samples in
continual learning [43.4] 我々は,継続学習における最も確立された手法の一つであるリハーサルの限界とメリットについて考察する。
リハーサルで順次訓練されたモデルは、タスクが完了した後も同じ低損失領域にとどまりがちであるが、サンプルメモリに過剰適合する危険性がある。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:28:14 GMT)
A Decomposition Model for Stereo Matching [43.0] 本稿では, ステレオマッチングの分解モデルを用いて, 解像度が増大するにつれて計算コストが過度に増大する問題を解く。
私たちのモデルは、非常に低い解像度でのみ高密度マッチングを実行し、異なる高分解能でスパースマッチングを使用して、スケールごとに失われた詳細のばらつきを回復します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:16:23 GMT)
A systematic comparison of grapheme-based vs. phoneme-based label units
for encoder-decoder-attention models [42.8] 我々は,エンコーダ・デコーダ・アテンションASRモデルに対して,グラファイムと音素に基づく出力ラベルを体系的に比較する。
Switchboard 300h と LibriSpeech ベンチマークで実施された実験は、音素ベースのモデリングは、グラファイムベースのエンコーダ-デコーダ-アテンションモデリングと競合していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:59:10 GMT)
Learning Regional Attention over Multi-resolution Deep Convolutional
Features for Trademark Retrieval [39.6] R-MAC(Regional-Maximum Activation of Convolutions)に集約されたオフザシェルフの深い特徴は、最先端の結果をもたらす。
R-MACは背景の乱雑/自明な領域の存在に悩まされ、ばらつきを拡大し、重要な空間情報を捨てる。
これらの欠点を克服するために、R-MACに3つの単純だが効果的な修正を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 05:18:28 GMT)
Federated Learning for Malware Detection in IoT Devices [35.0] フェデレーション学習を使用してIoTデバイスに影響を与えるマルウェアを検出するフレームワークが紹介されている。
マルウェアの影響を受けながら、いくつかの実際のIoTデバイスのネットワークトラフィックをデータセットでモデリングするN-BaIoTが、提案したフレームワークの評価に使用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:14:22 GMT)
Pseudo Zero Pronoun Resolution Improves Zero Anaphora Resolution [34.7] ゼロアナフォラ分解能(ZAR)のための新しい事前学習タスクと微調整手法を提案する。
大規模な生のコーパスからZARに必要なアナフォリックな関係知識の習得を目指します。
実験の結果,提案手法は従来の最先端性能よりも大きなマージンを持つことがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:43:57 GMT)
Does Putting a Linguist in the Loop Improve NLU Data Collection? [34.3] クラウドソーシングNLPデータセットには、データ収集が完了した後にのみ識別される体系的なギャップとバイアスが含まれます。
テストケースとして自然言語を推論し、データ収集中に言語学者をループに配置することが有益かどうかを問う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 00:31:10 GMT)
Data-QuestEval: A Referenceless Metric for Data to Text Semantic
Evaluation [33.7] QuestEvalは、予測と構造化された入力データを直接比較し、質問や回答を自動的に行うメトリクスである。
マルチモーダルQG/QAのトレーニングを可能にする合成マルチモーダルコーポラを構築します。
基準なし、マルチモーダルで、E2EおよびWebNLGベンチマークで人間の判断と最新の相関関係を得ます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:10:46 GMT)
Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images Using a Dual-Domain
Network [33.5] 合成開口レーダ(SAR)画像からの変化検出は、重要かつ困難な作業です。
既存の手法は主に空間領域の特徴抽出に焦点を当てており、周波数領域にはほとんど注意が払われていない。
上記の2つの課題に取り組むためのデュアルドメインネットワークを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 00:57:26 GMT)
Meta Faster R-CNN: Towards Accurate Few-Shot Object Detection with
Attentive Feature Alignment [33.4] Few-shot Object Detection (FSOD) は、少数の例でオブジェクトを検出することを目的としている。
本稿では,データ不足ベースクラスから学習したメタ知識を新しいクラスに転送することで,メタラーニングに基づくマイショットオブジェクト検出手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 19:01:27 GMT)
An Empirical Study on Neural Keyphrase Generation [33.0] 近年、神経キーフレーズ生成(KPG)が盛んに行われている。
KPGタスクのモデル性能は、深層学習研究の進展とともに大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:33:40 GMT)
All you need are a few pixels: semantic segmentation with PixelPick [30.2] そこで本研究では,十分なセグメンテーション性能を達成するためには,いくつかの精細なピクセルラベルだけでよいことを示す。
我々は,この現象をpixelpickと呼ばれるアクティブ学習フレームワークで活用し,ラベリングコストを劇的に削減する方法を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:04:20 GMT)
Serverless Federated Learning for UAV Networks: Architecture,
Challenges, and Opportunities [27.4] 無人航空機(UAV)は、民間および軍事分野の次世代無線ネットワークにおける広範なアプリケーションをサポートすることを想定しています。
本稿では,中央エンティティを持たないUAVネットワーク内でFLを実現する,SELF-UNという新しいアーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:11:13 GMT)
Unlocking Compositional Generalization in Pre-trained Models Using
Intermediate Representations [27.2] seq2seq(sequence-to-sequence)モデルは、分散構成の一般化に苦しむことが知られている。
事前訓練されたseq2seqモデルにおける中間表現が組成一般化に及ぼす影響について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 14:15:14 GMT)
The Role of Context in Detecting Previously Fact-Checked Claims [27.1] 我々は、文脈が本当に重要である政治的議論でなされた主張に焦点を当てている。
本稿では,事実確認説明書において,クレームのコンテキストをソース側とターゲット側の両方でモデル化することの影響について検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:39:37 GMT)
TorontoCL at CMCL 2021 Shared Task: RoBERTa with Multi-Stage Fine-Tuning
for Eye-Tracking Prediction [26.0] 本稿では, CMCL 2021共有課題に対する人間読影パターンの予測について述べる。
我々のモデルは5つの視線追跡特徴を予測するために回帰層を持つRoBERTaを用いている。
私たちの最終提出は3.929のMAEスコアを達成し、このタスクに参加した13チームのうち3位を獲得しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 05:29:13 GMT)
Weakly Supervised Video Anomaly Detection via Center-guided
Discriminative Learning [25.8] 監視ビデオの異常検出は、異常なビデオコンテンツと持続時間の多様性のために難しい作業です。
本稿では,トレーニング段階でビデオレベルラベルのみを必要とする異常回帰ネット(ar-net)と呼ばれる異常検出フレームワークを提案する。
本手法は,上海テクデータセットにおける映像異常検出に新たな最先端結果を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 06:41:23 GMT)
Embedding Adaptation is Still Needed for Few-Shot Learning [25.4] atgは、追加の人間知識なしにトレーニングおよびテストタスクセットを定義するための原則化されたクラスタリング手法である。
既存のベンチマークよりも容易で、相互に、あるいは難しいタスクセットを生成するためのATGの有効性を実証的に実証する。
グラデーションベースのメソッドは、転送が最も困難であるときに、メトリックベースのタスクを上回ることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 06:00:04 GMT)
Neural Sequence Segmentation as Determining the Leftmost Segments [25.4] 自然言語文をセグメントレベルで段階的に分割する新しい枠組みを提案する。
セグメンテーションのすべてのステップにおいて、残りのシーケンスの一番左のセグメントを認識する。
3つのデータセットにまたがる構文的チャンキングと中国語のパート・オブ・スパイチ・タギングに関する広範な実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 03:35:03 GMT)
Effect of Post-processing on Contextualized Word Representations [20.9] 静的埋め込みの事後処理は、語彙レベルとシーケンスレベルのタスクの両方のパフォーマンスを改善するために示されてきた。
事前学習した言語モデルの異なる層から得られた文脈的埋め込みに対する後処理の有用性を疑問視する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:40:42 GMT)
Privacy-Adaptive BERT for Natural Language Understanding [20.8] BERTを用いたローカルプライバシ設定下でのNLUモデルの有効性向上について検討する。
本稿では,プライバシ対応lmプリトレーニング手法を提案し,民営化テキスト入力におけるモデル性能を大幅に向上できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:01:28 GMT)
First the worst: Finding better gender translations during beam search [19.9] 文法的ジェンダー翻訳における体系的誤りによるジェンダーバイアスに着目した。
ソース文から自動的に得られる性別特徴を用いて,nbestリストのランク付け実験を行った。
これらの技術を組み合わせることで、追加のバイリンガルデータや追加のNMTモデルを必要としないWinoMT精度が大幅に向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:53:30 GMT)
How to Train BERT with an Academic Budget [19.2] 大規模な言語モデル a la BERT は、NLP で普遍的に使用されていますが、事前トレーニングは、少数のよく資金提供された業界ラボでしか利用できない高級品とみなされます。
低レンジの12GBGPUを8台のみ使用し,マスク付き言語モデルを24時間でプリトレーニングするレシピを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 18:17:12 GMT)
COIL: Revisit Exact Lexical Match in Information Retrieval with
Contextualized Inverted List [19.2] COILは文脈化された正確な一致検索アーキテクチャであり、意味的語彙マッチングをもたらす。
COILは古典的な語彙レトリバーと最先端の深いLMレトリバーを同等またはより小さいレイテンシで上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 00:53:54 GMT)
Reward Optimization for Neural Machine Translation with Learned Metrics [18.6] 我々は,最先端のモデルベースメトリクスBLEURTを用いてニューラル機械翻訳(NMT)モデルを最適化することが有用かどうかを検討する。
その結果、BLEURTによる報酬最適化は、平滑なBLEUでトレーニングする場合の限られた利益とは対照的に、メトリクススコアを大きなマージンで増加させることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:53:31 GMT)
An Alignment-Agnostic Model for Chinese Text Error Correction [17.4] 本稿では,誤字・欠字・冗長字の種類で中国語の誤りを訂正する方法を検討する。
ほとんどの既存モデルは誤り文字の誤りを訂正できるが、欠落文字や冗長文字を扱うことはできない。
本稿では,テキストアライメントと非アライメントの両方を処理可能な,アライメント非依存な新たな検出訂正フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 01:17:34 GMT)
Consistency Training with Virtual Adversarial Discrete Perturbation [17.3] 本稿では,オリジナル入力と摂動入力とが類似するトレーニングモデルの予測を強制する効果的な一貫性トレーニングフレームワークを提案する。
少数のトークンを置き換えることで得られる仮想対向離散ノイズは、トレーニングモデルの決定境界を効率的にプッシュする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 07:49:43 GMT)
Geometry-Free View Synthesis: Transformers and no 3D Priors [16.9] トランスフォーマーモデルでは,手作業による3次元バイアスを伴わずに全く新しいビューを合成できることを示す。
i)ソースビューとターゲットビューの長距離3D対応を暗黙的に学習するグローバルアテンションメカニズムによって実現される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:58:05 GMT)
Towards A Process Model for Co-Creating AI Experiences [16.8] テクノロジーをデザイン素材として考えることは、デザイナーにとって魅力的です。
材料として、AIは設計プロセス自体の一部としてその特性が現れるため、このアプローチに抵抗します。
10組のデザイナーとエンジニアによるデザイン研究により、共創過程を調査します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:53:34 GMT)
Spectral MVIR: Joint Reconstruction of 3D Shape and Spectral Reflectance [15.6] 画像形成における幾何学的原理とフォトメトリック原理の両方を考慮したレンダリングモデルを提案する。
直交スペクトル反射率と3次元形状の連成再構成のためのコスト最適化MVIRフレームワークを構築した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 08:36:23 GMT)
Detect and Classify -- Joint Span Detection and Classification for
Health Outcomes [15.5] 単語レベル情報と文レベル情報の両方を用いて,結果スパン検出と結果型分類を同時に行う手法を提案する。
健康結果検出のためのいくつかのベンチマークデータセットの実験結果から,我々のモデルはデカップリング法より一貫して優れていることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:47:15 GMT)
Syntax-Aware Graph-to-Graph Transformer for Semantic Role Labelling [15.5] 意味的役割分類(SRL)の目標は、文の述語-引数構造を認識することである。
最近のモデルでは、構文情報はSRLのパフォーマンスを向上させることができるが、他の構文に依存しないアプローチは妥当なパフォーマンスを達成した。
本稿では,グラフ関係を入力する新しい手法により,構文構造を符号化する構文対応グラフ変換器(SynG2G-Tr)アーキテクチャを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 18:14:18 GMT)
Proteno: Text Normalization with Limited Data for Fast Deployment in
Text to Speech Systems [15.4] 新しい言語上でのテキスト音声(TTS)のテキスト正規化(TN)は困難である。
そこで本研究では,複数の言語で使用するデータのサイズを3%未満に抑えながら,複数の言語に対応可能な新しいアーキテクチャを提案する。
スペイン語とタミル語でTN for TTSの最初の成果を公開し、また、アプローチのパフォーマンスが以前の英語での作業に匹敵することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:14:28 GMT)
Machine Learning Approaches for Type 2 Diabetes Prediction and Care
Management [15.2] 本論文は,糖尿病合併症予測の概観を包括的に包括して,文献の欠失を補うことを目的とする。
機械学習(ml)モデルの構築とデプロイの経験を通じて、実際の臨床シナリオで遭遇するさまざまな問題を説明する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 23:38:39 GMT)
Accurate Prediction of Free Solvation Energy of Organic Molecules via
Graph Attention Network and Message Passing Neural Network from Pairwise
Atomistic Interactions [14.9] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(gnn)アーキテクチャに基づく自由解法エネルギー予測問題に対する2つの新しいモデルを提案する。
gnnは分子の予測情報をグラフ構造から直接低次元の特徴として要約することができる。
提案手法は, 解解自由エネルギー予測のタスクにおいて, 既存の機械学習手法に加えて, 量子力学および分子動力学の手法を上回っていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 22:15:18 GMT)
SummVis: Interactive Visual Analysis of Models, Data, and Evaluation for
Text Summarization [14.8] SummVisは抽象要約を視覚化するためのオープンソースツールです。
テキスト要約に関連するモデル、データ、評価メトリクスの詳細な分析を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:13:00 GMT)
Tie Your Embeddings Down: Cross-Modal Latent Spaces for End-to-end
Spoken Language Understanding [14.8] 我々はE2Eシステムをマルチモーダルモデルとして扱い、音声とテキストを2つのモーダルとして機能させる。
テキスト埋め込みに近い音響埋め込みを誘導するために,異なるマルチモーダルな損失を用いることを提案する。
CMLSモデルを2つの公開E2Eデータセット上にトレーニングし,提案した三重項損失関数が最高の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:38:29 GMT)
Micro-Estimates of Wealth for all Low- and Middle-Income Countries [14.7] 2.4kmの解像度で135か所の低所得国と中所得国の人口を包含する富と貧困の最初のマイクロ見積もりを開発した。
この推定は、衛星、携帯電話ネットワーク、地形地図、およびFacebookの集合的および非特定接続データからの膨大なおよび異種データに機械学習アルゴリズムを適用することによって構築される。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 20:37:46 GMT)
Camera View Adjustment Prediction for Improving Image Composition [14.5] 本稿では、撮影前にカメラビューの調整方法について、カメラマンに提案する深層学習に基づくアプローチを提案する。
写真が撮られる前に合成を最適化することで、撮影者がより良い写真を撮れるようになる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:18:31 GMT)
FedSAE: A Novel Self-Adaptive Federated Learning Framework in
Heterogeneous Systems [14.2] Federated Learning(FL)は、何千ものエッジデバイスがデータをサーバに同心的にアップロードすることなく、ローカルにモデルをトレーニングできる、新しい分散機械学習である。
我々は、デバイスの自動トレーニングタスクを調整する新しい自己適応型フェデレーションフレームワークFedSAEを導入し、参加者を積極的に選択してパフォーマンス劣化を緩和する。
このフレームワークでは、サーバは、トレーニング損失に基づいて、デバイスのトレーニング値を評価する。
その後、サーバは、通信のオーバーヘッドを減らすために、グローバルモデルにより大きな価値を持つクライアントを選択する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:14:11 GMT)
Efficient Ring-topology Decentralized Federated Learning with Deep
Generative Models for Industrial Artificial Intelligent [14.0] 深層生成モデル(dgms)のためのリングトポジ型分散連体学習方式を提案する。
我々のRDFLスキームは通信効率を向上し、目標IIoTタスクにおけるDGMを向上するための訓練性能を維持する。
さらに、通信効率とFLセキュリティをさらに向上するため、IPFS(InterPlanetary File System)を導入している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 08:09:54 GMT)
Node Co-occurrence based Graph Neural Networks for Knowledge Graph Link
Prediction [13.9] NoKEは、知識グラフ補完を改善するために、エンティティ間の共起と関係をグラフニューラルネットワークに統合することを目的としている。
NoKEは、知識グラフ補完のための3つの新しい、挑戦的で困難なベンチマークデータセットCoDExに関する最新の結果を取得します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:51:52 GMT)
Demographic-Guided Attention in Recurrent Neural Networks for Modeling
Neuropathophysiological Heterogeneity [13.2] 人口動態誘導型注意メカニズムを用いた機能的ネットワーク差の異種パターンのモデル化を提案する。
DGAヘッドから計算されたコンテキストは、個々の人口統計情報に基づいて適切な機能ネットワークに焦点を合わせるのに役立つ。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:58:36 GMT)
Recent Advances in Domain Adaptation for the Classification of Remote
Sensing Data [13.0] リモートセンシングデータ分類の問題を解決するためにドメイン適応(DA)アプローチが提案されている。
本稿では,リモートセンシングにおけるDAの最近の進歩について批判的なレビューを行う。
高い空間分解能とスペクトル分解能を特徴とするリアルリモートセンシング画像に対する検討手法の適用例を紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:15:48 GMT)
Generating Datasets with Pretrained Language Models [12.9] ラベル付きデータを必要としない高品質な埋め込みを実現するために,事前訓練済みの言語モデルがどのように活用できるかを示す。
その生成能力を利用してラベル付きテキストペアのデータセット全体をスクラッチから生成する。
完全に教師なしのアプローチは、いくつかの英語意味テキスト類似性データセットの強いベースラインを上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:51:41 GMT)
Simultaneous Multi-Pivot Neural Machine Translation [12.8] 同時のピボットNMT設定では、2つのピボット言語を使用することで最大5.8 BLEUの改善につながります。
N-way parallel UN corpus for Arabic to English NMTをフランス語とスペイン語でピボットとして用いた低リソース設定における実験により、2つのピボット言語を使用した同時ピボットNMT設定が最大5.8 BLEUの改善につながることが明らかになった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:19:52 GMT)
Go with the Flow: Adaptive Control for Neural ODEs [10.3] ニューラル制御ODE(N-CODE)と呼ばれる新しいモジュールについて述べる。
N-CODEモジュールは、初期または現在のアクティベーション状態からトレーニング可能なマップによって制御される動的変数である。
単一モジュールは、適応的に神経表現を駆動する非自律フロー上の分布を学ぶのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:03:12 GMT)
PURE: Passive mUlti-peRson idEntification via Deep Footstep Separation
and Recognition [10.2] 受動的多人数識別システムとしてシステム名を提案する。
systemname はユーザーの足跡にユニークな「足跡」を解読することでユーザを受動的に識別する。
ドメインの汎用性と識別精度を向上させるために、対比学習技術を適用します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 00:28:05 GMT)
State and Topology Estimation for Unobservable Distribution Systems
using Deep Neural Networks [8.7] リアルタイムオブザーバビリティが制限されているため,再構成可能な分散ネットワークの時間同期状態推定は困難である。
本論文では,深層学習(DL)に基づくトポロジー同定(TI)と不均衡な3相分布系状態推定(DSSE)の手法を定式化する。
2つのディープニューラルネットワーク(DNN)は、同期失調症測定装置(SMD)によって不完全に観察されるシステムに対して、TIおよびDSSEを実装するために順次動作するように訓練されます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 02:46:50 GMT)
Time-Stamped Language Model: Teaching Language Models to Understand the
Flow of Events [8.7] 我々はこの課題を質問応答問題として定式化することを提案する。
これにより、手続き的テキスト理解に適応することで、他のQAベンチマークで事前訓練された言語モデルを使用することができる。
Proparaデータセットで評価したモデルでは、F1スコアが3.1%上昇した状態での公開結果の改善が示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:50:41 GMT)
On the Assessment of Benchmark Suites for Algorithm Comparison [7.5] BBOBスイートのほとんどのベンチマーク関数は、高い難易度(最適化アルゴリズムと比較)と低い差別性を有することを示す。
我々は、ベンチマークスイートの設計を改善することを含む、ベンチマークにおけるIRTの潜在的な使用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:20:11 GMT)
Facilitating Machine Learning Model Comparison and Explanation Through A
Radial Visualisation [7.3] 動的な機能数を持つMLモデルの依存は、MLモデルとその依存機能を直接明らかにする視覚化の構造に符号化される。
可視化の構造とともに、特徴の重要性はML説明のためのRadialNet Chartで直接見分けることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:13:48 GMT)
Learning User's confidence for active learning [7.0] 作業シナリオにおけるアクティブラーニングの適用性について検討する。
本稿では,ラベル付けにおけるユーザの信頼度を学習する分類器に基づくフィルタリング手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:54:27 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning Based Coded Computation for Mobile Ad
Hoc Computing [6.9] マルチエージェント強化学習(MARL)に基づく新しい符号化計算方式を提案する。
MARLには、ネットワーク変更への適応性、高い効率性、不確実なシステム障害に対する堅牢性など、多くの有望な特徴がある。
包括的シミュレーション研究により,提案手法は最先端分散コンピューティングスキームを上回ることができることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:50:57 GMT)
Robust Backdoor Attacks against Deep Neural Networks in Real Physical
World [6.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)は様々な応用に広く利用されている。
既存のバックドアのほとんどがデジタルドメインに焦点を当てているが、実際の現実世界におけるバックドア攻撃を調査する研究はほとんどない。
本稿では,物理世界のディープラーニングモデルに対するバックドア攻撃を実装するためのロバストな物理バックドア攻撃手法ptbを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:51:14 GMT)
A Meta-learning based Distribution System Load Forecasting Model
Selection Framework [6.5] フレームワークには、機能抽出、候補モデルラベリング、オフライントレーニング、オンラインモデルレコメンデーションといったプロセスが含まれている。
ユーザ負荷予測ニーズを入力機能として使用することにより,複数のメタ学習者が,予測精度に基づいて利用可能な負荷予測モデルをランク付けする。
スコアリング投票機構は、各メタレナーからのレコメンデーションを重み付け、最終的なレコメンデーションを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:14:06 GMT)
Are Multilingual BERT models robust? A Case Study on Adversarial Attacks
for Multilingual Question Answering [6.4] 我々は,多言語BERTで事前学習した多言語QA(MLQA)システムを探索し,攻撃に成功した最初の人物である。
QAペアの他の言語に関係なく、モデルが英語と質問の言語に優先順位を付けることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:55:09 GMT)
Towards Handling Uncertainty-at-Source in AI -- A Review and Next Steps
for Interval Regression [6.2] 本稿では,近年の成長領域である区間値データの線形回帰に着目した。
我々は,最先端手法の詳細な分析を行い,特性の異なるデータセットに適用した場合の動作,利点,落とし穴を明らかにする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 05:31:10 GMT)
Heterogeneous Tensor Mixture Models in High Dimensions [5.7] 我々は,不均質な共分散を持つ柔軟高次元テンソル混合モデルを導入する問題を考える。
本手法は,実パラメータの統計的近傍に幾何学的に収束することを示す。
自閉症スペクトラム障害の診断に重要な脳領域を明らかにする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:06:16 GMT)
Stance Detection on Social Media: State of the Art and Trends [5.6] ソーシャルメディアにおけるスタンス検出は、感情分析が最適ではないかもしれない様々な社会的・政治的応用のための新たな意見マイニングパラダイムである。
本稿では,これらのコミュニティにおけるスタンス検出の取り組みについて調査し,ソーシャルメディアにおける現在の意見マイニング手法における利用状況について考察する。
ソーシャルメディア上でのスタンス検出手法の徹底的なレビューとして,タスク定義,スタンス検出におけるさまざまなタイプのターゲット,使用する機能,適用されたさまざまな機械学習アプローチについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:41:20 GMT)
A survey of active learning algorithms for supervised remote sensing
image classification [5.4] 効率的なトレーニングセットを定義することは、リモートセンシングイメージ分類ルーチンの成功の最も繊細なフェーズの1つです。
アクティブラーニングは、サンプリングを通じてモデルのパフォーマンスを反復的に改善することで、効率的なトレーニングセットの構築を目指しています。
本稿では、アクティブ学習アルゴリズムの主なファミリであるコミッション、大きなマージン、後方確率ベースをレビューおよびテストする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:36:59 GMT)
Otaku: Intelligent Management System for Student-Intensive Dormitory [5.1] 発展途上国のほとんどの学生寮では、多くの人が単一機能寮に住んでいる。
学生寮の生活に関わる施設を統合するため,モノのインターネットを利用したスマート寮システム「オタク」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:48:17 GMT)
Ensemble of MRR and NDCG models for Visual Dialog [5.0] 人間の言語で会話し、視覚的コンテンツを理解するAIエージェントを評価することは難しい。
平均相互ランク(mrr)メトリックは、1つの人間由来の回答のランクを考慮してモデルパフォーマンスを評価する。
強MRRモデルとNDCGモデルをマージできる2段階の非パラメトリックランキング手法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:09:32 GMT)
Hierarchical Learning for Generation with Long Source Sequences [4.9] 我々は,複数のシーケンスから逐次タスクへ標準トランスフォーマーを上回る階層的アテンション・トランスフォーマティブ・ベース・アーキテクチャ(hat)を設計し,検討する。
本モデルでは,ArXiv,CNN/DM,SAMSum,AMIの4つの要約タスクに対して,最先端の成果を達成し,PubMed R1およびR2 SOTAをさらに推し進める。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:57:32 GMT)
SINA-BERT: A pre-trained Language Model for Analysis of Medical Texts in
Persian [4.7] SINA-BERT は BERT (Devlin et al) で事前訓練された言語モデルである。
我々はSINA-BERTを用いて、医学的質問の分類、医学的感情分析、医学的質問の検索を行う。
それぞれのタスクに対して,ペルシャの注釈付きデータセットをトレーニングと評価のために開発し,特に複雑で長い医学的質問に対する各タスクのデータ表現を学習した。
同じアーキテクチャがタスク間で使用されているため、SINA-BERTは以前はペルシア語で使用できたBERTベースのモデルよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:22:27 GMT)
A Sample-Based Training Method for Distantly Supervised Relation
Extraction with Pre-Trained Transformers [4.7] ハードウェア要求を緩和するDSREの新しいサンプリング手法を提案する。
提案手法では, バッチ内の袋からランダムに文をサンプリングすることにより, バッチ中の文数を制限する。
ランダムサンプリングによる問題を軽減するために,学習モデルのアンサンブルを用いて予測を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:09:34 GMT)
Simple Quantum Key Distribution using a Stable Transmitter-Receiver
Scheme [4.7] 量子鍵分配(Quantum Key Distribution, QKD)は、2人の遠隔ユーザー間で安全な鍵交換を可能にする技術である。
我々は、安定な送信機受信機方式の助けを借りて、簡単なQKDを実装した。
このスキームはファイバースプール上でもテストされ、安定で安全な有限鍵レートは毎秒7.32kである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:22:26 GMT)
Towards Deconfounding the Influence of Subject's Demographic
Characteristics in Question Answering [4.5] 質問回答タスクは、汎用マシンインテリジェンスのベンチマークとして使用される。
主要なQAデータセットは、性別、職業、国籍に関する分布を歪めている。
性別や国籍によっては正確さが低いという証拠はほとんどない。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:26:54 GMT)
Tracking entities in technical procedures -- a new dataset and baselines [4.5] techtrackは1手順あたり平均4.7エンティティの1200以上のユニークなエンティティを識別する。
我々は,エンティティ追跡タスクにおける最先端モデルの性能を評価し,それらが人間のアノテーション性能よりかなり低いことを確認する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:16:41 GMT)
Sublanguage: A Serious Issue Affects Pretrained Models in Legal Domain [4.5] 法的英語は、誰にとっても重要だが、誰にとっても理解できないサブ言語である。
これらのモデルが法律のサブ言語の知識なしに実際に適用された場合、それは無駄または危険です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:25:53 GMT)
Neutrino Decoherence in Simple Open Quantum Systems [4.4] ニュートリノは伝播するにつれてコヒーレンスを失い、振動が消える。
オープン量子系において誘導されるニュートリノ脱コヒーレンスを環境との相互作用からモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:50:33 GMT)
QuickLoc: Adaptive Deep-Learning for Fast Indoor Localization with
Mobile Devices [4.3] 本稿では,深層学習に基づく屋内定位フレームワークの計算要件を削減する手法を提案する。
提案手法は,複数のスマートフォンに展開し,検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:19:21 GMT)
Fast Private Parameter Learning and Evaluation for Sum-Product Networks [4.2] アーキテクチャが固定され、データが複数のパーティ間で水平に分割されていると仮定して、合計ノードの重みを学ぶ方法を示します。
計算は各参加者のプライバシーを維持します。
また,学習したSPNを用いて,簡便かつプライベートな評価を行うことができることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:21:51 GMT)
Transformer-Based Models for Automatic Identification of Argument
Relations: A Cross-Domain Evaluation [4.1] 本稿では,議論関係の予測において,変圧器を用いたモデルの挙動を網羅的に解析する。
より少ないドメイン依存モデルを見つけることを目的として、5つの異なるドメインでモデルを評価する。
We obtained a macro F1-score of 0.70 with the US 2016 evaluation corpus and a macro F1-score of 0.61 with the Moral Maze cross- domain corpus。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:47:55 GMT)
UHD-BERT: Bucketed Ultra-High Dimensional Sparse Representations for
Full Ranking [3.9] ニューラルモデルの緻密な表現の力は非効率なコストで得られ、再ランクとしての使用を制限する。
直接制御可能な空間性を備えた超高次元(UHD)表現方式を提案する。
我々のモデルであるUHD-BERTは、BERT言語モデリングに基づく超高次元スパース表現の利点を最大化する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 02:00:01 GMT)
Cross-Cohort Generalizability of Deep and Conventional Machine Learning
for MRI-based Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease [3.7] 本研究は, 軽度認知障害者(MCI)における, MRIによるアルツハイマー病(AD)患者の分類とCN(CN)の外部データセットへの適応とADへの転換予測の一般化性を検証するものである。
従来のSVM(Support vector Machine)とCNN(Deep Convolutional Neural Network)のアプローチを用いて,最小限の事前検証あるいはより広範な事前検証を行った構造的MRIスキャンを行った。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 09:19:36 GMT)
Costs to Consider in Adopting NLP for Your Business [3.6] パフォーマンス向上とモデル間のコストのトレードオフを示し、AIピボットビジネスのさらなる洞察を与えます。
特にリソース不足言語について、低コストモデルに関するさらなる研究を求めています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 01:38:24 GMT)
A Dual-Questioning Attention Network for Emotion-Cause Pair Extraction
with Context Awareness [3.6] 感情因果ペア抽出のためのデュアルクエストアテンションネットワークを提案する。
具体的には、文脈的・意味的回答のための注意ネットワークを通じて、候補者の感情や要因を独立に問う。
実験結果から,本手法は複数の評価指標の基準値よりも優れた性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 03:47:04 GMT)
Bilingual alignment transfers to multilingual alignment for unsupervised
parallel text mining [3.5] 本研究は、ペアまたはペアなしのバイリンガルテキストを用いた言語間表現の学習手法を提案する。
我々は、言語間アライメント戦略は転送可能であり、2つの言語のみをアライメントするように訓練されたモデルは、多言語的によりアライメントされた表現を符号化できると仮定する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:51:22 GMT)
Minimax optimal goodness-of-fit testing for densities and multinomials
under a local differential privacy constraint [3.3] 適合性テストにおける局所的な差分プライバシー制約の影響を考察する。
本稿では,未知密度の滑らか度パラメータに適応し,対数係数まで最小限の最適値を維持するテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 07:12:21 GMT)
A Method to Reveal Speaker Identity in Distributed ASR Training, and How
to Counter It [3.2] 学習発話の話者の同一性を明らかにするための第1の手法を,勾配のみへのアクセスで設計する。
我々は、LibriSpeechデータセット上で34%のトップ1精度(51%のトップ5精度)で話者の身元を明らかにすることができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 23:15:12 GMT)
Street-Map Based Validation of Semantic Segmentation in Autonomous
Driving [3.2] セマンティックセグメンテーションマスクの検証方法を示し,OpenStreetMapを用いたアプローチの可能性を示す。
検証手法の他に,車両のGPS位置を補正する手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:48:11 GMT)
Scale Invariant Solutions for Overdetermined Linear Systems with
Applications to Reinforcement Learning [3.1] そこで, 数値関数推定のための2つの新しいアルゴリズムの開発に用いる, スケール不変な基準を提案する。
また、この作業以外でも有用かもしれない、新しい適応的なステップサイズも導入します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:37:38 GMT)
The Effect of Efficient Messaging and Input Variability on Neural-Agent
Iterated Language Learning [2.9] 同様のトレードオフは、ニューラルネットワークベースのエージェントによる反復言語学習の最近のシミュレーションでは見られていない。
本研究は,エージェントの労力に基づく圧力の欠如と,初期入力言語における変数の欠如という,2つの重要な要因から,この結果を再評価するものである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:50:42 GMT)
Efficient Click-Through Rate Prediction for Developing Countries via
Tabular Learning [2.9] CTR(Click-Through Rate)予測モデルは,限られた計算資源のため,展開が困難である。
本稿では,表型学習モデルがCTR予測においてより効率的かつ有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:07:25 GMT)
Tracking agitation in people living with dementia in a care environment [2.9] 鎮静は、認知症(PwD)に罹患する人々の苦痛を伝える症状である。
ケアスタッフは、これらの症状を、居住状況の変化を検知し、リスクを評価し、介入に対する反応を監視する方法として追跡し、記録する。
このドキュメンテーションは時間がかかり、スタッフの制約のため、動揺のエピソードは観察できない可能性がある。
本論文では、マルチモーダルウェアラブルデバイスが20$ PwDで装着された認知症ユニットで実施された2年間の実世界調査の結果について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 06:21:29 GMT)
Assessment of deep learning based blood pressure prediction from PPG and
rPPG signals [2.6] 本研究では, PPG と r に基づく BP 予測誤差を基礎データ分布に関して解析する。
確立されたニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを訓練し、連続的なPPG信号から引き出された入力セグメントの適切なパラメータ化を導き出します。
次に、このパラメータ化をより大きなPPGデータセットに適用し、NNを訓練してBPを予測する。
第3に,r-based bp 予測のための nns のトレーニングに転送学習を用いる。
得られたパフォーマンスはPPGのみのケースに似ています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:56:58 GMT)
Integration of Pre-trained Networks with Continuous Token Interface for
End-to-End Spoken Language Understanding [2.5] 新規なインターフェースである連続トークンインタフェース(CTI)を用いたE2E SLUネットワークの簡便かつ堅牢な統合手法を提案する。
唯一の違いはノイズレベルであるため、ASRネットワークの出力をNLUネットワークに直接供給します。
我々は,CTIと統合した後も,異種データからマルチタスク学習を学習できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 05:59:28 GMT)
Contrastive Learning for Sports Video: Unsupervised Player
Classification [2.4] 我々は,異なるチームにおけるプレイヤーの表現距離を最大化するために,埋め込みネットワークが学習する対照的な学習手法を採用する。
コントラスト法は1フレームのみの教師なしトレーニングで94%の精度を実現し,500フレーム中97%の精度でゲーム時間17秒以内の精度向上を実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 20:24:02 GMT)
Measuring the Impact of Blockchain and Smart Contract on Construction
Supply Chain Visibility [2.4] この研究は、ブロックチェーンとスマートコントラクトが建設サプライチェーンの可視性および支払いのコンテキストに与える影響を評価します。
比較実証実験を使用して、商業建設プロジェクトにおける実用状態とブロックチェーン対応支払いシステムの可視性を比較します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:35:28 GMT)
Improve robustness of DNN for ECG signal classification:a
noise-to-signal ratio perspective [2.3] 深部ニューラルネットワーク(DNN)は、ECG信号の自動解釈のために開発された。
DNNは敵の攻撃に対して非常に脆弱である。
本研究では,雑音-信号比(NSR)の観点からDNNのロバスト性を改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 23:10:37 GMT)
Applying Personal Knowledge Graphs to Health [2.3] 個人の健康情報をカプセル化した知識グラフ(PHKG)は、知識駆動システムにおけるパーソナライズされた医療を可能にする。
PHKGを完全に実現するために、個人の健康知識の収集、連携、維持を取り巻くさまざまな課題に取り組んでいます。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:44:27 GMT)
All-You-Can-Fit 8-Bit Flexible Floating-Point Format for Accurate and
Memory-Efficient Inference of Deep Neural Networks [2.3] 本稿では,非常にフレキシブルな8ビット浮動小数点 (FFP8) フォーマットを提案する。
複数の代表的な画像分類モデルに対して、0.1%sim 0.3%の極めて低い精度の損失を達成している。
古典的な浮動小数点処理ユニットをFFP8準拠のユニットに変えるのは簡単で、余分なハードウェアコストは小さい。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 09:37:23 GMT)
Learning to Cascade: Confidence Calibration for Improving the Accuracy
and Computational Cost of Cascade Inference Systems [2.3] ディープニューラルネットワークは非常に正確だが、自信過剰であることが知られている。
信頼度スコアが信頼度スコアを使用するシステムのパフォーマンスを改善するかどうかは不明だ。
カスケードへの学習」という新しい信頼性校正法を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 07:09:09 GMT)
Do Deep Neural Networks Forget Facial Action Units? -- Exploring the
Effects of Transfer Learning in Health Related Facial Expression Recognition [1.9] 感情から痛みへの自動表情認識のためのトランスファー学習の効果を検討するプロセスを提示する。
まずvgg16畳み込みニューラルネットワークを訓練し、8つのカテゴリー感情を自動的に識別する。
そして、このネットワークの大きな部分を微調整して、痛みの自動認識のタスクに適した表現を学習します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:37:19 GMT)
Personalized Semi-Supervised Federated Learning for Human Activity
Recognition [1.9] 人間活動認識のための新しいハイブリッド手法であるFedHARを提案する。
FedHARは半教師付きとフェデレーション学習を組み合わせたものです。
我々は、FedHARが最新のFL監督アプローチに類似した認識率とパーソナライゼーション能力に達することを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:24:18 GMT)
Multiple feature fusion-based video face tracking for IoT big data [1.9] 積分ヒストグラムに基づく多機能融合アルゴリズムとリアルタイム更新追跡粒子フィルタリングモジュールを提案する。
その結果,このアルゴリズムは映像追跡精度を向上し,粒子操作の複雑さを単純化し,速度を向上し,反干渉能力とロバスト性が向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 07:10:13 GMT)
Spectrogram Inpainting for Interactive Generation of Instrument Sounds [1.7] 個別の楽器音の生成は,音を反復的に形作る新しい独特な方法を導入し,インパインティングに基づく課題として捉えた。
最も重要なことは、私たちはインタラクティブなWebインターフェースをオープンソースにして、アーティストや実践者向けに、新しいクリエイティブな用途に開放することで音を変換します。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:17:31 GMT)
A Pragmatic Approach to Regulating Artificial Intelligence: A Technology
Regulator's Perspective [1.6] 技術保証規制の枠組みを提供するための実践的なアプローチを提案する。
これらの規制は、すべてのAIベースのシステムに対して義務付けられてはならない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:49:29 GMT)
Quantum Oracle Separations from Complex but Easily Specified States [1.5] 量子オラクル (quantum oracle) は、量子計算中に呼び出し可能なブラックボックスである。
私たちは、タスクの複雑さの分離を維持しながら、古典的に簡単に指定できるようにマークされた状態を制約します。
古典的に定義されたオラクルは、量子アルゴリズムがステップ内の他のハードな状態を準備できるという事実を利用して、重出力サンプリングにおいて量子古典的なオラクル分離を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 05:40:38 GMT)
A Tunable Model for Graph Generation Using LSTM and Conditional VAE [1.4] データからグラフの構造的特徴を学習しながら、特定の特徴をチューニングできる生成モデルを提案する。
モデルによって生成される様々な特徴を持つグラフのデータセットを用いて、我々のモデルが特定の特徴を持つグラフを生成できることを確認する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 06:47:14 GMT)
Graph connectivity based strong quantum nonlocality with genuine
entanglement [1.4] 局所微分可能性に基づく強い非局所性は、最近多部量子システムで導入された量子非局所性の強い形式である。
この研究は、強い非局所性と呼ばれる物理量と、グラフ接続と呼ばれる数学的量とを関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 01:33:54 GMT)
Semantic Relations and Deep Learning [1.3] Vivi Nastase氏とStan Szpakowicz氏による本書の5章では、ディープラーニングパラダイムにおける関係分類と抽出について論じている。
これは、Morgan & Claypoolの親切な許可によって公開された第5章である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:45:06 GMT)
Deep learning for COVID-19 diagnosis based feature selection using
binary differential evolution algorithm [1.3] 新型コロナウイルスは急速に普及しており、多くの人々の命を奪っている。
深層畳み込みニューラルネットワークは、画像の分類に強力なツールである。
提案手法は,X線画像を用いた新型コロナウイルス検出の最近の研究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, 15 Apr 2021 07:12:58 GMT)
Machine Learning assisted Chimera and Solitary states in Networks [1.3] システムパラメータの集合に対して,工学的キメラや孤立状態に十分な遅延の正確な値を予測する。
この手法は、臨界遅延値を予測し、実験的なセットアップを設計するための不整合の強度が孤立状態とキメラ状態を作り出すのと同様に、容易な方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:04:07 GMT)
D-Cliques: Compensating NonIIDness in Decentralized Federated Learning
with Topology [1.3] 非IIDの重要データである局所クラスバイアスの影響を,基礎となる通信トポロジを慎重に設計することで,大幅に低減できることを示す。
d-cliquesは相互接続されたcliques内のノードをグループ化することで勾配バイアスを低減する新しいトポロジーである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:47:27 GMT)
Simple efficient decoders for quantum key distribution over quantum
repeaters with encoding [1.2] 量子リピータインフラストラクチャ上での量子鍵分布システムの実装について検討する。
本稿では,システム性能を向上させるための2つの復号器構造を提案する。
我々は、リピータの1つのクラスが他方よりも優れる操作の仕組みを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:20:44 GMT)
Ridge Regression Neural Network for Pediatric Bone Age Assessment [1.2] 骨年齢の遅れや増加は小児科医にとって深刻な懸念である。
骨年齢評価のための統合型深層学習フレームワークを事例分割と隆起回帰を用いて導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:38:22 GMT)
Neural Prototype Trees for Interpretable Fine-grained Image Recognition [1.0] プロトタイプベースの手法は、深層学習モデルのブラックボックスの性質に対処するために解釈可能な表現を使用する。
本稿では,微粒化画像認識のための内在的に解釈可能なディープラーニング手法であるニューラルプロトタイプツリー(ProtoTree)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 08:49:31 GMT)
NT5?! Training T5 to Perform Numerical Reasoning [0.9] テキスト上の数値推論(NRoT)は、既存の事前学習目標ではうまく対処できないユニークな課題を提示します。
T5マルチタスクフレームワークを複数の数値推論データセットでトレーニングすることで、手動で分割機能を設計することなく、難易度を高めることができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 08:34:44 GMT)
Ransomware Detection Using Deep Learning in the SCADA System of Electric
Vehicle Charging Station [0.8] 本論文では,SCADA制御電気自動車充電ステーションにおける深層学習に基づくランサムウェア検出フレームワークを提案する。
すべての3深学習ベースのシミュレートフレームワークは、約97%の平均精度(ACC)、曲線下の平均面積(AUC)の98%以上、平均F1スコアを10倍の階層化クロスバリデーションで達成し、平均誤報率(FAR)は1.88%未満です。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:13:43 GMT)
An $L^2$ Analysis of Reinforcement Learning in High Dimensions with
Kernel and Neural Network Approximation [0.6] 本稿では,カーネル法や2層ニューラルネットワークモデルを用いて関数近似を行う状況について考察する。
私たちは$tildeO(H3|mathcal A|frac14n-frac14)$を$Hn$サンプルで最適なポリシーにバインドします。
この結果はまだ有限次元の作用空間を必要とするが、誤差境界は状態空間の次元とは独立である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 21:59:03 GMT)
Variational Autoencoder for Anti-Cancer Drug Response Prediction [0.6] 本モデルは癌細胞株および抗がん剤分子データの入力遺伝子発現データである。
多層パーセプトロンは、これらの符号化された特徴を処理し、最終的な予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 09:08:43 GMT)
HIVE-COTE 2.0: a new meta ensemble for time series classification [0.6] HIVE-COTEは時系列分類のための異種メタアンサンブルです。
このアルゴリズムは、UCR時系列分類アーカイブの精度のための最先端の技術のままです。
本稿では,HIVE-COTEアルゴリズムの精度とユーザビリティを大幅に向上させる包括的変更を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:06:09 GMT)
Attainable and usable coherence in X states over Markovian and
non-Markovian channels [0.5] 様々なマルコフチャネルと非マルコフチャネルに対して、量子コヒーレンスの資源理論測度の関係を厳密に研究する。
研究により、嫌悪と消散の両タイプのノイズの下では、最大絡み合った混合状態とワーナー状態は形や有用性を失うことが明らかになった。
MNMSは、デフォーカスノイズの存在下での古典的限界以上の忠実度を持つキュービットをテレポートするのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:55:56 GMT)
UIT-E10dot3 at SemEval-2021 Task 5: Toxic Spans Detection with Named
Entity Recognition and Question-Answering Approaches [0.3] この課題は、与えられたテキストから有害なスパンを抽出することを競合者に求め、実験前にその構造を理解するためにいくつかの分析を行った。
この課題は、spairCyライブラリによるエンティティ認識と、ToxicBERTと組み合わせたRoBERTaによるQCon-Answeringという2つのアプローチで解決し、前者は66.99%のF1スコアを獲得している。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:07:56 GMT)
Deep Learning-based Online Alternative Product Recommendations at Scale [0.2] テキスト製品情報(例)の両方を使用します。
製品タイトルと説明)と代替製品を推奨する顧客の行動データ。
その結果, オフライン評価やリコール, 精度の面では, 代替製品のカバレッジが大幅に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:27:45 GMT)
Emergent hydrodynamics in a strongly interacting dipolar spin ensemble [0.1] 我々は、基礎となる不規則な双極子量子ハミルトニアンが非伝統的なスピン拡散の出現を引き起こすような、ハイブリッドな固体スピンプラットフォームを導入する。
スピンハミルトニアン内の基底パラメータを静的場と駆動場の組み合わせで調整することにより、創発的スピン拡散係数の直接制御を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 18:00:01 GMT)
mlf-core: a framework for deterministic machine learning [0.1] 主要な機械学習ライブラリは、原子操作に基づく非決定論的アルゴリズムの使用をデフォルトとする。
この欠点を克服するために、様々な機械学習ライブラリは非決定論的アルゴリズムの決定論的なものをリリースした。
我々は、これらの要件を満たし維持するための機械学習プロジェクトを支援する、新しいソフトウェアソリューションであるmlf-coreを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:58:03 GMT)
Vec2GC -- A Graph Based Clustering Method for Text Representations [0.0] Vec2GCは、任意のテキストコーパスの用語やドキュメントをクラスタ化するエンドツーエンドパイプラインである。
vec2gcクラスタリングアルゴリズムは密度ベースのアプローチであり、階層的クラスタリングもサポートする。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:52:30 GMT)
Uniformly accelerated quantum counting detector in Minkowski and Fulling
vacuum states [0.0] 本研究では,一様に加速された直線運動における検出器による計測の過程を考察し,大規模スカラー場と線形に相互作用する。
無質量の場合、遠未来における検出器の遷移確率は、非慣性基準フレームにおける検出器の静止時の類似量に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:23:32 GMT)
Training Deep Capsule Networks with Residual Connections [0.0] capsule networkは、最近人気が高まっているニューラルネットワークの一種だ。
それらはカプセルと呼ばれるニューロンのグループで構成され、オブジェクトやオブジェクトの部分の特性をエンコードする。
多くのカプセルネットワーク実装では2層から3層にカプセル層が使われており、表現性が指数関数的に大きくなり、適用性が制限されている。
4つのデータセットと3つの異なるルーティングアルゴリズムで評価された残差接続を用いた深層カプセルネットワークを訓練する手法を提案する。
実験の結果,より深いカプセルネットワークのトレーニングでは,性能が向上することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:42:44 GMT)
The mixed deep energy method for resolving concentration features in
finite strain hyperelasticity [0.0] 本研究では, 応力場と変位場の微細な特徴を解決するため, 深部エネルギー法(DEM)の拡張を提案する。
開発フレームワークであるMultiple Deep Energy Method (mDEM)は、NNのさらなる出力としてストレス対策を導入している。
提案手法をより汎用的にするために,delaunay積分に基づく数値積分スキームを導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 22:43:23 GMT)
Text Guide: Improving the quality of long text classification by a text
selection method based on feature importance [0.0] そこで本研究では,原文長を予め定義された限界まで短縮するテキスト変換方式であるtext guideを提案する。
長文分類に特化して設計された最近の言語モデルの性能向上に,テキストガイドが有効であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 04:10:08 GMT)
Studying and applying magnetic dressing with a Bell and Bloom
magnetometer [0.0] 磁気ドレッシング現象は、静磁場中のスピンが追加の強い交互磁場を受けるときに起こる。
ドレッシング条件下でのスピンのダイナミクスを2つの特異な構成で研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:01:12 GMT)
Scaling of temporal entanglement in proximity to integrability [0.0] 積分可能なFloquetモデルのファミリの正確なIMを解析的に計算する。
IMは,全てのパラメータ値に対して時間的絡み合い尺度を示す。
臨界付近では、時間的絡み合いの非自明なスケーリング挙動が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:16:57 GMT)
ROC: An Ontology for Country Responses towards COVID-19 [0.0] ROCは新型コロナウイルスのパンデミックに関するデータを収集、リンク、共有するためのモデルを提供する。
これは概念の表現と語彙の作成のためのセマンティックスタンダード(W3C標準RDF、OWL、SPARQL)に従う。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:12:19 GMT)
Quantum gravimetry in the same internal state using composite light
Raman pulses [0.0] 内部レベルが同じ2つの運動量状態の重畳を励起するラマン型複合光パルスを用いた原子重力系列を導入する。
この方式により、一般的なノイズの抑制が可能となり、電磁場の外部のゆらぎに対する感度が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:05:26 GMT)
Piecewise-linear modelling with feature selection for Li-ion battery end
of life prognosis [0.0] 線形アプローチは高速であるが、以前は予後を成功させるには柔軟すぎる。
線形モデルと自動機能選択を組み合わせることで、高速で柔軟な代替手段を提供します。
さらに、入力サイズやトレーニングデータの可用性を変えるために、分割線型アプローチが堅牢であることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:29:58 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for Non-linear System Identification
for Power System Dynamics [0.0] 本稿では,将来の電力系統の周波数ダイナミクスを発見するための物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の性能について検討する。
PINNは、低慣性システムのより強い非線形性、測定ノイズの増加、データの可用性の制限といった課題に対処する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:00:08 GMT)
OneLog: Towards End-to-End Training in Software Log Anomaly Detection [0.0] OneLogは、複数の小さなコンポーネントではなく、大きなディープモデルを使用する新しいアプローチである。
OneLogは、従来のNLPタスクに由来する文字ベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用しています。
OpenstackでのOneLogのパフォーマンスは21.18のF1スコアに満足していない。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 09:23:32 GMT)
One decade of quantum optimal control in the chopped random basis [0.0] Chopped RAndom Basis (CRAB) ansatz for quantum optimal controlは汎用的なツールであることが証明されている。
CRABは多くの物理プラットフォーム上での量子技術の発展に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 18:00:06 GMT)
Motion analysis of a trapped ion chain by single photon
self-interference [0.0] 線形ポールトラップにおける2イオン拘束弦の振動を検出する光学的手法を提案する。
この動きは、弦内の1つまたは2つのイオンによって放射される蛍光光の強度相関を解析することによって検出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:33:59 GMT)
Local classical MAX-CUT algorithm outperforms $p=2$ QAOA on high-girth
regular graphs [0.0] すべての次数$D ge 2$ of girth $> 5$に対して、QAOA$はQAOA$ on $G$よりも大きなカット率を持つことを示す。
任意の定数$p$に対して、すべてのグラフ上でQAOA$_p$と同様に動作する局所古典的MAX-CUTアルゴリズムが存在すると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 05:08:13 GMT)
Linking open-source code commits and MOOC grades to evaluate massive
online open peer review [0.0] GitHub上の公開コードリポジトリのデータと、大規模な大規模オンラインオープンコースのコースグレードをリンクして、大規模なピアレビューのダイナミクスを研究します。
3つの異なるピアレビューのサブミットを見つけ、これらを使用して、コードサブミットの変更に応じてグレードがどのように変化するかを調べます。
我々の調査は、大規模なピアレビュースコアが非常に変動し、平均的に、繰り返しの投稿で増加し、スコアの変化は、再レビューの基盤となるコード変更と密接な関係がない、という重要な観察につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 18:27:01 GMT)
Internet of quantum blockchains: security modeling and dynamic resource
pricing for stable digital currency [0.0] iobセキュリティモデリングを処理するブロックベースの量子チャネルネットワーク技術を開発した。
IoBベースのFinTechプラットフォームモデルも確立し、安定したデジタル通貨の動的価格設定を実現した。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 09:23:10 GMT)
How to Teach a Quantum Computer a Probability Distribution [0.0] 正規グラフ上の離散時間量子ウォークを確率分布として教える。
また、ハードウェアやソフトウェアに関する懸念や、即時アプリケーション、機械学習へのいくつかの関連についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 02:41:27 GMT)
Fast and robust particle shuttling for quantum science and technology [0.0] 「最遠」は断熱輸送時間で定義される。
特に注目されるのは、断熱運転を遅くするのと同様の速さで断熱運転を行うショートカット・ツー・アディバチティティプロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:38:27 GMT)
Excitation relaxation in molecular chain and energy transfer at steady
state [0.0] 励起緩和速度は エネルギースペクトルの中で 隣り合うエキシトンモードの 遷移によって支配される
エクシトン占有数の速度方程式は、生物系におけるエネルギー貯蔵とエネルギー移動を説明するために、Fr"ohlichによって以前に得られたものと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 11:16:40 GMT)
Estimation of atrial fibrillation from lead-I ECGs: Comparison with
cardiologists and machine learning model (CurAlive), a clinical validation
study [0.0] 本研究では,人工知能を用いた心房細動検出法を提案する。
本研究の目的は, 心臓科医と人工知能の診断精度をリードI心電図と比較することである。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 12:50:16 GMT)
Deviations from Poisson statistics in the spectra of free rectangular
thin plates [0.0] 波動カオスは、自由矩形薄板の曲げスペクトルに現れる。
異なる対称性クラスに属する周波数レベルが互いに交差する。
同じ対称性セクター内のレベルに対して、回避された交差のみが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:23:58 GMT)
Decoherence of Coupled Flip-Flop Qubits Due to Charge Noise [0.0] シングルフリップフロップキュービットは、そのスイートスポットでの電荷ノイズに対して非常に耐性がある。
電荷ノイズの存在は、2量子演算の忠実度を大幅に低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 14:23:07 GMT)
Continuum-electron interferometry for enhancement of photoelectron
circular dichroism and measurement of bound, free, and mixed contributions to
chiral response [0.0] 我々は、ランダムに配向したキラル分子に対するレーザー支援極端紫外線電離に基づく光電子干渉法を開発した。
得られたキラル信号の大きさは、XUVとレーザーパルスの間の時間遅延によって単純に制御されることを示す。
本提案では,光電子円二色性制御のための簡易,実験的に実現可能な,頑健で汎用的なツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 15:20:57 GMT)
Bayesian and Dempster-Shafer models for combining multiple sources of
evidence in a fraud detection system [0.0] 異なるソースからの証拠を組み合わせることは、ベイズ法またはデンプスター・シェーファー法で実現できる。
本稿では,この2つの手法と,それらを不正検出の文脈におけるグローバルスコアの推定に適用する方法について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:19:19 GMT)
BERT based Transformers lead the way in Extraction of Health Information
from Social Media [0.0] 英語ツイートにおける有害薬物効果(ade)の分類・抽出・正規化(task-1)と症状を含むcovid-19ツイートの分類(task-6)の2つの課題に参加した。
サブタスク-1(a)は61%のF1スコアで1位にランクインしました。
サブタスク-1(b)では50%のF1スコアを獲得し、すべての提出物の平均スコアに対して最大で+8%のF1を向上しました。
BERTweetモデルはSMM4H 2021 Task-6で94%のF1スコアを達成しました。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:50:21 GMT)
BAM: A Lightweight and Efficient Balanced Attention Mechanism for Single
Image Super Resolution [0.0] 単一の画像超解像(SISR)は、コンピュータビジョンの分野で最も困難な問題の1つです。
軽量で効率的な平衡注意機構(BAM)を提案する。
Avgpool Channel Attention Module (ACAM) と Maxpool Space Attention Module (MSAM) で構成されている。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 16:22:16 GMT)
An Improved Real-Time Face Recognition System at Low Resolution Based on
Local Binary Pattern Histogram Algorithm and CLAHE [0.0] 本研究では、ポーズや感情、解像度のバリエーションのある15ピクセルの低解像度のリアルタイム顔認識システムを提案する。
トレーニングや分類に使用されている LRD200 と LRD100 というデータセットを設計しました。
この顔認識システムは、法執行目的で使用することができ、監視カメラは、カメラから人の距離のために低解像度の画像をキャプチャします。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 04:54:29 GMT)
An Explainable Machine Learning-based Network Intrusion Detection System
for Enabling Generalisability in Securing IoT Networks [0.0] 機械学習(ML)ベースのネットワーク侵入検知システムは、組織のセキュリティ姿勢を高める多くの利点をもたらす。
多くのシステムは研究コミュニティで設計・開発されており、特定のデータセットを用いて評価すると、しばしば完璧な検出率を達成する。
本稿では,異なるネットワーク環境と攻撃タイプに設定した共通機能の汎用性を評価することにより,ギャップを狭める。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 00:44:45 GMT)
Adaptive generalized measurement for unambiguous state discrimination of
quaternary phase-shift-keying coherent states [0.0] 第四次位相シフトキーのコヒーレント状態を不明瞭に判別できる適応的な一般化された測定法を実験的に実証した。
以上の結果より, 従来の静的な一般化測定よりも, 決定結果の確率と, 避けられない実験ミスによる誤判定の比率が明らか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, 15 Apr 2021 08:09:53 GMT)
Accelerating Neural Network Training with Distributed Asynchronous and
Selective Optimization (DASO) [0.0] 分散非同期および選択的最適化(DASO)手法を導入し、ネットワークトレーニングを加速します。
DASOは、ノードローカルおよびグローバルネットワークで構成される階層型および非同期通信スキームを使用する。
DASOは従来のネットワークや最先端ネットワークで最大34%のトレーニング時間を短縮できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 09:37:04 GMT)
AI supported Topic Modeling using KNIME-Workflows [0.0] 本研究は、KNIMEワークフローにおける知識に基づくトピックモデリングサービスの実装に焦点を当てる。
DBPediaをベースとしたエンリッチメント手法の簡単な説明と評価と,エンリッチ化トピックモデルの比較評価について概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 10:19:58 GMT)
A Survey of Recent Abstract Summarization Techniques [0.0] 英語とインドネシア語のウィキペディアデータセットに対する事前学習モデルの影響について検討する。
ROUGEのパフォーマンスに影響を与える最も重要な要因は、カバレッジ、密度、圧縮です。
T5-Large、Pegasus-XSum、ProphetNet-CNNDMは最高の要約を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 20:01:34 GMT)
A Novel Hybrid Deep Learning Approach for Non-Intrusive Load Monitoring
of Residential Appliance Based on Long Short Term Memory and Convolutional
Neural Networks [0.0] エネルギーの分解または非侵入負荷監視(NILM)は、単一入力ブラインド源の識別問題です。
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を併用したLSTM(Deep Recurrent long term memory)ネットワークによる電力分散の新しいアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 22:34:20 GMT)
A Note on Data Simulations for Voting by Evaluation [0.0] シミュレーションモデルは評価に基づく投票規則の分析には適さない。
評価に基づく投票入力を生成するシミュレーションモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 07:50:32 GMT)
A Green's function approach to the linear response of a driven
dissipative optomechanical system [0.0] 我々は、標準線形応答理論(LRT)の一般化における文献に存在するあいまいさに光を当てた。
オープン量子系としての標準OMSのグリーン関数の運動方程式は、ハイゼンベルク図の量子ランゲヴィン方程式(QLE)から得られる。
その結果, 反共鳴, 正常モード分割, オプトメカニカル誘導透過性 (OMIT) などの現象が豊富に説明された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 17:21:37 GMT)
"Thought I'd Share First" and Other Conspiracy Theory Tweets from the
COVID-19 Infodemic: Exploratory Study [0.0] 健康関連の誤報は公衆衛生のメッセージングを脅かす。
ソーシャルメディア上での誤情報の監視は、公衆の健康に悪影響を及ぼす可能性のあるアイデアの進化を理解する上で重要である。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Apr 2021 13:56:54 GMT)