Policy Fusion for Adaptive and Customizable Reinforcement Learning
Agents [137.9] 異なる行動政策を結合して有意義な「融合」政策を得る方法を示す。
事前学習されたポリシーを組み合わせるための4つの異なるポリシー融合手法を提案する。
これらの手法がゲーム制作や設計に実際どのように役立つのか,実例とユースケースをいくつか紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:08:44 GMT)
NTIRE 2021 Challenge on Quality Enhancement of Compressed Video: Methods
and Results [132.5] 本稿では,圧縮ビデオの品質向上に関する最初のNTIRE課題についてレビューする。
トラック1と2はHEVCが圧縮した動画を固定QPで強化することを目的としており、トラック3はx265で圧縮した動画を固定ビットレートで強化するために設計されている。
提案手法とソリューションは、ビデオ品質向上の最先端を測る。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 22:08:48 GMT)
Lighting the Darkness in the Deep Learning Era [118.4] 低照度画像強調(LLIE)は、照明の弱い環境で撮影された画像の知覚や解釈性を改善することを目的としている。
この分野における最近の進歩は、ディープラーニングベースのソリューションが支配的です。
アルゴリズム分類から未解決の未解決問題まで,さまざまな側面をカバーする包括的な調査を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 19:12:19 GMT)
On Sampling-Based Training Criteria for Neural Language Modeling [97.4] 我々はモンテカルロサンプリング、重要サンプリング、補償部分和と呼ばれる新しい方法、およびノイズコントラスト推定を検討する。
対象のクラス後部確率を補正しさえすれば,これらすべてのサンプリング手法が同等に動作可能であることを示す。
Switchboard と LibriSpeech における言語モデリングと音声認識の実験結果が,我々の主張を支持した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:55:52 GMT)
NTIRE 2021 Challenge on Quality Enhancement of Compressed Video: Dataset
and Study [95.4] 本稿では, NTIRE 2021チャレンジの最先端手法について, 映像強調のための新しいデータセットを提案する。
この課題は、3つのコンペティション、数百の参加者、数十のソリューションで、この方向の最初のNTIREチャレンジです。
NTIRE 2021の課題は圧縮ビデオの品質向上の最先端技術であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 22:18:33 GMT)
Improving the Accuracy of Early Exits in Multi-Exit Architectures via
Curriculum Learning [88.2] マルチエクイットアーキテクチャにより、ディープニューラルネットワークは、正確なコストで厳密な期限に従うために、実行を早期に終了することができる。
カリキュラム学習を活用したマルチエクジットカリキュラム学習という新しい手法を紹介します。
本手法は, 標準訓練手法と比較して, 早期終了の精度を一貫して向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 11:12:35 GMT)
Relating by Contrasting: A Data-efficient Framework for Multimodal
Generative Models [86.9] 生成モデル学習のための対照的なフレームワークを開発し、モダリティ間の共通性だけでなく、「関連」と「関連しない」マルチモーダルデータの区別によってモデルを訓練することができる。
提案手法では, 生成モデルを用いて, 関係のないサンプルから関連サンプルを正確に識別し, ラベルのない多モードデータの利用が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 09:58:33 GMT)
Exploring Data Augmentation for Multi-Modality 3D Object Detection [83.0] ポイントクラウドとイメージに基づくマルチモダリティメソッドは、ポイントクラウドのみを使用するアプローチよりも、わずかに良いか、時には悪いだけである。
トランスフォーメーションフローと呼ばれるパイプラインを提案し、トランスフォーメーションのリバースとリプレイによってシングルモードとマルチモードのデータ拡張のギャップを埋める。
また,本手法は第3回nuScenes検出チャレンジでPKL賞を受賞した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:23:20 GMT)
Soft Expectation and Deep Maximization for Image Feature Detection [68.8] 質問をひっくり返し、まず繰り返し可能な3Dポイントを探し、次に検出器を訓練して画像空間にローカライズする、反復的半教師付き学習プロセスSEDMを提案する。
以上の結果から,sdmを用いてトレーニングした新しいモデルでは,シーン内の下位3dポイントのローカライズが容易になった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 00:35:32 GMT)
SOGAN: 3D-Aware Shadow and Occlusion Robust GAN for Makeup Transfer [68.4] 3D-Aware Shadow and Occlusion Robust GAN (SOGAN) と呼ばれる新しいメイクアップ転送手法を提案する。
最初に3D顔モデルにフィットし、顔を形とテクスチャに切り離します。
テクスチャブランチでは、テクスチャをuv空間にマッピングし、uvテクスチャ生成器を設計してメークアップを転送する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:48:49 GMT)
Turning Channel Noise into an Accelerator for Over-the-Air Principal
Component Analysis [65.3] 主成分分析(PCA)は、データセットの線形構造を抽出するための技術です。
勾配降下アルゴリズムに基づくマルチアクセスチャネル上にPCAを配置する手法を提案する。
オーバー・ザ・エア・アグリゲーションはマルチ・アクセスの遅延を減らすために採用され、オーバー・ザ・エア・PCAという名称を与える。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 02:21:15 GMT)
A Structure-Aware Relation Network for Thoracic Diseases Detection and
Segmentation [63.8] 胸部x線画像の自動診断には胸部疾患や異常のインスタンスレベル検出と分割が不可欠である。
Mask R-CNNを拡張した構造認識関係ネットワーク(SAR-Net)を提案する。
ChestX-Detは、インスタンスレベルのアノテーション(ボックスとマスク)を備えた胸部X線データセットです。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 02:57:02 GMT)
Principal Component Density Estimation for Scenario Generation Using
Normalizing Flows [63.0] 低次元空間における正規化フローを設定する線形主成分分析(PCA)に基づく次元還元フロー層を提案する。
当社は、2013年から2015年までのドイツにおけるPVおよび風力発電のデータと負荷需要に関する主成分フロー(PCF)を訓練しています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 08:42:54 GMT)
Everything Has a Cause: Leveraging Causal Inference in Legal Text
Analysis [62.4] 因果推論は変数間の因果関係を捉えるプロセスである。
本論文では,事実記述から因果グラフを構築するための新たなグラフベース因果推論フレームワークを提案する。
GCIに含まれる因果知識を強力なニューラルネットワークに効果的に注入することで、パフォーマンスと解釈性が向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 07:33:20 GMT)
Link Prediction on N-ary Relational Data Based on Relatedness Evaluation [61.6] 我々は,n-aryリレーショナルデータ上でリンク予測を行うNaLPという手法を提案する。
各 n 個の関係事実を、その役割と役割と値のペアの集合として表現する。
実験結果は,提案手法の有効性と有用性を検証した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 09:06:54 GMT)
Temporal Knowledge Graph Reasoning Based on Evolutional Representation
Learning [59.0] 将来の事実を予測する鍵は、歴史的事実を徹底的に理解することです。
TKGは実際には異なるタイムスタンプに対応するKGのシーケンスである。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく新しいリカレント進化ネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 05:12:21 GMT)
Portfolio Search and Optimization for General Strategy Game-Playing [58.9] ローリングホライズン進化アルゴリズムに基づく最適化とアクション選択のための新しいアルゴリズムを提案する。
エージェントのパラメータとポートフォリオセットの最適化について,N-tuple Bandit Evolutionary Algorithmを用いて検討する。
エージェントの性能分析により,提案手法はすべてのゲームモードによく一般化し,他のポートフォリオ手法よりも優れることが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 09:28:28 GMT)
Guided Interactive Video Object Segmentation Using Reliability-Based
Attention Maps [55.9] 本論文では,映像オブジェクトの対話的セグメンテーション(GIS)アルゴリズムを提案し,セグメンテーション精度の向上と対話時間の短縮を図る。
我々は,隣接フレームにセグメンテーション結果を伝達する,交差点対応伝搬モジュールを開発した。
実験により,提案アルゴリズムは従来のアルゴリズムよりも高速に精度の高いセグメンテーション結果を提供することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 07:08:57 GMT)
A Closer Look at Self-training for Zero-Label Semantic Segmentation [53.4] トレーニング中に見られないクラスをセグメント化できることは、ディープラーニングにおいて重要な技術的課題です。
事前のゼロラベルセマンティクスセグメンテーションは、ビジュアル・セマンティクスの埋め込みや生成モデルを学ぶことによってこのタスクにアプローチする。
本研究では,同一画像の異なる増分から生じる擬似ラベルの交点を取り出し,ノイズの多い擬似ラベルをフィルタリングする整合性正規化器を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:34:33 GMT)
Label-Synchronous Speech-to-Text Alignment for ASR Using Forward and
Backward Transformers [49.4] 本稿では,音声認識のための新しいラベル同期音声テキストアライメント手法を提案する。
提案手法はラベル同期テキストマッピング問題として音声からテキストへのアライメントを再定義する。
自発日本語コーパス(CSJ)を用いた実験により,提案手法が正確な発話方向のアライメントを提供することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:05:12 GMT)
Voxel Structure-based Mesh Reconstruction from a 3D Point Cloud [46.6] ボクセル構造に基づくメッシュ再構築フレームワークを提案する。
局所領域検出の精度を向上させるための本質的な指標を提供する。
検出された局所領域に基づいて、初期再構成メッシュを得ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:31:49 GMT)
Deep Learning for Click-Through Rate Estimation [45.3] クリックスルー率(CTR)推定は、さまざまなパーソナライズされたオンラインサービスの中核機能モジュールとして機能します。
2015年からディープラーニングの成功はCTRの推定性能の恩恵を受け始め、今では多くの産業プラットホームで深いCTRモデルが広く適用されました。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 15:25:45 GMT)
Skimming and Scanning for Untrimmed Video Action Recognition [44.7] 非トリミングビデオには、コンテキスト情報を含む冗長で多様なクリップがある。
skim-scan技術に基づく,単純かつ効果的なクリップレベルソリューションを提案する。
我々のソリューションは、精度と効率の両面で最先端のパフォーマンスを上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:23:44 GMT)
Investigation of Large-Margin Softmax in Neural Language Modeling [43.5] ニューラルネットワークモデルに大マージンを導入することで、パープレキシティが向上し、自動音声認識における単語誤り率が向上するかどうかを検討する。
パープレキシティはわずかに劣化しているものの、大きなマージンソフトマックスを持つニューラル言語モデルでは、標準ソフトマックスベースラインと同様の単語誤り率が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:45:20 GMT)
Rethinking annotation granularity for overcoming deep shortcut learning:
A retrospective study on chest radiographs [43.4] 一般的な胸部疾患分類モデルであるCheXNetと胸部病変検出モデルであるCheXDetを比較した。
外部トレーニングデータを組み込むことで、chexnetのパフォーマンスが低下することさえわかった。
モデルの意思決定領域を可視化することにより,chexnetは対象病変以外のパターンを学習した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:21:37 GMT)
Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation [42.6] 一般的な画像から画像への変換フレームワークであるピクセル2スタイル2ピクセル(pSp)を提案する。
我々のpSpフレームワークは、事前訓練されたStyleGANジェネレータに供給される一連のスタイルベクトルを直接生成する新しいエンコーダネットワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:53:36 GMT)
Fourier Contour Embedding for Arbitrary-Shaped Text Detection [41.3] 任意の形状のテキスト輪郭をコンパクトシグネチャとして表現する新しい手法を提案する。
FCEは,高度に湾曲した形状であっても,シーンテキストの輪郭に適合する正確かつ堅牢であることを示す。
我々のFCENetはCTW1500やTotal-Textの最先端(SOTA)手法よりも優れている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 10:21:57 GMT)
Robust Testing and Estimation under Manipulation Attacks [33.0] 強汚染モデルにおける離散分布の堅牢な試験と推定について検討する。
我々は「集中的設定」と「情報制約付き分散設定」の両方を考慮する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 19:49:49 GMT)
Probing Causal Common Sense in Dialogue Response Generation [32.8] 対話型コモンセンスの形式化方法と、コモンセンスを用いたRGモデル能力の検討方法という2つの研究課題に取り組みます。
このような説明を自動的に生成するプロセスを導入し、人間に検証を依頼する。
RGモデルは、説明の論理的妥当性を決定するのに苦労するが、説明の文法的自然性を容易に特定できる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:00:17 GMT)
Dual Head Adversarial Training [31.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の例や攻撃に対して脆弱であることが知られている。
近年の研究では、逆訓練されたDNNの精度と堅牢性との間に固有のトレードオフが存在することが示されている。
本稿では,既存の対人訓練手法の堅牢性をさらに向上させるために,DH-AT(Dual Head Adversarial Training)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 06:31:33 GMT)
Deep Transform and Metric Learning Networks [30.8] 本稿では,リニア層とリカレントニューラルネットワークの組み合わせとして,各dl層を定式化し,解くことができる新しい深層dl手法を提案する。
ニューラル・ネットワークとディープ・DLの新たな知見を明らかにし、ディープ・トランスフォーメーションとメトリクスを共同学習する斬新で効率的で競争的なアプローチを提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:10:15 GMT)
Federated Traffic Synthesizing and Classification Using Generative
Adversarial Networks [30.7] 本稿では,FGAN-AC(Federated Generative Adversarial Networks and Automatic Classification)という新しいフレームワークを紹介する。
FGAN-ACは、大量の手動ラベル付きデータセットを必要とせず、データ漏洩を引き起こすことなく、分散型ローカルデータセットから複数のタイプのサービスデータトラフィックを合成および分類することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 08:10:46 GMT)
Efficiently Guiding Imitation Learning Agents with Human Gaze [28.7] 我々は,3つの模擬学習手法を用いて訓練されたエージェントの性能を高めるために,人間のデモ隊の視線手がかりを使用する。
強化学習エージェントの注意とヒトの視線との類似性に基づいて, 視線データを計算的に効率的に活用するための新しいアプローチを提案する。
提案手法は,BCでは95%,BCOでは343%,T-REXでは390%,Atariゲームでは平均20以上のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 21:39:21 GMT)
From a Fourier-Domain Perspective on Adversarial Examples to a Wiener
Filter Defense for Semantic Segmentation [27.0] ディープ・ニューラル・ネットワークは 敵の摂動に対して 強固ではない
本研究では,周波数領域の観点から,逆問題について検討する。
本稿では,よく知られたWienerフィルタに基づく対角防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 15:44:10 GMT)
Shadow Generation for Composite Image in Real-world Scenes [23.5] 本稿では,シャドウマスク予測段階とシャドウマスク充填段階からなる新しいシャドウ生成ネットワークsgrnetを提案する。
シャドウマスク予測段階では、フォアグラウンドと背景情報が徹底的に相互作用してフォアグラウンドシャドウマスクを生成する。
シャドウ充填段階では、シャドウパラメータがシャドウ領域を満たすように予測される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:30:02 GMT)
Lifting Monocular Events to 3D Human Poses [22.7] 本稿では,非同期イベントの単一ストリームを入力として用いる新しい3次元ポーズ推定手法を提案する。
単一のイベントストリームから3D人間のポーズを学習する最初の方法を提案します。
実験により,本手法は,標準RGBとイベントベースビジョン間の性能ギャップを狭め,精度が向上することを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:07:12 GMT)
Improving Biomedical Pretrained Language Models with Knowledge [22.6] UMLS知識基盤の知識を明示的に活用したバイオメディカルプリトレーニング言語モデル「KeBioLM」を提案します。
具体的には、PubMedアブストラクトからエンティティを抽出し、UMLSにリンクします。
次に、まずテキストのみのエンコーディング層を適用してエンティティ表現を学習し、集合エンティティ表現にテキストエンティティ融合エンコーディングを適用するナレッジアウェア言語モデルを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:57:26 GMT)
AnchiBERT: A Pre-Trained Model for Ancient ChineseLanguage Understanding
and Generation [22.1] AnchiBERTは、BERTのアーキテクチャに基づいた事前訓練された言語モデルである。
詩分類を含む言語理解タスクと生成タスクの両面でAnchiBERTを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:42:41 GMT)
LANA: Towards Personalized Deep Knowledge Tracing Through
Distinguishable Interactive Sequences [21.7] 今後の質問に対する学生の回答を予測するために、Leveled Attentive KNowledge TrAcing(LANA)を提案します。
新しい学生関連特徴抽出装置(SRFE)を使用して、学生固有の特性をそれぞれのインタラクティブシーケンスから蒸留します。
ピボットモジュールは、個々の学生のためのデコーダを再構築し、グループのためのレベル付き学習特化エンコーダにより、パーソナライズされたDKTを実現した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 02:57:42 GMT)
Wireless Sensing With Deep Spectrogram Network and Primitive Based
Autoregressive Hybrid Channel Model [20.7] 無線センシングに基づくヒューマンモーション認識(hmr)は,シーン理解のための低コスト手法である。
現在のHMRシステムは、レーダー信号を分類するためにサポートベクターマシン(SVM)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用している。
本稿では,残差マッピング技術を利用してHMR性能を向上させるディープ・スペクトログラム・ネットワーク(DSN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 06:33:01 GMT)
GEAR: On Optimal Decision Making with Auxiliary Data [20.6] 現在の最適決定規則(ODR)法は、通常、治療効果、すなわち実験サンプルを評価するために、サンプルに対する関心の最初の結果を必要とする。
本論文では, 実験試料中のODRの推定を容易にするための補助試料を用いて, この課題に対処すべく考案した。
本稿では, 拡張逆確率重み値推定器を一連の決定規則に対して最大化することにより, 実験および補助サンプルベース決定規則(GEAR)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:59:25 GMT)
Calibrated Optimal Decision Making with Multiple Data Sources and
Limited Outcome [20.6] 我々は,複数の補助源が利用可能な関心の第一サンプルにおいて,最適な意思決定問題を考える。
本稿では,限定的な結果に対処するための新たな校正最適決定規則 (CODR) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:24:17 GMT)
Model-aided Deep Reinforcement Learning for Sample-efficient UAV
Trajectory Design in IoT Networks [20.3] 飛行時間制限されたUAVをデータハーベスティングミッションに導くためのモデル支援型深層Q-ラーニング手法を提案する。
標準DRL手法と比較して,提案手法では,同一データ収集性能に到達するためには,少なくとも1桁のトレーニングデータサンプルを必要とする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 08:25:11 GMT)
SSLM: Self-Supervised Learning for Medical Diagnosis from MR Video [19.6] 医療画像解析では、高品質のデータを取得するコストとその専門家による注釈は、多くの医療用途の障壁です。
磁気共鳴(MR)ビデオクリップのフレームから空間解剖表現を学習するための自己教師付き学習手法を提案する。
本論文は,クラス不均衡マルチラベル分類タスクにおける自己教師あり学習アルゴリズムの有効性と信頼性を示す最初の研究である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:01:49 GMT)
SentenceMIM: A Latent Variable Language Model [19.4] SentenceMIMは言語データのための確率論的オートエンコーダである。
ミューチュアル・インフォメーション・マシン(MIM)を用いて学習し、可変長言語観測の固定長表現を提供する。
本研究では,質問応答学習と伝達学習のための学習モデルを用いて文MIMの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:02:00 GMT)
Carbon Emissions and Large Neural Network Training [19.2] 我々は最近の大型モデルT5, Meena, GShard, Switch Transformer, GPT-3のエネルギー使用量と炭素フットプリントを算出する。
エネルギー効率とCO2排出量(CO2e)を改善するための次の機会を強調します。
MLの炭素フットプリントを減らすために、エネルギー使用量とCO2eはモデルを評価する上で重要な指標であるべきだと考えています。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 04:44:25 GMT)
Voice2Mesh: Cross-Modal 3D Face Model Generation from Voices [18.6] 本研究は,3次元顔モデルが話者の音声入力からのみ学習できるかどうかの分析に焦点をあてる。
教師なし学習フレームワークと教師なし学習フレームワークの両方を提案する。
特に,音声対3次元の直接データセットが存在しない場合,教師なし学習がいかに可能かを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 01:14:50 GMT)
Sharp Global Guarantees for Nonconvex Low-Rank Matrix Recovery in the
Overparameterized Regime [16.4] 我々は,非低位行列の回復が局所的な極小を含まないことを証明した。
RIP 定数 $delta1/2$ は、$rstarle r$ に対する明示的な制御がなければ、ランク-$r$基底真理の正確な回復に必要かつ十分である。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 23:07:18 GMT)
A Survey on Federated Learning and its Applications for Accelerating
Industrial Internet of Things [16.1] Federated Learning (FL) は、集中型トレーニングデータなしで、コラボレーションインテリジェンスを業界にもたらします。
FLは、企業がセキュリティ上の懸念からデータインテリジェンスを利用したいというジレンマを解決する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:40:11 GMT)
Efficient Golf Ball Detection and Tracking Based on Convolutional Neural
Networks and Kalman Filter [15.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく物体検出とカルマンフィルタに基づく予測を用いて,効率的なリアルタイムアプローチを提案する。
検出は小さい球の検出の性能を高めるために全体のイメージの代りに小さいイメージのパッチで行われます。
検出モデルを訓練し、追跡アルゴリズムをテストするために、ゴルフボールデータセットのコレクションを作成して注釈付けする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 18:06:10 GMT)
Generating Adversarial yet Inconspicuous Patches with a Single Image [15.2] そこで本研究では, 対角的かつ不明瞭なパッチを単一画像で生成する手法を提案する。
提案手法では,複数スケールのジェネレータと識別器を用いて,逆パッチを粗大な方法で生成する。
我々のap-proachは、ホワイトボックスとブラックボックスの両方で強力な攻撃能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:05:48 GMT)
Measuring economic activity from space: a case study using flying
airplanes and COVID-19 [15.0] 本研究では、新型コロナウイルス(COVID-19)の感染が深刻な移動制限を課し、世界的な混乱を引き起こした事例を報告する。
ヨーロッパで最も忙しい30の空港周辺を飛行中の航空機で検知し、ロックダウンの効果とロックダウン後の回復を定量化し分析する。
このプラットフォームは、衛星データと人工知能を組み合わせて、重要な活動の進歩的で安全な再開を促進する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 04:01:25 GMT)
Boundary-Aware 3D Object Detection from Point Clouds [14.8] 点雲からの3次元物体検出のためのBANetを提案する。
各提案を所定のカットオフしきい値内でグラフ構築のためのノードとして表現する。
私達のBANetはKITTIの3D検出のリーダーボードの性能で達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:10:33 GMT)
A Comparative Study of Using Spatial-Temporal Graph Convolutional
Networks for Predicting Availability in Bike Sharing Schemes [13.8] 都市における自転車シェアリングシステムの利用可能な自転車の数を予測するための注意ベースのST-GCN(AST-GCN)を紹介します。
実験結果はdublinbikesとnyc-citi bikeの2つの実世界のデータセットを用いて提示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 17:13:29 GMT)
"What's The Context?" : Long Context NLM Adaptation for ASR Rescoring in
Conversational Agents [13.6] ターンベースのコンテキスト履歴をリカレント(LSTM)とトランスフォーマXLベースのNLMの両方に組み込むための様々な手法を検討します。
リカレントベースのnlmでは、コンテキストがメカニズムと機能ベースの拡張を継承する。
我々は,事前学習されたマスキング言語モデルからの符号化を活用し,ユーザのオンザフライ音声パターンに文脈的nlmを適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 00:15:21 GMT)
Improvement of Normal Estimation for PointClouds via Simplifying Surface
Fitting [12.6] ニューラルネットワークとサーフェスフィッティングプロセスの整合性に対処し, 正常な推定を改善するための2つの簡単な効果戦略が提案されている。
まず, 動的トップk選択戦略を導入し, 与えられたパッチの最も重要な点に焦点を合わせ, 学習方法によって選択された点が, 単純な接平面によって表面に適合する傾向がある。
そこで我々は,パッチの鋭い境界を平滑化し,表面フィッティングプロセスを簡略化する局所表面フィッティング前の点更新戦略を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 06:13:29 GMT)
Mixture Models for the Analysis, Edition, and Synthesis of Continuous
Time Series [12.0] 本章では,時系列の分析,編集,合成に使用される手法の概要について述べる。
混合モデルを用いることで、時間信号の分解を基底関数の重ね合わせとして行うことができる。
様々な基礎関数が提案され、様々な研究分野から開発が進められている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 19:20:59 GMT)
A class of network models recoverable by spectral clustering [11.6] ブロックモデル (sbm) で使用されるアルゴリズムがブロックモデルのより広いクラスで動作することを示す。
このモデルのクラスを指定するのに必要な自由なパラメータを明確に紹介し、その結果、このモデルクラスのリカバリエラーを制御するパラメータをより明確に公開します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 04:22:18 GMT)
Automating Visual Blockage Classification of Culverts with Deep Learning [11.5] 輸送された土石材によるカルバートの閉塞は, 都市部で発生した洪水の原因となると報告されている。
本稿では,ブロック関連情報の抽出にIntelligent Video Analytic (IVA)アルゴリズムを用いることを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 08:40:09 GMT)
A Lightweight Concept Drift Detection and Adaptation Framework for IoT
Data Streams [11.4] 最適化されたLightGBMとコンセプトドリフト適応に基づく,異常検出のための適応型IoTストリーミングデータ分析フレームワークを提案する。
2つの公開データセットの実験は、提案した適応型LightGBMモデルの精度と効率を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 13:41:41 GMT)
Arbitrary synthetic dimensions via multi-boson dynamics on a
one-dimensional lattice [11.1] 一次元格子上の複数のボソンを用いた任意の合成次元(N-ボソン合成格子)を構築するための理論的枠組みを提案する。
N を区別できないボソンを包含する一次元格子は、高対称性の N 次元格子上の1つのボソンに写像可能であることを示す。
このN次元格子上のバンド構造解析は、エキゾチック固有状態の存在とN-ボソン波束の運動を予測するために数学的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 07:23:43 GMT)
Diverse and Specific Clarification Question Generation with Keywords [11.1] CQGen(Clarification Question Generation)は、問題を緩和するための有望なアプローチである。
文脈における回答の存在を仮定する従来のQGenとは異なり、CQGenは未発表情報を求めるユーザの振る舞いを模倣している。
生成されたCQは、電子商取引業者が潜在的な欠落情報を識別するのに役立つサニティチェックまたは校正として役立ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 02:29:33 GMT)
Machine vision detection to daily facial fatigue with a nonlocal 3D
attention network [10.5] 本稿では,野生動物の顔面疲労状態を反映したDLFD (daily-life fatigue dataset) というデータセットを提案する。
3D-ResNetと非局所的注意メカニズムを用いたフレームワークは、空間的および時間的次元における局所的および長期的特徴の抽出のための訓練であった。
提案フレームワークは,検証セットの平均精度が90.8%,バイナリ分類テストセットが72.5%に達し,他の最先端手法と比較して良好な位置にある。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 08:58:46 GMT)
Making Differentiable Architecture Search less local [9.9] 微分可能なニューラルネットワークアーキテクチャ検索(DARTS)は、検索効率を劇的に向上させる有望なNASアプローチである。
これは、検索がしばしば有害なアーキテクチャにつながるパフォーマンスの崩壊に苦しむことが示されています。
DARTS問題の定式化を変更することなく、空間をよりよく探索できる、よりグローバルな最適化スキームを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 10:36:43 GMT)
Phase Retrieval with Holography and Untrained Priors: Tackling the
Challenges of Low-Photon Nanoscale Imaging [8.0] 位相探索は、マグニチュードのみのフーリエ測定から信号を回復する逆問題である。
ナノスケールの課題に適応したホログラフィック位相検索のためのデータセットフリーなディープラーニングフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:48:17 GMT)
A survey on extremism analysis using Natural Language Processing [7.9] 本調査は, 極端主義研究分野へのNLPの貢献を概観することを目的としている。
コンテンツには、頻繁に使用されるNLPテクニック、適用方法、提供された洞察の説明と比較が含まれている。
今後の動向や課題,これらのハイライトから導かれる方向性が示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:40:20 GMT)
A geometric approach to conditioning belief functions [7.7] 本稿では,すべての信念関数の空間における条件付けイベントに関連する単純度に幾何学的に投影した上で,信念関数の条件付けに対するアプローチを提案する。
ここで,このような幾何学的条件付けアプローチは,信念の程度の観点から,単純な解釈による単純な結果を生み出すことが多いことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 17:24:19 GMT)
Using CNNs for AD classification based on spatial correlation of BOLD
signals during the observation [7.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の時系列信号の空間相関に基づく分類により,最大82%の分類精度が得られることを示した。
私たちは、脳がAAL領域の中心点としてサブドメインシードとして埋め込まれる境界ボックスに沿って認知ボキセルのセットとしてアトラスを形成します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 15:48:18 GMT)
Intent Features for Rich Natural Language Understanding [7.5] ダイアログシステムにおける複雑な自然言語理解モジュールは、ユーザの発話をより深く理解する。
これらのモデルはしばしば、特定のクライアントやユースケースのためにスクラッチから作成され、大きなデータセットのアノテーションを必要とする。
シンタクティック・キューからのみ学ぶことができる意図のドメインとトピックに依存しない特性という意図的特徴のアイデアを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:08:55 GMT)
Small footprint Text-Independent Speaker Verification for Embedded
Systems [7.1] 本稿では,話者検証のための2段階モデルアーキテクチャのオーダーを共通解より桁違いに小さくする。
Raspberry Pi 3BのようなIoTシステムに典型的な小型デバイスでソリューションを実行する可能性を示し、5秒の発話で200ms未満のレイテンシを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:18:53 GMT)
On User Interfaces for Large-Scale Document-Level Human Evaluation of
Machine Translation Outputs [7.0] 評価に対するドキュメント中心のアプローチは、より高い品質セグメントとドキュメントレベルの評価につながることを示す。
セグメントと文書スコアの相関を改善し、文書スコアのアノテータ間合意を増加させるが、アノテータにはかなり時間がかかる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 08:40:18 GMT)
RANSIC: Fast and Highly Robust Estimation for Rotation Search and Point
Cloud Registration using Invariant Compatibility [6.9] 対応に基づく回転探索と点雲登録は、ロボット工学とコンピュータビジョンの基本的な問題である。
本稿では、乱数サンプリングと不変性と互換性を組み合わせた新しいパラダイムに基づいて、両問題に適用可能な高速かつ高堅牢なRANSICを提案する。
複数の合成実験と実実験では、RANSICが高速に使用でき、95%以上のアウトプライヤに対して堅牢であり、約100%のインプライヤをリコールすることができ、回転検索とポイントクラウド登録問題の両方で他の最先端のソルバーを上回ります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 07:46:20 GMT)
A Fully Spiking Hybrid Neural Network for Energy-Efficient Object
Detection [6.8] エネルギー効率とロバストな物体検出のための完全スパイクハイブリッドニューラルネットワーク(fshnn)
ネットワークアーキテクチャは、漏洩統合型ニューロンモデルを用いた畳み込みSNNに基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 18:39:32 GMT)
A Meta-Learning Approach for Medical Image Registration [6.5] グラデーションベースのメタラーニングフレームワークと統合した,新しい教師なし登録モデルを提案する。
実験の結果,提案モデルでは,精度とトレーニング時間の観点から,性能が有意に向上した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 10:27:05 GMT)
BEVDetNet: Bird's Eye View LiDAR Point Cloud based Real-time 3D Object
Detection for Autonomous Driving [6.4] キーポイント,ボックス予測,方向予測を用いたオブジェクト中心検出のための単一統一モデルとして,新しいセマンティックセマンティックセマンティクスアーキテクチャを提案する。
提案されたアーキテクチャは簡単に拡張でき、追加の計算なしで Road のようなセマンティックセグメンテーションクラスを含めることができる。
モデルは、KITTIデータセット上のIoU=0.5の平均精度で2%の最小精度の劣化で、他のトップ精度モデルよりも5倍高速です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 22:06:39 GMT)
PALI at SemEval-2021 Task 2: Fine-Tune XLM-RoBERTa for Word in Context
Disambiguation [6.2] 本稿では、SemEval-2021 Task 2: Multilingual and Cross-lingual Word-in-Context Disambiguationの受賞システムについて述べる。
我々はXLM-RoBERTaモデルを微調整し、文脈の曖昧さを解消する。
我々は4つの言語横断タスクで1位に達した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 06:24:49 GMT)
Predictive analytics using Social Big Data and machine learning [6.1] この章では、ソーシャルビッグデータ分析の基礎となる中核的な側面について光を当てている。
さまざまな予測分析アルゴリズムが,いくつかの重要なアプリケーションやトップレベルのツールやAPIで使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 19:30:45 GMT)
Comparing merging behaviors observed in naturalistic data with behaviors
generated by a machine learned model [4.9] 道路走行を事例として検討し,2つの慣れ親しんだ行動現象の存在を定量的に示すための指標を提案する。
最先端機械学習モデルの出力に全く同じ測定値を適用することで、モデルは前者の現象を再現できるが後者は再現できないことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:31:29 GMT)
Measuring the `I don't know' Problem through the Lens of Gricean
Quantity [4.9] 本稿では,Grice's Maxims of Conversationのレンズを用いたニューラル生成ダイアログモデルの本質的な評価について考察する。
本稿では,汎用応答を生成する対話システムにおいて,「知らない」問題を診断するための相対的発話量(RUQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 18:55:37 GMT)
MVFuseNet: Improving End-to-End Object Detection and Motion Forecasting
through Multi-View Fusion of LiDAR Data [4.8] We propose itMVFusenet, a novel end-to-end method for joint object detection motion forecasting from a temporal sequence of LiDAR data。
2つの大規模自動運転データセットの検出と動作予測のタスクに対する当社のマルチビューアプローチの利点を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 21:29:08 GMT)
Sattiy at SemEval-2021 Task 9: An Ensemble Solution for Statement
Verification and Evidence Finding with Tables [4.7] 本稿では,SemEval-2021 タスク 9: Statement Verification and Evidence Finding with Tables (SEM-TAB-FACT) における満足のいくチームのシステムについて述べる。
この競争は、声明の検証と科学論文の表から証拠を見つけることを目的としている。
本論文では、タスクAのテーブル、TaPas、TaBERT上の学習済み言語モデルのアンサンブルモデルを活用し、タスクBで抽出されたいくつかのルールに基づいて結果を調整する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 06:11:49 GMT)
MagicPai at SemEval-2021 Task 7: Method for Detecting and Rating Humor
Based on Multi-Task Adversarial Training [4.7] 本稿では,MagicPaiによるSemEval 2021 Task 7, HaHackathon: Detecting and Rating Humor and Offenseのシステムについて述べる。
この課題は、テキストがユーモラスか、いかにユーモラスかを検出することである。
主に、逆例に基づくマルチタスク学習モデルであるソリューションを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:23:02 GMT)
Eye Know You: Metric Learning for End-to-end Biometric Authentication
Using Eye Movements from a Longitudinal Dataset [4.5] 本稿では,ユーザの眼球運動を認証するための畳み込みニューラルネットワークを提案する。
ネットワークは、確立されたメトリック学習損失関数、多相性損失で訓練される。
目の動きは、3年後のテンプレートの老化に対して非常に弾力性があります。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:21:28 GMT)
Accurate and fast matrix factorization for low-rank learning [4.4] 高精度な部分特異値分解(SVD)と巨大な行列の数値ランク推定に関する2つの重要な課題に取り組みます。
我々は、これらの目標を達成するために、Golub-Kahanの対角化プロセスやRitzベクトルなどのクリロフ部分空間の概念を使用します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 22:35:02 GMT)
Memory Efficient 3D U-Net with Reversible Mobile Inverted Bottlenecks
for Brain Tumor Segmentation [4.1] 従来のU-Netアーキテクチャとメモリ保存技術を組み合わせることで、Brain Tumor(BraTS)チャレンジにおけるモデルの複雑さを高めることを提案する。
当社の3D U-Netは、モバイル反転ボトルネックブロックのリバーシブルバージョンを使用して、トレーニング中にアクティベーションメモリを節約します。
最大3倍の画像ボリューム、25%の深さを持つモデル、または対応する非可逆ネットワークよりも最大2倍のチャンネル数を持つモデルをトレーニングできます。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 01:02:05 GMT)
Bearings Fault Detection Using Hidden Markov Models and Principal
Component Analysis Enhanced Features [4.1] 本稿では,機械の健康劣化を評価するための隠れマルコフモデル(HMM)を提案する。
主成分分析(PCA)を用いて振動信号から抽出した特徴を増強する。
軸受試験層に基づく実験結果から,提案手法の有用性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 13:20:06 GMT)
Assessing Validity of Static Analysis Warnings using Ensemble Learning [4.1] 静的分析(SA)ツールは、コードの潜在的な弱点を特定し、事前に修正するために使われ、コードが開発中である。
これらのルールベースの静的解析ツールは一般的に、実際のものとともに多くの誤った警告を報告します。
機械学習(ML)ベースの学習プロセスを提案し、ソースコード、履歴コミットデータ、および分類器アンサンブルを使用してTrue警告を優先します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 19:39:20 GMT)
Evolutionary learning of interpretable decision trees [3.7] 本研究では,意思決定木を用いた強化学習手法を提案する。
進化的アルゴリズムの利点とQ学習の利点を組み合わせた2段階最適化手法を提案する。
提案手法を3つのよく知られた強化学習ベンチマークで検証し,性能と解釈可能性の両面で最先端と競争する結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 10:03:13 GMT)
How Will Your Tweet Be Received? Predicting the Sentiment Polarity of
Tweet Replies [3.5] 我々は新しいタスクを提案する:与えられたツイートに対する(第一次)応答の主観的な感情を予測する。
私たちは、感情ラベルを手動でアノテートしたツイートと返信の大規模なデータセットであるRETWEETを作成します。
自動ラベル付きデータを使用して、ニューラルネットワークの教師付きトレーニングを行い、元のツイートからの返信感情を予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 13:08:45 GMT)
AdaptiFont: Increasing Individuals' Reading Speed with a Generative Font
Model and Bayesian Optimization [3.5] AdaptiFontは、モニターに表示されるテキストの読みやすさをインタラクティブに向上することを目的とした、ループ内の人間システムである。
我々は,能動的学習によって新しい真型フォントを生成し,新しいフォントでテキストをレンダリングし,個々のユーザの読書速度を測定する。
ユーザ調査の結果,この適応フォント生成システムは,高い読解速度に対応するフォント空間の領域を見出し,これらのフォントが参加者の読解速度を大幅に増加させ,各読者間でフォントが著しく異なることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 19:56:28 GMT)
Adiabaticity parameters for the categorization of light-matter
interaction -- from weak to strong driving [3.2] 2レベルシステム(TLS)における光-物質相互作用の理論的および数値的研究
5つの明確な励起規則を同定し、よく知られた断熱パラメータに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 01:52:39 GMT)
Programmable 3D snapshot microscopy with Fourier convolutional networks [3.2] 3Dスナップショット顕微鏡は、単一の2Dカメラ画像で3Dボリュームをキャプチャすることにより、カメラと同じくらい高速なボリュームイメージングを可能にします。
3Dスナップショット画像にエンコードされたグローバル混合情報を効率的に統合できるグローバルカーネルフーリエ畳み込みニューラルネットワークのクラスを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:09:56 GMT)
Disfluency Detection with Unlabeled Data and Small BERT Models [3.0] 本稿では,BERTアーキテクチャに基づく小型・高速・オンデバイスモデルに焦点をあてて,ディフルエンシ検出タスクに着目する。
性能を保ちながら1.3 MiB程度の拡散検出モデルを訓練できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 21:24:32 GMT)
Rapid Detection of Aircrafts in Satellite Imagery based on Deep Neural
Networks [2.8] 本論文では,深層学習技術を用いた衛星画像の航空機検出に焦点をあてる。
本稿では,航空機検出にYOLO深層学習フレームワークを用いた。
改良されたモデルは小さい、回転する、および密集した目的がリアルタイムの条件を満たす異なった未知のイメージのよい正確さそして性能を示します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 18:13:16 GMT)
Should we Stop Training More Monolingual Models, and Simply Use Machine
Translation Instead? [2.6] 機械翻訳は成熟した技術であり、低リソース言語のためのネイティブ言語モデルのトレーニングに深刻な反論を提起する。
英語モデルは前例のないペースで改善され、機械翻訳が改善されているため、低リソース言語からのデータを英語に翻訳することが経験的で環境的な観点からより効果的です。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 10:21:24 GMT)
Fault-tolerant resource estimate for quantum chemical simulations: Case
study on Li-ion battery electrolyte molecules [1.4] 耐故障性量子コンピュータ上でのLiイオン電池における電解質分子のシミュレーションコストを推定する。
我々の推定は、光子を用いた融合型量子コンピューティング方式に基づいているが、より従来のゲートベースモデルにも容易に変更できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 17:31:22 GMT)
A Survey of Deep Meta-Learning [1.3] ディープニューラルネットワークは、巨大なデータセットと十分な計算リソースを提示することで、大きな成功を収めることができる。
しかし、新しい概念を素早く習得する能力は限られている。
ディープメタラーニング(Deep Meta-Learning)は、ネットワークが学習方法を学ぶことを可能にすることでこの問題に対処するアプローチのひとつだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 13:33:40 GMT)
NV-Diamond Magnetic Microscopy using a Double Quantum 4-Ramsey Protocol [1.2] 広視野磁気イメージングを実現するダブル量子(DQ)4-ラムゼー計測プロトコルを提案する。
このプロトコルは4つの連続したラムゼイ(4-ラムゼイ)の測定にマイクロ波相の交互性を用いる。
DQ 4-Ramseyプロトコルのロバスト性および磁気感度の均一性の改善により、動的ブロードバンド磁気源のイメージングが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 15:24:52 GMT)
Universal consistency and rates of convergence of multiclass prototype
algorithms in metric spaces [1.1] プロトNNは、普遍的に一貫した規則を持つ任意の距離空間において普遍的に一貫したものである。
我々は、$k$-NNとProto-NNをハイブリッド化する第2のプロトタイプルールが、同様の計算上の利点を享受しながら、$k$-NNと同じレートを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 16:43:31 GMT)
Orderly Dual-Teacher Knowledge Distillation for Lightweight Human Pose
Estimation [1.0] そこで我々は,異なる能力を持つ2人の教師からなる,秩序ある二重教師知識蒸留(ODKD)フレームワークを提案する。
両教師をまとめて、知識の吸収性を促進するための秩序ある学習戦略を提案する。
提案するodkdは異なる軽量モデルの性能を大きなマージンで向上させ,hrnet-w16は軽量なポーズ推定のための最先端の性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 08:50:36 GMT)
Boosting Masked Face Recognition with Multi-Task ArcFace [1.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)による世界的な健康危機を考えると、口と鼻を覆うマスクは日常の衣服に欠かせないものになっています。
この尺度は、マスクされた顔で機能するよう設計されていないため、最先端の顔認識モデルをロープに乗せている。
完全なトレーニングパイプラインがArcFace作業に基づいて提示され、バックボーンとロス関数のいくつかの修正が行われている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 06:54:29 GMT)
CVLight: Deep Reinforcement Learning for Adaptive Traffic Signal Control
with Connected Vehicles [0.9] CVLight」は、適応交通信号制御のための強化学習方式です。
通信車両(CV)のみから収集したデータを使用する。
CVデータに基づいて複数の交差点を効率的に制御でき、CV浸透率が20%未満の場合にも同様またはそれ以上の性能を達成することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:38:11 GMT)
Text-Aware Predictive Monitoring of Business Processes [0.9] 我々は,Long Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークと自然言語モデルに基づく,新しいテキスト認識プロセス予測モデルを開発した。
提案モデルは,次のイベントのアクティビティとタイムスタンプ,結果,実行中のプロセスインスタンスのサイクル時間を予測するために,イベントデータのカテゴリ的,数値的,テキスト的属性を考慮に入れることができる。
実験により、テキストデータを含むシミュレーションおよび実世界のイベントログにおいて、テキスト認識モデルが最先端プロセス予測手法を上回ることができることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 13:12:07 GMT)
Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning and related
techniques for Computer Networking Systems [0.8] 本稿では,人工知能と機械学習(AI/ML)の応用について概観し,コンピュータネットワークの領域における問題に対処する。
この技術は、効率的で正確なトラフィック予測、トラフィック分類、異常検出、ネットワーク管理、ネットワークセキュリティ、ネットワークリソースの割り当てと最適化をサポートするために使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 05:40:07 GMT)
Modelling the COVID-19 virus evolution with Incremental Machine Learning [0.7] 最先端の機械学習アルゴリズムとオンラインのインクリメンタルな機械学習アルゴリズムを比較して、病気の拡散の日々の変化に適応させる。
その結果、インクリメンタルメソッドは、時間とともに疾患の変化に適応するための有望なアプローチであることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 09:13:06 GMT)
Interpretation of multi-label classification models using shapley values [0.5] 本研究は,shap法を用いて,マルチラベル分類タスクの説明をさらに拡張する。
この実験は、よく知られたマルチラベルデータセット上の異なるアルゴリズムの包括的な比較を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:51:12 GMT)
Understanding and Accelerating EM Algorithm's Convergence by Fair
Competition Principle and Rate-Verisimilitude Function [0.4] 本稿では,異なる収束困難を説明するために婚姻競争を利用し,フェアコンペティション原則(FCP)を提案する。
この収束証明はシャノンらによる変分的および反復的手法を採用する。
速度歪み関数の分析に使用される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:27:25 GMT)
Real-time dense 3D Reconstruction from monocular video data captured by
low-cost UAVs [0.4] リアルタイム3d再構築は,ナビゲーションや緊急時のライブ評価など,多数のアプリケーションにメリットがある環境の高速密マッピングを可能にする。
ほとんどのリアルタイム対応のアプローチとは対照的に、我々のアプローチは明示的な深度センサーを必要としない。
建物周辺を斜め視で飛行する無人航空機(UAV)の自己動作を利用して、選択された画像のカメラ軌道と深度の両方を、十分な新規な内容で推定します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 13:12:17 GMT)
The Road Less Travelled: Trying And Failing To Generate Walking
Simulators [0.4] 本稿では,空間,雰囲気,経験に重点を置いた3dゲームのための自動ゲームデザイナー構築の試みについて述べる。
私たちは、これらのシステムを構築しようとする試み、失敗した理由、そして他の人による将来の試みに役立つと思われるステップと将来の作業について説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 23:05:10 GMT)
When FastText Pays Attention: Efficient Estimation of Word
Representations using Constrained Positional Weighting [0.4] 位置ログビリナー言語モデルは、注意に基づく言語モデルの特徴を持ち、本質的な単語類似タスクで最先端のパフォーマンスを達成しました。
位置と制約のある位置モデルは、単語の順序に関する解釈可能な情報を含み、言語モデルにおけるサブワードモデルよりも優れていることを示す。
また,制約のある位置モデルは,言語モデルにおいて位置モデルよりも優れており,その2倍の速度を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 06:43:41 GMT)
Exploring 2D Data Augmentation for 3D Monocular Object Detection [0.3] 多くの標準的な2Dオブジェクト検出データ拡張技術は3Dボックスに拡張されない。
本研究では, 新規な視点合成を必要とせず, 単眼3次元検出のための2つの新しい増強法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 22:43:42 GMT)
A windowed correlation based feature selection method to improve time
series prediction of dengue fever cases [0.2] 予測性能の低さは、不適切なデータを持つ場所につながる可能性がある。
新しいフレームワークは、インシデントデータのウィンドウ化と時間シフト相関に基づくメトリクスの計算を行う。
繰り返しニューラルネットワークに基づく予測モデルは、平均33.6%の精度向上を達成している。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 00:28:28 GMT)
Public Perception of the German COVID-19 Contact-Tracing App
Corona-Warn-App [0.2] ドイツでは、関連するアプリはCorona-Warn-Appと呼ばれ、2020年末までに2280万ダウンロードを記録した。
接触追跡は、新型コロナウイルスの感染拡大を抑える上で有望なアプローチだ。
アプリのレビューとツイートに基づいて、Corona-Warn-Appの一般大衆の認識を分析している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:17:38 GMT)
Scarring in classical chaotic dynamics with noise [0.0] スカーリングは カオス系の不安定周期軌道周辺の 確率密度の増大です
スキャリングは自己相関関数とそのパワースペクトルを研究することで測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 17:26:04 GMT)
Scaling of neural-network quantum states for time evolution [0.0] 非可積分量子イジングチェーンのグローバルダイナミクスをシミュレートするために、異なる浅層および深層神経自己回帰量子状態の変動パワーをベンチマークする。
与えられた精度で量子状態を表現するのに必要なパラメータの数が指数関数的に増加することがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 18:00:07 GMT)
Scaling Up Electronic Structure Calculations on Quantum Computers: The
Frozen Natural Orbital Based Method of Increments [0.0] MI-FNOフレームワークは量子化学シミュレーションのための占有空間と仮想軌道空間を体系的に還元する。
MI-FNO還元によるインクリメントの相関エネルギーは、様々なアルゴリズムで解ける。
また,MI-FNO手法は,全システムシミュレーションと比較して,キュービット要求を著しく低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 03:10:21 GMT)
Robustness of ML-Enhanced IDS to Stealthy Adversaries [0.0] 侵入検知システム(IDS)は「正常」なサイバー行動のプロトタイプを効率的に構築する能力を示した。
これらは主にブラックボックスであるため、敵を盗むためには頑丈さの証明が必要である。
本研究は,ネットワーク活動に対する各種の有害な活動が混入したオートエンコーダによる異常検出システムを訓練し,この種の中毒に対して堅牢であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:00:31 GMT)
Revealing consensus and dissensus between network partitions [0.0] コミュニティ検出手法は、ネットワークを同様の特性を持つノードのグループに分割し、その大規模構造を明らかにする。
分布全体を要約する単一分割「ポイント推定」という形で、それらの間のコンセンサスを確立するための多くの方法が存在する。
ここでは、一般に、基底分布が不均一すぎるとき、そのような点から一貫した答えを得ることはできないことを示す。
我々は,分割の複雑な集団を,既存のコンセンサスだけでなく,人口の要素間の不一致を捉える方法で特徴付け,要約するために設計された,包括的手法のセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 22:26:28 GMT)
Reinforcement Learning for Traffic Signal Control: Comparison with
Commercial Systems [0.0] Reinforcement Learning (RL)アプローチは、交通信号制御(TSC)システムでよく機能している。
RLエージェントの3つの異なるアーキテクチャを提案し、それらを現在使用されている商用システムと比較します。
既存の商用システムと比較して, RL ベースのシステムでは遅延の低減が著しく, 一貫して達成できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 10:48:48 GMT)
Polarisation control of quasi-monochromatic XUV produced via resonant
high harmonic generation [0.0] 楕円偏光レーザー場におけるスズイオンによる共鳴高調波発生について検討した。
基本場楕円性による共鳴高調波の減衰は、非共振機構により発生する高調波よりもはるかに遅いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 13:08:17 GMT)
PocketNet: A Smaller Neural Network for 3D Medical Image Segmentation [0.0] 私たちは、パラメータの数の3%未満を使用しながら、従来のCNNに匹敵するセグメンテーション結果を達成するPocketNetと呼ばれる新しいCNNアーキテクチャを導き出します。
我々は,PocketNetが従来のCNNに匹敵するセグメンテーション結果を達成し,パラメータ数の3%未満を用いていることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:10:30 GMT)
On detecting violation of local realism with photon-number resolving
weak-field homodyne measurements [0.0] 現象に対する局所隠れ変数(LHV)モデルは、デバイス非依存の量子プロトコルでの使用をベンチマークする。
一つの光子による一対の空間モードの励起に関する実験のためのLHVモデルが存在しないという主張もある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 18:02:25 GMT)
Model for Techno-Economic Assessment of Access Technologies. Doctoral
Dissertation for PhD, Telecommunications Engineering (EECS) [0.0] この論文は、アクセスネットワーク技術のためのテクノ・エコノミクス・モデリングの最先端を示している。
UTEM(Universal Techno-Economic Model)を定義・開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 21:23:52 GMT)
Meta-learning for skin cancer detection using Deep Learning Techniques [0.0] 本研究は皮膚内視鏡画像に対するメタラーニングアプローチによる皮膚がんの自動検出に焦点をあてる。
3つの異なるソースからの結合データセットの小さなサンプルを使用して、非医療データで事前トレーニングされたresnetモデルを微調整した。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 21:44:25 GMT)
MLDS: A Dataset for Weight-Space Analysis of Neural Networks [0.0] MLDSは、注意深く制御されたパラメータを持つ何千ものトレーニングニューラルネットワークからなる新しいデータセットである。
このデータセットは、モデル-to-modelとモデル-to-training-data関係に関する新たな洞察を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:24:26 GMT)
Interpreting intermediate convolutional layers of CNNs trained on raw
speech [0.0] 各畳み込み層におけるReLUアクティベーション後の特徴マップを平均すると、解釈可能な時系列データが得られることを示す。
提案手法は中間畳み込み層の音響解析を可能にする。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 17:43:29 GMT)
Fastest local entanglement scrambler, multistage thermalization, and a
non-Hermitian phantom [0.0] ランダム量子回路とその二部交絡の発生速度について検討する。
この問題はマルコフ過程にマッピングされ、大きなスペクトル同値類が存在することが証明された。
非最適ジェネリックゲートを持つランダム回路においても,この現象が生じることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 11:03:00 GMT)
Entanglement instability in the interaction of two qubits with a common
non-Markovian environment [0.0] 各キュービットと非マルコフ環境の間のカップリングにおけるa対称性は、系の定常状態におけるエンタングルメントを増大させる可能性がある。
有限ではあるが、2つの量子ビット間の相互作用が各量子ビットと非マルコフ貯水池の間の結合よりも大きい限り、安定な共起は、この状態において非常に不安定であると予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 10:01:43 GMT)
Entanglement and U(D)-spin squeezing in symmetric multi-quDit systems
and applications to quantum phase transitions in Lipkin-Meshkov-Glick D-level
atom models [0.0] 対称多量子ディット系に対する集合スピン作用素は、U$(D)$対称性を生成する。
我々は、SU(2)-スピンコヒーレント状態の任意の$D$への一般化とそのパリティへの適応を探求する。
線形およびフォン・ノイマンエントロピーを持つ対称多量子状態に対するレベルと粒子の絡み合いを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 15:19:43 GMT)
Discovering Classification Rules for Interpretable Learning with Linear
Programming [0.0] ルールは、データセット内のサンプルのサブセットを分類する1つ以上の条件を含むif-thenステートメントのセットを具現化する。
様々な応用において、このような分類規則は意思決定者によって解釈されると考えられる。
解釈と学習のための新しいアルゴリズムを2つ紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:31:28 GMT)
Deep limits and cut-off phenomena for neural networks [0.0] 層数を無限にするときに一定の限界が存在することを示す。
また,ネットワークの深さ,層数の観点から,突然の遮断現象も観測した。
より一般に、本論文における概念と結果が、深層ニューラルネットワークの理論的な理解の一部として、特に幾何学的な枠組みを提供できることを願っている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 19:07:43 GMT)
Data Driven Reaction Mechanism Estimation via Transient Kinetics and
Machine Learning [0.0] この研究は、一過性率/集中依存と機械学習を組み合わせて、アクティブなサイト数を測定する方法論を詳述する。
反応を駆動するLangmuir-Hinshelwood機構を明らかにするためにCO酸化データを解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 14:26:49 GMT)
Complex networks with tuneable dimensions as a universality playground [0.0] 本稿では,普遍性,スペクトル次元に対する基本的ネットワークパラメータの役割について論じる。
明示的な計算により、このモデルのスペクトル次元が1ドルから無限大まで連続的に調整できることが証明される。
非均質構造上の普遍的挙動を探索するツールとしての我々のモデルを提案し、そのようなネットワーク上の相関モデルの普遍的挙動が、分数ユークリッド次元における連続場理論の1つを模倣する可能性についてコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 09:34:47 GMT)
Comment on: "Threading dislocation densities in semiconductor crystals:
A geometric approach". Phys. Lett. A 376 (2012) 2838-2841 [0.0] モデルパラメータの任意の選択した集合に対して、モデルがバウンドステートをサポートしないことを示す。
著者らが提案したトラニケート条件は、選択されたモデルパラメータの与えられた値に対して1つの特定のエネルギーしか得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 12:47:41 GMT)
Automatic model training under restrictive time constraints [0.0] モデルの品質とチューニングに必要な計算コストのバランスをとる最適化アルゴリズムを開発しています。
本アルゴリズムの性能は,多くの機械学習問題に対して検証される。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:20:36 GMT)
A New Derivation of the Propagator's Path Integral for Spinless
Elementary Particles [0.0] 一般ポテンシャル場におけるスピンレス素粒子の運動の量子化はこの枠組みから導出できることを示す。
このアプローチを弱相対論的効果を含むように外挿し、実験結果の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 21 Apr 2021 20:52:30 GMT)