Joint Constrained Learning for Event-Event Relation Extraction [94.3] 本稿では,イベント・イベント関係をモデル化するための制約付き協調学習フレームワークを提案する。
具体的には、このフレームワークは、複数の時間的および部分的関係内の論理的制約を強制する。
我々は,共同学習手法が,共同ラベル付きデータの欠如を効果的に補うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 21:51:18 GMT)
Unsupervised Controllable Generation with Self-Training [90.0] GANによる制御可能な世代は依然として困難な研究課題である。
本稿では,自己学習を通じてジェネレータを制御する潜伏符号の分布を学習するための教師なしフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、変分オートエンコーダのような他の変種と比較して、より良い絡み合いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 06:59:29 GMT)
PAN++: Towards Efficient and Accurate End-to-End Spotting of
Arbitrarily-Shaped Text [85.7] 自然場面における任意の形状のテキストを効率的に検出し認識できる,エンドツーエンドのテキストスポッティングフレームワークpan++を提案する。
PAN++は、テキスト行を周辺ピクセルに囲まれたテキストカーネル(中央領域)として再構成するカーネル表現に基づいている。
ピクセルベースの表現として、カーネル表現は1つの完全な畳み込みネットワークによって予測できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 07:04:30 GMT)
Searchable Hidden Intermediates for End-to-End Models of Decomposable
Sequence Tasks [77.6] シーケンスモデルの中間段階で検索可能な隠れた表現を学ぶために,合成性を利用するエンドツーエンドのフレームワークを提案する。
提案手法の一例は、音声認識サブタスクから検索可能な隠れ中間子を抽出する音声翻訳用マルチデコーダモデルである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 23:22:49 GMT)
Data-driven Weight Initialization with Sylvester Solvers [72.1] 本稿では,ディープニューラルネットワークのパラメータを初期化するためのデータ駆動方式を提案する。
提案手法は,特にショットや微調整の設定において有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 07:33:16 GMT)
Augmenting Sequential Recommendation with Pseudo-Prior Items via
Reversely Pre-training Transformer [61.8] 逐次レコメンデーションはアイテムシーケンスを時系列的にモデル化することで進化するパターンを特徴付ける。
最近のトランスフォーマの開発はコミュニティに効果的なシーケンスエンコーダの設計を促している。
textbfseudo-prior items(asrep)を用いたtextbfsequential textbfrecommendationのためのtextbfaugmentingの新しいフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 18:06:23 GMT)
AirMixML: Over-the-Air Data Mixup for Inherently Privacy-Preserving Edge
Machine Learning [54.5] ネットワークエッジにおけるプライバシー保護型機械学習フレームワークであるAirMixMLを提案する。
AirMixMLでは、複数のワーカーがプライベートデータサンプルのアナログ変調信号をエッジサーバに送信し、受信したノイズと重ね合わせのサンプルを使用してMLモデルをトレーニングします。
シミュレーションにより,dirmix(alpha)-pc設計ガイドラインを提供し,精度,プライバシ,エネルギー効率を向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 05:45:43 GMT)
OR-Net: Pointwise Relational Inference for Data Completion under Partial
Observation [51.1] この作業はリレーショナル推論を使って不完全なデータを埋めます。
本稿では,2つの点での相対性理論をモデル化するために,全関係ネットワーク (or-net) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 06:05:54 GMT)
Latent Skill Planning for Exploration and Transfer [49.3] 本稿では,この2つの手法を1つの強化学習エージェントに統合する方法について検討する。
テスト時の高速適応に部分的償却の考え方を活用する。
私たちは、困難なロコモーションタスクのスイートでデザイン決定のメリットを実演しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 15:53:04 GMT)
Deep Learning Methods For Synthetic Aperture Radar Image Despeckling: An
Overview Of Trends And Perspectives [45.9] このようなノイズを除去し、下流の画像処理タスクの精度を向上させるために、デスペクリングは重要なタスクである。
本稿では,sarデスペックリングに適用する深層学習手法に関する文献を調査し,教師ありアプローチと近年の自己教師ありアプローチの両方をカバーする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 17:13:48 GMT)
Altruism Design in Networked Public Goods Games [44.7] ネットワーク化された公共グッズゲームは、個人の利害から行動するエージェント間の緊張を捉え、共通の利益を促進する。
我々は,利他的動機を考慮し,公共財ゲームの新たな拡張を提案する。
最も重要なのは、利他主義は不変ではなく、共通の善を宣伝するためのレバーであると考えています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 16:35:47 GMT)
Who's Afraid of Adversarial Transferability? [43.8] adversarial transferabilityは、長年にわたって、adversarial machine learningの"big bad wolf"だった。
ブラックボックスの設定で、特定のターゲットモデルに特定の敵の例が転送可能かどうかを予測することは事実上不可能であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 09:44:12 GMT)
Intelligent Conversational Android ERICA Applied to Attentive Listening
and Job Interview [41.8] 我々はインテリジェントな会話型android ericaを開発した。
ERICAには,注意深い聞き取り,就職面接,スピードデートなど,いくつかのソーシャルインタラクションタスクを設定した。
40人の高齢者が会話を分解することなく5～7分間の会話を行ったことが評価されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 06:37:23 GMT)
Fast Power Control Adaptation via Meta-Learning for Random Edge Graph
Neural Networks [39.6] 本稿では,時間変動トポロジに対する電力制御政策の迅速な適応を可能にする高レベル問題について検討する。
我々は,新しいネットワーク構成への数ショット適応を最適化するために,複数のトポロジのデータに一階のメタラーニングを適用した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 12:43:10 GMT)
A LiDAR Assisted Control Module with High Precision in Parking Scenarios
for Autonomous Driving Vehicle [39.4] 我々は、人間ドライバーができない現実の産業シナリオを紹介します。
正確な(3?
位置決めモジュールを部分的に置き換えるために,まずエラーフィードバックシステムを構築した。
実験の結果はアポロのモジュールよりも優れており、特別に訓練された高度に経験された人間テストドライバーを上回っていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 06:13:32 GMT)
Paradiseo: From a Modular Framework for Evolutionary Computation to the
Automated Design of Metaheuristics ---22 Years of Paradiseo--- [33.1] ParadisEOは、モジュラーメタヒューリスティックの開発をターゲットとする、包括的なC++フリーソフトウェアである。
この記事では、モジュール化メタヒューリスティックスの開発を目標とする、包括的なC++フリーソフトウェアであるParadisEOフレームワークの特徴を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 08:45:33 GMT)
Rethinking Evaluation in ASR: Are Our Models Robust Enough? [30.1] 一般に、残響と付加音の増補により、ドメイン間の一般化性能が向上することを示す。
ベンチマークを十分に使うと、平均単語誤り率(WER)のパフォーマンスが実世界のノイズの多いデータのパフォーマンスに良いプロキシを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 18:30:52 GMT)
Planning for Proactive Assistance in Environments with Partial
Observability [26.9] 本稿では,人間に積極的なタスク支援を提供するAIエージェントの動作を合成する問題に対処する。
エージェントは、援助が彼女のタスクにどのように影響するかを人間が認識していることを保証することが重要です。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 18:12:06 GMT)
Emergence of Structural Inequalities in Scientific Citation Networks [20.8] 科学的引用における2種類の構造的不等式を同定する。
まず、少数の研究者を代表する女性作家は、男性作家と比較して、作品に対する認知度が低い。
第2に、少数派である上位機関に属する著作家は、他の著作者に比べてかなり高い評価を受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 02:52:08 GMT)
Larger-Scale Transformers for Multilingual Masked Language Modeling [16.6] XLM-R XLとXLM-R XXLはXLM-Rよりも1.8%、XNLIの平均精度は2.4%向上した。
また、GLUEベンチマークの英語タスクのRoBERTa-Largeモデルを平均0.3%上回り、99以上の言語を扱う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 23:15:02 GMT)
Site-Controlled Telecom Single-Photon Emitters in Atomically-thin MoTe2 [16.5] 2次元遷移金属ジアルコゲナイド(2次元TMDC)の量子エミッタ(QE)は、量子通信とトランスダクション研究の最前線に進んでいる。
本稿では,2Dモリブデンジテルリド (MoTe2) の結合により1080から1550nmの波長範囲で発生する通信QEを,ナノピラーアレイのひずみ誘導により決定論的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 23:38:21 GMT)
Improving Perception via Sensor Placement: Designing Multi-LiDAR Systems
for Autonomous Vehicles [16.5] 確率的占有グリッド(POG)に基づく計算が容易な情報理論的サーロゲートコストメトリックを提案し、最大センシングのためのLiDAR配置を最適化する。
以上の結果から,センサ配置は3Dポイントクラウドによる物体検出において重要な要素であり,最先端の認識アルゴリズムでは10%の精度で性能が変動する可能性が示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 01:52:18 GMT)
Cross-Domain Few-Shot Classification via Adversarial Task Augmentation [16.1] 少数のショット分類は、各クラスのラベル付きサンプルがほとんどなく、見えないクラスを認識することを目的とする。
数ショット分類のためのメタラーニングモデルの多くは、そのようなタスクを解決するために様々なタスク共有帰納バイアス(メタ知識)を精巧に設計する。
本研究は,タスク強化による帰納バイアスの堅牢性向上を目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 10:40:33 GMT)
On Feature Decorrelation in Self-Supervised Learning [15.6] 最近のアプローチから最も一般的なコンポーネントを含むフレームワークについて検討する。
次元崩壊を軸間の強い相関関係と結び付け、そのような関係を特徴デコリレーションの強い動機とみなす。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 13:28:18 GMT)
Detection and Longitudinal Tracking of Pigmented Skin Lesions in 3D
Total-Body Skin Textured Meshes [13.9] 3次元全身皮膚表面スキャンによる皮膚病変の検出と追跡のための自動的アプローチを提案する。
得られた対象の3Dメッシュを2Dテクスチャ画像にラップし、訓練を受けた領域畳み込みニューラルネットワーク(R-CNN)が2D領域内の病変を局在化させる。
以上の結果から, 訓練されたR-CNNは, ヒトのアノテータと同等の性能で病変を検出することが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 01:52:28 GMT)
Anatomy-Guided Parallel Bottleneck Transformer Network for Automated
Evaluation of Root Canal Therapy [13.8] X線画像における根管充填は根管治療において重要なステップである。
正確な解剖学的特徴を得るために, ファジィ境界を分節する曲線フィッティングセグメンテーションを提案する。
そして,最終評価のための分類ネットワークとして,並列ボトルネックトランスフォーマネットワーク(pbt-net)を導入した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 02:38:31 GMT)
Billion-scale Pre-trained E-commerce Product Knowledge Graph Model [13.7] 電子商取引製品知識グラフのための事前学習知識グラフモデル(PKGM)。
PKGMは、知識グラフのトリプルデータにアクセスせずに、埋め込みベースのモデルに一様にアイテムナレッジサービスを提供する。
我々は,PKGMを項目分類,同一項目識別,レコメンデーションを含む3つの知識関連タスクでテストする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 04:28:22 GMT)
Multi-Agent Routing and Scheduling Through Coalition Formation [13.3] この問題をマルチエージェントルーティングと協調形成(marsc)によるスケジューリングと呼ぶ。
私たちは、Time Windowsで重要なチームオリエンテーション問題を一般化していることを示しています。
リアルタイムシステムで一般的に使用されるEarliest Deadline Firstアプローチよりも最大3.25倍優れたソリューションを見つけます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 11:53:44 GMT)
Learning data association without data association: An EM approach to
neural assignment prediction [13.0] 本稿では,データアソシエーションのためのニューラルモデルをトレーニングするための予測最大化手法を提案する。
オブジェクト認識のモデルをトレーニングするためにラベル情報を必要としない。
重要なことに、提案手法を用いてトレーニングされたネットワークは、下流追跡アプリケーションで再利用することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 01:11:09 GMT)
MathBERT: A Pre-Trained Model for Mathematical Formula Understanding [12.7] 本稿では,数学的公式とそれに対応する文脈を併用した新しい事前学習モデル,textbfMathBERTを提案する。
我々は,数学情報検索,公式トピック分類,公式見出し生成など,3つの下流タスクについて様々な実験を行い,MathBERTの性能評価を行った。
我々は,この事前学習モデルが式の意味レベル構造情報を効果的にキャプチャできることを定性的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 02:10:31 GMT)
BI-REC: Guided Data Analysis for Conversational Business Intelligence [11.5] BI-RECは、ユーザーがデータ分析タスクを遂行するのに役立つBIアプリケーションのための対話型レコメンデーションシステムです。
我々は、OLAP立方体定義から抽出したリッチな意味情報を付加したBIパターンを用いて、データ解析の空間を定義する。
BI-RECはBIパターン推奨で83%の精度を達成し、予測の遅延で最大2倍のスピードアップを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 13:19:38 GMT)
Model Checking Quantum Continuous-Time Markov Chains [11.2] 我々は量子連続時間マルコフ連鎖(QCTMC)のモデルチェックを初期化した。
リアルタイムシステムとして、信号時間論理(STL)によりQCTMC上の時間特性を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 02:46:19 GMT)
Reducing Bus Bunching with Asynchronous Multi-Agent Reinforcement
Learning [11.2] バスフラッキングは、バスサービスの信頼性と効率を損なう一般的な現象である。
経路レベルのバスフリート制御を非同期マルチエージェント強化学習問題として定式化する。
古典的なアクタークリティカルアーキテクチャを拡張して、非同期問題を扱う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 02:08:07 GMT)
InferNet for Delayed Reinforcement Tasks: Addressing the Temporal Credit
Assignment Problem [10.7] InferNetというニューラルネットワークに基づくアルゴリズムに時間的信用割当問題(CAP)を委譲することを提案する。
InferNetは、遅延した報酬から即時報酬を推測することを明示的に学習する。
その結果,InferNetの有効性はノイズ報酬関数に対して頑健であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 22:52:42 GMT)
Universal scaling laws in the gradient descent training of neural
networks [10.5] 学習軌跡は,大きな訓練時間に明示的な境界によって特徴づけられることを示す。
結果は,期待される損失に基づいて訓練された大規模ネットワークの進化のスペクトル解析に基づいている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 16:46:38 GMT)
Surgical Gesture Recognition Based on Bidirectional Multi-Layer
Independently RNN with Explainable Spatial Feature Extraction [10.5] 本研究では, 説明可能な特徴抽出プロセスを用いて, 効果的な外科的ジェスチャー認識手法の開発を目指す。
本稿では,双方向マルチ層独立RNN(BML-indRNN)モデルを提案する。
dcnnのブラックボックス効果を解消するために、勾配重み付けクラスアクティベーションマッピング(grad-cam)を用いる。
その結果,提案手法に基づく縫合作業の精度は87.13%であり,最先端のアルゴリズムよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 12:47:19 GMT)
Attention-augmented Spatio-Temporal Segmentation for Land Cover Mapping [10.0] 衛星データの空間的および時間的性質を共同利用するために、UNet構造と双方向LSTMおよび注意メカニズムを組み込んだ新しいアーキテクチャを紹介します。
世界中の複数地域で作物をマッピングする手法の評価を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 05:39:42 GMT)
Synthesized Difference in Differences [10.0] 追加データを用いてDDの条件バージョンを直線的に調整し、正しい斜面を推定する合成差分(SDD)を提案する。
このアルゴリズムは、rctが患者の大半を除外した場合でも、複数の合成データセットと実際のデータセットにわたる技術性能の状態を実現できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 12:19:16 GMT)
Learning Visually Guided Latent Actions for Assistive Teleoperation [9.8] 視覚入力に潜伏埋め込みを条件とした補助ロボットを開発。
少量の安価で収集しやすい構造データに予め訓練されたオブジェクト検出器を組み込むことにより、i)現在のコンテキストを正確に認識し、ii)新しいオブジェクトやタスクへの制御埋め込みを一般化する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 23:58:28 GMT)
Intriguing Usage of Applicability Domain: Lessons from Cheminformatics
Applied to Adversarial Learning [9.6] Applicability Domain(AD)と呼ばれる手法は、モデルに不適切な化合物を拒絶する。
敵対的な例は、モデルが分類することを学ばない盲点を利用する故意に作られた入力である。
我々は,適用性,信頼性,トレーニングデータから遠く離れたサンプル,決定性などのテストを行う多段階データ駆動防御を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 15:24:33 GMT)
Event Argument Extraction using Causal Knowledge Structures [9.6] イベント引数抽出とは、特定のイベントのために構造化されていないテキストから構造化情報を抽出するタスクを指します。
既存の作業のほとんどは、このタスクを文レベルでモデル化し、コンテキストをローカルスコープに制限する。
複雑なイベント引数の抽出を支援するために,ドキュメントレベルのイベント情報を注入する外部知識支援アプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 13:59:07 GMT)
SE-Harris and eSUSAN: Asynchronous Event-Based Corner Detection Using
Megapixel Resolution CeleX-V Camera [9.3] イベントカメラは、正確なタイムスタンプでピクセル単位の強度変化の非同期イベントストリームを生成する。
本研究では,従来のsusan(smallest univalue segment assimilating nucleus)アルゴリズムに触発されたコーナー検出アルゴリズムesusanを提案する。
また, 指数減衰に基づく適応正規化を用いて動的事象の局所面を高速に構築するse-harrisコーナー検出器を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 14:06:28 GMT)
Hard Encoding of Physics for Learning Spatiotemporal Dynamics [8.5] 既知の物理知識を強制的にエンコードして,データ駆動的な学習を容易にするディープラーニングアーキテクチャを提案する。
物理学の強制符号化メカニズムは、ペナルティに基づく物理学による学習と根本的に異なるが、ネットワークが与えられた物理学に厳密に従うことを保証する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 21:40:39 GMT)
Discovering Diverse Athletic Jumping Strategies [8.2] 本稿では,ハイジャンプなどの運動スキルの多様で自然な運動戦略の発見を可能にする枠組みを提案する。
物理シミュレーションと深層強化学習の組み合わせは、自動制御ポリシートレーニングに適した出発点を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 01:37:16 GMT)
General Data Analytics with Applications to Visual Information Analysis:
A Provable Backward-Compatible Semisimple Paradigm over T-Algebra [7.0] 我々は最近報告された半単純代数に対する一般データ解析の新しい後方互換性パラダイムを考える。
視覚パターン解析のための標準アルゴリズムを一般化する。
公開データセットの実験では、一般化されたアルゴリズムは標準的アルゴリズムと好意的に比較されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 15:45:32 GMT)
RADDet: Range-Azimuth-Doppler based Radar Object Detection for Dynamic
Road Users [6.6] レーダデータを含む新しいレーダデータセットをRange-Azimuth-Dopplerテンソルとして収集する。
データセットを構築するために,インスタンスワイズ自動アノテーション手法を提案する。
Range-Azimuth-Dopplerベースのマルチクラスオブジェクト検出ディープラーニングモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 00:25:11 GMT)
TE-ESN: Time Encoding Echo State Network for Prediction Based on
Irregularly Sampled Time Series Data [6.2] 不規則サンプリング時系列(ISTS)に基づく予測は、現実世界の応用において広く懸念されている。
Time Echo State Network(TE-ESN)という新しいモデル構造を作成します。
ISTSデータを処理できる最初のESNsベースのモデルである。
1つのカオスシステムと3つの実世界のデータセットの実験は、TE-ESNがすべてのベースラインよりも優れたパフォーマンスを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 08:00:46 GMT)
An Examination of Fairness of AI Models for Deepfake Detection [5.5] 我々は保護されたサブグループ間のディープフェイクデータセットおよび検出モデルに存在するバイアスを評価する。
人種と性別のバランスをとる顔データセットを用いて,3つの一般的なディープフェイク検出器を調べ,人種間の予測性能に大きな差を見出した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 21:55:04 GMT)
Denoising modulo samples: k-NN regression and tightness of SDP
relaxation [5.0] サンプルの値が$f(x_i)$で一様誤差率$O(fraclog nn)frac1d+2)$を高い確率で保持する2段階のアルゴリズムを導出する。
サンプル $f(x_i)$ の見積もりは、その後、関数 $f$ の見積もりを構築するために使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 11:49:28 GMT)
Controlling Smart Inverters using Proxies: A Chance-Constrained
DNN-based Approach [5.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、最適なインバータスケジュールを学習できますが、実現可能性の保証はほとんどありません。
この研究は、DNNベースのインバータポリシーを最適電力フロー(OPF)に統合する。
数値テストでは、dnnベースのインバータ制御スキームと最適インバータセットポイントを最適性と実現可能性の観点から比較する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 09:21:41 GMT)
Directional FDR Control for Sub-Gaussian Sparse GLMs [4.2] 偽発見率(FDR)制御は、統計的に有意にゼロでない結果の少ない数を特定することを目的とする。
偏りのある行列ラッソ推定器を構築し、スパースGLMの最小レートオーラクル不等式による正規性を証明する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 05:34:32 GMT)
Generation and frame characteristics of predefined evenly-distributed
class centroids for pattern classification [4.1] 本稿では高次元空間における正則多面体とn次元超球面上の点の均等分布を利用してPEDCCを数学的に生成する。
実験により、新しいアルゴリズムは反復法よりも高速であるだけでなく、位置の精度も高いことが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 06:35:51 GMT)
Interpretable Classification of Bacterial Raman Spectra with Knockoff
Wavelets [3.8] 高速ラマン分光データを考察し、慎重に選択された特徴を持つロジスティック回帰モデルがニューラルネットワークと同等の精度を達成することを示す。
我々は特定のデータセットに焦点をあてるが、提案手法は解釈可能性が重要である可能性のある他の種類の信号データにも広く適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 02:22:54 GMT)
Vehicle Emissions Prediction with Physics-Aware AI Models: Preliminary
Results [3.8] 本稿では,車載診断(obd)データセットと物理に基づく排出予測モデルを用いて,車両排出を予測するai(artificial intelligence)手法の開発を目標とする。
提案手法は,非AI低階物理モデルよりも予測精度が約65%向上し,ベースラインモデルよりも約35%正確である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 01:52:59 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection in MR Images using Multi-Contrast
Information [3.7] 医用画像における異常検出は、疾患の関連バイオマーカーを正常な組織と区別することである。
深い教師付き学習手法は様々な検出課題に有意な可能性があるが、その性能は医療画像分野では限られている。
本稿では,マルチコントラストMRIにおける画素ワイド異常検出のための教師なし学習フレームワークを開発した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 13:05:36 GMT)
Explicit construction of optimal witnesses for input-output correlations
attainable by quantum channels [3.4] 量子チャネルから得られる古典的雑音チャネルの集合を特徴づける問題を考える。
線形目撃者の様々なクラスを考察し、量子チャネルのいくつかのクラスに対して、その最適値を閉形式で計算する。
ここで私たちが考える証人はコミュニケーションゲームとして定式化され、アリスの目的は、ボブが外部の審判から受け取った情報を推測するために、与えられた量子チャネルの単一使用を利用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 02:04:05 GMT)
Personalized Federated Learning by Structured and Unstructured Pruning
under Data Heterogeneity [3.3] クライアントレベルの目的からパーソナライズされたモデルを得るための新しいアプローチを提案する。
このパーソナライズを実現するために、各クライアントの小さなサブネットワークを見つける。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 22:10:46 GMT)
A 1D-CNN Based Deep Learning Technique for Sleep Apnea Detection in IoT
Sensors [3.2] 本稿では,ウェアラブルデバイスから取得した心電図(ECG)信号から呼吸時無呼吸検出のための新しい手法を提案する。
この新しさは、秒単位の高分解能の無呼吸検出に起因している。
このモデルはいくつかの低分解能アパネ検出法より優れる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 18:35:57 GMT)
AI Risk Skepticism [3.2] まず、さまざまなタイプのAIリスク懐疑主義を分類し、その根本原因を分析します。
結論として,少なくとも人工知能研究者の間では,aiリスク懐疑論の低減に成功している可能性がある介入アプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 23:29:36 GMT)
GRNN: Generative Regression Neural Network -- A Data Leakage Attack for
Federated Learning [3.1] 画像ベースのプライバシデータは,提案されたGenerative Regression Neural Network (GRNN) によってのみ,共有グラデーションから簡単に回復できることを示した。
本手法は複数の画像分類タスクで評価する。
その結果,提案したGRNNは,安定性,強度,精度を向上し,最先端の手法よりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 18:39:37 GMT)
A comparison between D-wave and a classical approximation algorithm and
a heuristic for computing the ground state of an Ising spin glass [2.7] 断熱量子コンピュータD-waveは、キメラグラフ上のIsing-spinガラスの基底状態の近似を計算するのに特に適している。
本稿では,D-wave コンピュータに対する有界次数グラフ上でのイジングスピンガラス問題の解法について,最近開発された近似アルゴリズムの性能比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 19:18:30 GMT)
Analysis of Machine Learning Approaches to Packing Detection [2.4] パッキングは、プログラムの内容や動作を隠すためにマルウェアによって広く使用される難読化技術です。
どのアルゴリズムが最適なのか、最も重要な機能なのか、ロバストな結果はありません。
この研究では、119の機能を使用して11の異なる機械学習アプローチを検討する。どの機能がパッキング検出に最も重要であるか、どのアルゴリズムが最高のパフォーマンスを提供し、どのアルゴリズムが最も経済的であるか。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 13:37:15 GMT)
Curious Exploration and Return-based Memory Restoration for Deep
Reinforcement Learning [2.3] 本稿では,バイナリ成功/障害報酬関数を用いて,単一エージェントの目標達成のためのトレーニングに焦点をあてる。
提案手法は,かなり複雑な状態と動作空間を有する環境でエージェントを訓練するために利用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 16:01:34 GMT)
Near-Optimal Data Source Selection for Bayesian Learning [1.6] 本研究では,ベイズ学習における基本的問題として,選択したデータストリームに基づいて一定の学習性能を達成しつつ,最小コストで複数のデータソースを選択することを目的とする。
本研究では,データソース選択問題を文献で研究した部分モジュラー集合被覆問題の事例に変換することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 15:46:30 GMT)
An automatic framework for fusing information from differently stained
consecutive digital whole slide images: A case study in renal histology [1.0] 本稿では,糸球体の微小環境を記述する高レベル情報を抽出する画像処理フレームワークを提案する。
腎移植後の慢性組織リモデリングは間質性線維症や尿細管萎縮を引き起こすことがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 19:12:07 GMT)
Leveraging Subword Embeddings for Multinational Address Parsing [0.1] 我々は、複数の国のアドレスを同時に解析できる単一のモデルを構築します。
我々は,事前処理や後処理を必要とせず,訓練に使用する国で約99%のアキュラティを達成している。
ゼロショット・トランスファー・ラーニング・セッティングにおいて、一部の国のアドレスのトレーニングによって得られたアドレス解析知識を、それ以上の訓練を受けずに他国に転送する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 14:52:14 GMT)
pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models [0.0] 本稿では,知識追跡のためのモデル拡張ライブラリpyBKTを紹介する。
このライブラリはデータ生成、フィッティング、予測、クロスバリデーションルーチンを提供する。
pybktはオープンソースであり、研究や実践のコミュニティに知識の追跡をよりアクセスしやすくするためのオープンライセンスである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 03:08:53 GMT)
Smart Quantum Technologies using Photons [0.0] 第1章では光子技術の歴史について述べる。
第2章では、量子光学と機械学習の基本概念についてレビューする。
第4章では、コヒーレント光源から熱光を識別する効率を向上させるために、人工知能を組み込む取り組みについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 03:10:36 GMT)
Object detection for crabs in top-view seabed imagery [0.0] 本報告では,カニの異なる種の水中画像のデータベースへの物体検出の適用と,アシカの空中画像とパスカルVOCデータセットについて述べる。
このモデルは畳み込みネットワークベースとLong Short-Term Memory検出器に基づくエンドツーエンドのオブジェクト検出ニューラルネットワークである。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 00:05:17 GMT)
Nonequilibrium effects of cavity leakage and vibrational dissipation in
thermally-activated polariton chemistry [0.0] 我々は、VSCが化学系に導入する散逸過程が反応にどのように影響するかを研究する。
このような散逸は, 内部熱化を加速することで反応性を変化させることを示す。
この現象は、主に空洞崩壊に起因するが、偏光子と暗黒状態の緩和によって支持される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 00:18:29 GMT)
Model discovery in the sparse sampling regime [0.0] 深層学習が部分微分方程式のモデル発見をいかに改善できるかを示す。
その結果、ディープラーニングに基づくモデル発見は、基礎となる方程式を復元することができる。
我々は合成集合と実験集合の両方について主張する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 06:27:05 GMT)
MarkerPose: Robust Real-time Planar Target Tracking for Accurate Stereo
Pose Estimation [0.0] MarkerPoseは3つの円の平面的目標とステレオ視覚システムに基づくリアルタイムポーズ推定システムである。
本手法は,マーカー点検出のための2つの深層ニューラルネットワークからなる。
3Dフリーハンド超音波システムにおけるMarkerPoseの適合性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 01:09:13 GMT)
High Dimensional Decision Making, Upper and Lower Bounds [0.0] 新しい情報を取得する価値は、最大で期待されるユーティリティの前と後の情報取得の違いとして定義できます。
私は(サブ)ガシアンプロセスとジェネリックチェーンの理論のツールを使用して、情報の期待値について$d to infty$として結果を見つけます。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 20:12:05 GMT)
Harnessing non-adiabatic excitations promoted by a quantum critical
point [0.0] 有限時間における量子臨界点の交差は、エネルギーギャップの閉包による断熱状態に挑戦する。
これらの非断熱励起がどのように制御され、それによって特定のタスクを有利に実行できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 00:19:47 GMT)
Feedback control of event cameras [0.0] ダイナミックビジョンセンサイベントカメラは、明るさ変化イベントの可変データレートストリームを生成する。
画素レベルのイベント生成は閾値、帯域幅、屈折周期バイアス電流パラメータ設定によって制御される。
本稿では,イベントレートとノイズを測定する固定ステップフィードバックコントローラを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 07:41:39 GMT)
Decomposition of symmetric separable states and ground state energy of
bosonic systems [0.0] 我々は、すべての対称分離状態が対称純積状態への凸分解を持つことを証明している。
無限ボゾン系の数値範囲と基底状態問題の文脈における分解について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 10:05:54 GMT)
DRIVE: Machine Learning to Identify Drivers of Cancer with
High-Dimensional Genomic Data & Imputed Labels [0.0] ドライバー突然変異同定のための新しい組み合わせ法を提案する。
統計モデルと関数的影響に基づく手法の両方の力を使う。
最初の結果は、この手法が精度で最先端の手法よりも優れていることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 13:27:31 GMT)
Correlated many-body noise and emergent $1/f$ behavior in an anharmonic
fluctuator model [0.0] 表面から放出されるゆらぎ電場は、捕捉されたイオン量子ビットにおけるデコヒーレンスの主要な原因である。
超放射能フォノンによる原子間の励起交換は低温での電場ノイズの低減につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 22:01:44 GMT)
Coherent states in the symmetric gauge for graphene under a constant
perpendicular magnetic field [0.0] Barut-Girardello 感覚のコヒーレントな状態を構成することにより,グラフェンの垂直磁場下での半古典状態を記述する。
最も興味深いケースは、一種類の部分的コヒーレント状態と、十分に定義された全角運動量を持つコヒーレント状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 05:41:13 GMT)
CDR Based Trajectories: Tentative for Filtering Ping-pong Handover [0.0] コールディテールレコード(CDR)とカバレッジエリアのロケーションは、オペレータに顧客の居場所と動きに関する信じられないほどの情報を提供します。
アンテナ被覆領域の非静的かつ重なり合う性質のため、ハンドオーバ規則により、地理的に互いに近接する携帯電話を異なるアンテナに接続できる状況が一般的である。
本文は,CDRに基づく軌道からピンポンハンドオーバをフィルタリングする新しい手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 18:25:53 GMT)
CARL-DTN: Context Adaptive Reinforcement Learning based Routing
Algorithm in Delay Tolerant Network [0.0] delay/disruption- tolerance networks (dtn) は、全てのタイプの長距離遅延、断続的、断続的接続ネットワークを記述およびカバーするために発明された。
本研究では,リアルタイム密度に基づくメッセージの最適なレプリカを決定するために,コンテキスト適応型強化学習に基づくルーティングプロトコルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 20:08:17 GMT)
Brain Graph Super-Resolution Using Adversarial Graph Neural Network with
Application to Functional Brain Connectivity [0.0] ハイレゾリューション(HR)脳グラフの自動生成を試みる,世界初のディープグラフスーパーレゾリューション(GSR)フレームワークを提案する。
提案されたAGSR-Netフレームワークは、低解像度から高分解能機能脳グラフを予測するための変種を上回った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 09:09:56 GMT)
Bayesian structure learning and sampling of Bayesian networks with the R
package BiDAG [0.0] BiDAGはマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を実装し、ベイジアンネットワークの構造学習とサンプリングを行う。
このパッケージには、最大 a posteriori (map) グラフを検索し、データが与えられた後続分布からグラフをサンプリングするツールが含まれている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 14:42:32 GMT)
Automatic Visual Inspection of Rare Defects: A Framework based on
GP-WGAN and Enhanced Faster R-CNN [0.0] 本稿では,自動視覚検査(AVI)システムの2段階故障診断フレームワークを提案する。
第1段階では、実サンプルに基づいて新しいサンプルを合成する生成モデルが設計されている。
提案アルゴリズムは,実際のサンプルからオブジェクトを抽出し,ランダムにブレンドし,新しいサンプルを生成し,画像処理の性能を向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 11:34:59 GMT)
Adapting CRISP-DM for Idea Mining: A Data Mining Process for Generating
Ideas Using a Textual Dataset [0.0] 本稿では、アイデアマイニング(CRISP-IM)のためのアイデアを生成する再利用可能なモデルであるCRISP-DMを提案する。
CRISP-IMは、動的トピックモデリング(DTM)、教師なし機械学習、そしてその後の学術論文のデータセットの統計分析を通じて、アイデア生成を容易にする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 23:24:25 GMT)
AG-CUResNeSt: A Novel Method for Colon Polyp Segmentation [0.0] 本稿では、ロバストなResNeStバックボーンとアテンションゲートを用いて結合ユニセットを強化するAG-CUResNeStと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法は既存手法と比較して最先端の精度を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 06:36:36 GMT)
A survey on VQA_Datasets and Approaches [0.0] 視覚的質問応答(VQA)は、コンピュータビジョンと自然言語処理の技法を組み合わせたタスクである。
本稿では、VQAタスクのために提案された既存のデータセット、メトリクス、モデルを検討および分析する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 08:50:30 GMT)
A structured proof of the Kolmogorov superposition theorem [0.0] ヒルベルトの代数に関する13番目の問題を解くために、次のような祝われた結果のよく構造化された詳細な証明を提示する。
この証明は非特殊主義者、特に連続関数の基本的な性質のみに精通している学生に利用可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 07:35:01 GMT)
A Software Engineering Perspective on Engineering Machine Learning
Systems: State of the Art and Challenges [0.0] 機械学習(ML)の進歩は、アルゴリズムが人間によってハードコードされる従来のソフトウェア開発の視点から、データから学習することで実現されたMLシステムへとシフトする。
ソフトウェアシステムの開発方法を再考し、これらの新しいタイプのシステムに必要な特質を考慮する必要があります。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 May 2021 15:36:40 GMT)