Learning from Simulation, Racing in Reality [126.6] ミニチュアレースカープラットフォーム上で自律的なレースを行うための強化学習ベースのソリューションを提案する。
シミュレーションで純粋に訓練されたポリシーは、実際のロボットのセットアップにうまく移行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:21:06 GMT)
Towards Fine-grained Human Pose Transfer with Detail Replenishing
Network [96.5] ヒューマン・ポーズ・トランスファー(HPT)は、ファッションデザイン、メディア制作、オンライン広告、バーチャルリアリティーにおいて大きな可能性を秘めている研究分野である。
既存のHPT手法は、詳細不足、内容の曖昧さ、スタイルの不整合という3つの根本的な問題に悩まされることが多い。
我々は、より難易度が高く実用的なHPTセッティングを開発し、よりセマンティックな忠実さと詳細な補充に焦点を当てた、FHPT(F Fine-fine Human Pose Transfer)と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 04:39:39 GMT)
Temporal Reasoning on Implicit Events from Distant Supervision [91.2] 本稿では,暗黙的事象の理解度を評価する新しい時間的推論データセットを提案する。
我々は、暗黙の出来事と明示的な出来事の間の時間的関係を予測する際に、最先端のモデルが苦労していることを発見した。
本稿では,大規模テキストからの遠隔監視信号を利用して終末時刻を推定する,ニューロシンボリックな時間的推論モデルSYMTIMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 21:07:45 GMT)
Identity Signals in Emoji Do not Influence Perception of Factual Truth
on Twitter [90.1] 以前の研究によると、Twitterユーザーは人種的・民族的アイデンティティを表現するために、自己表現の行為としてスキントーン絵文字を使っている。
この信号が、その信号を含む投稿の内容に対する読者の認識に影響を及ぼすかどうかを検証する。
絵文字もプロフィール写真も、読者がこれらの事実をどう評価するかに影響を与えていない。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:56:19 GMT)
Interpretable Social Anchors for Human Trajectory Forecasting in Crowds [84.2] 本研究では,人混みの軌跡を予測できるニューラルネットワークシステムを提案する。
解釈可能なルールベースのインテントを学び、ニューラルネットワークの表現可能性を利用してシーン固有の残差をモデル化する。
私たちのアーキテクチャは、インタラクション中心のベンチマークTrajNet++でテストされています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:22:34 GMT)
Adaptive Domain-Specific Normalization for Generalizable Person
Re-Identification [81.3] 一般化可能なRe-IDのための適応型ドメイン固有正規化手法(AdsNorm)を提案する。
本研究では,一般化可能人物 Re-ID に対する適応領域特異的正規化手法 (AdsNorm) を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:54:55 GMT)
Understanding by Understanding Not: Modeling Negation in Language Models [81.2] 否定は自然言語の中核構造である。
本稿では,否定された総称文に基づく不一致目的を用いて,言語モデリング目標の強化を提案する。
否定されたLAMAデータセットの平均top1エラー率を4%に削減します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 21:58:35 GMT)
Multi-task Learning with Coarse Priors for Robust Part-aware Person
Re-identification [79.3] Multi-task Part-Aware Network (MPN) は歩行者画像から意味的に整列した部分レベルの特徴を抽出するように設計されている。
MPNは、トレーニング段階におけるMTL(Multi-task Learning)を介して、身体部分の不整合問題を解決する。
MPNは、最先端のアプローチをかなりのマージンで一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:39:23 GMT)
Batch Coherence-Driven Network for Part-aware Person Re-Identification [79.3] 既存のパートアウェアの人物再識別方法は、通常、ボディ部分の検出と部分レベルの特徴抽出という2つのステップを使用する。
トレーニングフェーズとテストフェーズの両方で身体の一部をバイパスし,セマンティックに整合した機能を実現するNetworkBCDNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:21:24 GMT)
What's in the Box? An Analysis of Undesirable Content in the Common
Crawl Corpus [77.3] 言語モデルの訓練に広く使用されるコロッサルwebコーパスであるcommon crawlを分析した。
ヘイトスピーチや性的明示的なコンテンツなど、フィルタリング処理後も、好ましくないコンテンツがかなりの量含まれていることがわかりました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:28:38 GMT)
ResMLP: Feedforward networks for image classification with
data-efficient training [73.3] 画像分類のための多層パーセプトロン上に構築されたアーキテクチャであるResMLPを提案する。
Timmライブラリと事前トレーニングされたモデルに基づいたコードを共有します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:31:44 GMT)
Leveraging Multiple Relations for Fashion TrendForecasting Based on
Social Media [72.1] Relation Enhanced Attention Recurrent(REAR)ネットワークという改良モデルを提案する。
KERNと比較して、REARモデルはファッション要素間の関係だけでなく、ユーザグループ間の関係も活用する。
長期トレンド予測の性能をさらに向上させるために、REAR法はスライディング時間的注意メカニズムを考案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:52:03 GMT)
SpeechNet: A Universal Modularized Model for Speech Processing Tasks [71.8] 本稿では,5つの基本モジュールを含む共通モジュール化モデルであるSpeechNetを提案する。
これら5つのモジュールをすべて使用した実験では,5つの重要な共通タスクを選択します。
各試行では、マルチタスク設定の下で全ての音声タスクのサブセットを共同で訓練し、全てのモジュールを共有します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 05:31:34 GMT)
On-the-Fly Controlled Text Generation with Experts and Anti-Experts [70.4] 本稿では,DExperts: Decoding-time Expertsを提案する。
私たちのアンサンブルの下では、出力トークンは専門家によって可能性が高く、おそらく反専門家によってのみ高い確率を得ます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 01:19:38 GMT)
A^2-FPN: Attention Aggregation based Feature Pyramid Network for
Instance Segmentation [68.1] アテンションアグリゲーションに基づく機能ピラミッドネットワーク(A2-FPN)を提案し、マルチスケール機能学習を改善します。
A2-FPNは、Cascade Mask R-CNNやHybrid Task Cascadeといった強力なベースラインに統合された場合、2.0%と1.4%のマスクAPを改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:51:08 GMT)
Regression Bugs Are In Your Model! Measuring, Reducing and Analyzing
Regressions In NLP Model Updates [68.1] この研究は、NLPモデル更新における回帰エラーの定量化、低減、分析に重点を置いている。
回帰フリーモデル更新を制約付き最適化問題に定式化する。
モデルアンサンブルが回帰を減らす方法を実証的に分析します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:33:00 GMT)
Error-Robust Multi-View Clustering: Progress, Challenges and
Opportunities [67.5] ラベル情報は取得に費用がかかることが多いため、マルチビュークラスタリングが注目されている。
明示的なエラー除去定式化によるエラーロバストマルチビュークラスタリングアプローチは、5つの広範な研究カテゴリに構成できる。
この調査は、マルチビューデータに対するエラーロストクラスタリングの最近の進歩を要約し、レビューする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 04:03:02 GMT)
Efficient Weight factorization for Multilingual Speech Recognition [67.0] エンドツーエンドの多言語音声認識は、多くの言語を含む合成音声コーパスで単一のモデルトレーニングを使用する。
トレーニングデータの各言語には異なる特徴があるため、共有ネットワークは、すべての言語を同時に最適化するのに苦労する可能性がある。
ニューラルネットワークのコア動作をターゲットとした新しい多言語アーキテクチャを提案する:線形変換関数。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 00:12:02 GMT)
A Dataset of Information-Seeking Questions and Answers Anchored in
Research Papers [66.1] 1,585の自然言語処理論文に関する5,049の質問のデータセットを提示する。
各質問は、対応する論文のタイトルと要約のみを読むNLP実践者によって書かれ、質問は全文に存在する情報を求めます。
他のQAタスクでうまく機能する既存のモデルは、これらの質問に答える上ではうまく機能せず、論文全体から回答する際には、少なくとも27 F1ポイントパフォーマンスが低下します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 00:12:34 GMT)
Measuring and Increasing Context Usage in Context-Aware Machine
Translation [64.6] 機械翻訳モデルによるコンテキストの使用を定量的にするために、新しいメトリクス、条件付き相互情報を導入します。
次に,コンテキスト認識モデルによってコンテキストの使用量を増やすために,コンテキスト認識ワードドロップアウトという,新しい簡易なトレーニング手法を導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 19:55:35 GMT)
Learning to Generalize Unseen Domains via Memory-based Multi-Source
Meta-Learning for Person Re-Identification [59.3] 本稿では,メモリベースのマルチソースメタラーニングフレームワークを提案する。
また,メタテスト機能を多様化するメタバッチ正規化層(MetaBN)を提案する。
実験により、M$3$Lは、目に見えない領域に対するモデルの一般化能力を効果的に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:21:53 GMT)
ANNETTE: Accurate Neural Network Execution Time Estimation with Stacked
Models [56.2] 本稿では,アーキテクチャ検索を対象ハードウェアから切り離すための時間推定フレームワークを提案する。
提案手法は,マイクロカーネルと多層ベンチマークからモデルの集合を抽出し,マッピングとネットワーク実行時間推定のためのスタックモデルを生成する。
生成した混合モデルの推定精度と忠実度, 統計モデルとルーフラインモデル, 評価のための洗練されたルーフラインモデルを比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:39:05 GMT)
An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.4] 本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 12:01:31 GMT)
Duplex Sequence-to-Sequence Learning for Reversible Machine Translation [53.9] 機械翻訳のようなシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)問題は双方向である。
我々は、em二重化seq2seqニューラルネットワークを提案し、機械翻訳に適用する。
広く使用されている機械翻訳ベンチマークの実験は、REDERがリバーシブル機械翻訳の最初の成功を達成することを検証します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 18:21:57 GMT)
Probabilistic Ranking-Aware Ensembles for Enhanced Object Detections [50.1] 本稿では,検知器から箱を囲むことの信頼性を向上するPRAE(Probabilistic Ranking Aware Ensemble)という新しいアンサンブルを提案する。
また,異なる数の箱を扱う必要性によって生じる信頼の不均衡問題に対処するためのbanditアプローチも導入する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:37:06 GMT)
Assessing Dialogue Systems with Distribution Distances [48.6] そこで本研究では,対話と実世界の会話の分散的距離を計算し,対話システムの性能を計測する。
複数の対話コーパスを用いた実験により,提案手法は既存の指標よりも人間の判断によく相関することが示された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 05:24:16 GMT)
Towards Real-World Category-level Articulation Pose Estimation [46.8] カテゴリレベルの調音量推定(CAPE)法は、各カテゴリの固定キネマティック構造を有する単一インスタンス設定の下で研究される。
これらの制約を考慮して,この問題を実環境環境に適用し,cape-real(caper)タスク設定を提案する。
この設定により、意味圏内の様々なキネマティック構造が可能となり、複数のインスタンスが現実世界の観察において共存する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:41:16 GMT)
Regularizing Neural Networks via Adversarial Model Perturbation [43.4] この研究は、実験的リスクの平坦な局所最小値がモデルをより一般化させるという理解に基づいて、新たな正規化スキームを提案する。
経験的リスクを直接最小化する代わりに、代替の"AMP損失"をSGDを介して最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 04:26:26 GMT)
Are Pre-trained Convolutions Better than Pre-trained Transformers? [42.3] CNNベースの事前学習モデルは競争力があり、特定のシナリオではTransformerよりも優れています。
本稿で概説した知見は,事前学習とアーキテクチャの進歩が混在していることを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:13:30 GMT)
More Separable and Easier to Segment: A Cluster Alignment Method for
Cross-Domain Semantic Segmentation [41.8] 上記の問題を緩和するために,ドメイン仮定の近接性に基づく新しいUDAセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。
具体的には、同じ意味を持つクラスタピクセルにプロトタイプクラスタリング戦略を適用し、ターゲットドメインピクセル間の関連付けをより良く維持します。
GTA5とSynthiaで行った実験は,本法の有効性を実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:24:18 GMT)
LINN: Lifting Inspired Invertible Neural Network for Image Denoising [41.2] 本稿では,変換型デノナイジングフレームワークに着想を得た画像デノナイジング(DnINN)のための可逆ニューラルネットワークを提案する。
提案したDnINNは、ウェーブレット理論のリフトスキームにインスパイアされたLINNと呼ばれる可逆ニューラルネットワークで構成されている。
DnINN法は,学習可能なパラメータの1/4しか必要とせず,DnCNN法に匹敵する結果が得られる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:52:48 GMT)
Uniform Convergence, Adversarial Spheres and a Simple Remedy [40.4] これまでの研究は、統一収束の一般的な枠組みと、ニューラルネットワークの一般化を説明する能力に疑問を投げかけてきた。
我々は、無限大モデルのレンズを通して、以前に研究されたデータセットの広範な理論的検討を行う。
我々は、ニューラルタンジェントカーネル(NTK)も同じ現象に苦しむことを証明し、その起源を明らかにします。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 20:23:01 GMT)
BasisNet: Two-stage Model Synthesis for Efficient Inference [39.3] 効率的なニューラルネットワークアーキテクチャの最近の進歩、条件計算、早期終了をシンプルな新しい形式で組み合わせたBasisNetを紹介します。
提案手法では,入力に依存した組合せ係数のプレビューと生成を行う軽量モデルを導入し,その後,より正確なスペシャリストモデルの合成を制御し,最終的な予測を行う。
ImageNet分類ベンチマークでは、BasisNetとMobileNetsをバックボーンとして、精度と効率のトレードオフに明確な優位性を示しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 00:21:56 GMT)
Document-level Event Extraction with Efficient End-to-end Learning of
Cross-event Dependencies [38.0] 本稿では,構造化予測アルゴリズムであるDeep Value Networks (DVN) を利用したエンドツーエンドモデルを提案する。
提案手法はACE05上でのCRFモデルに匹敵する性能を達成し,計算効率は極めて高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 22:47:09 GMT)
Informational Design of Dynamic Multi-Agent System [32.4] 報償関連環境信号の技術がインテリジェントエージェントの行動にどのように影響するかを研究する。
直接的な情報設計に焦点を合わせることは一般性の損失がないと述べる従順な原則が確立されます。
エージェントにプリンシパルが送信する信号を選択するインセンティブを与える固定点アライメント(fix-point alignment)と呼ばれるアプローチに基づいて、フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:46:14 GMT)
Learning Shared Semantic Space for Speech-to-Text Translation [32.1] テキスト機械翻訳(MT)とエンドツーエンド音声翻訳(ST)のモダリティギャップを埋める手法を提案する。
音声とテキストの機能を共通の意味表現に投影することで、ChimeraはMTタスクとSTタスクを統一する。
特に、チメラはEN-DEで26.3 BLEUを取得し、SOTAを+2.7 BLEUマージンで改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:49:56 GMT)
MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with TRansformer [31.8] 初の完全エンドツーエンドのマルチオブジェクトトラッキングフレームワークであるMOTRを紹介します。
オブジェクトの長距離時間変動をモデル化することを学ぶ。
結果はMOTRが最先端の性能を達成することを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:27:01 GMT)
VAULT: VAriable Unified Long Text Representation for Machine Reading
Comprehension [31.6] 機械読取の既存のモデルは、段落表現と分類で長いテキストをモデル化するために複雑なモデルアーキテクチャを必要とする。
長文入力からの文脈化表現に基づく,MDC の軽量かつ並列効率なパラメタ表現 VAULT を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:03:43 GMT)
CoDE: Collocation for Demonstration Encoding [31.2] デモのためのコロケーション(Collocation for Demonstration)と呼ばれるデータ効率のよい模倣学習手法を提案する。
最適制御におけるコロケーション技術からインスピレーションを得た補助軌道軌道を導入することにより、時間的問題による問題的バックプロパゲーションを回避する。
テーブルトップ操作を効率的に行うための7自由度ロボットマニピュレータ学習行動形成政策の実験について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 00:34:43 GMT)
Adaptive Focus for Efficient Video Recognition [29.6] 効率的な空間適応映像認識(AdaFocus)のための強化学習手法を提案する。
タスク関連領域をローカライズするために、リカレントポリシーネットワークによって使用されるフルビデオシーケンスを迅速に処理するために、軽量のConvNetが最初に採用された。
オフライン推論の間、情報パッチシーケンスが生成されると、計算の大部分を並列に行うことができ、現代のGPUデバイスで効率的である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:24:47 GMT)
SpeechMoE: Scaling to Large Acoustic Models with Dynamic Routing Mixture
of Experts [29.6] Mixture of Experts (MoE)ベースのTransformerは多くの領域で有望な結果を示している。
本研究では,音声認識のためのモデルであるSpeechMoEについて検討する。
新しいルータアーキテクチャは、共有埋め込みネットワークからの情報を同時に利用できるSpeechMoEで使用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:38:23 GMT)
Human Object Interaction Detection using Two-Direction Spatial
Enhancement and Exclusive Object Prior [29.0] Human-Object Interaction (HOI) 検出は、画像中の人間とオブジェクトの視覚的関係を検出することを目的とする。
非インタラクティブな人-物対は、容易に誤分類され、アクションとして分類される。
本論文では, 空間的制約を2方向から強化する空間拡張手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:18:27 GMT)
Unsupervised Neural Machine Translation for Low-Resource Domains via
Meta-Learning [27.9] unsupervised neural machine translation (UNMT) のための新しいメタ学習アルゴリズムを提案する。
私たちは、少量のトレーニングデータだけを利用して、別のドメインに適応するようにモデルを訓練します。
我々のモデルは、最大2-4 BLEUスコアの転送学習に基づくアプローチを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:14:06 GMT)
Laplace Matching for fast Approximate Inference in Generalized Linear
Models [27.7] 本論文では,高い近似品質を実現しつつ,計算的に安価に設計した近似推論フレームワークを提案する。
我々が emphLaplace Matching と呼ぶこの概念は、指数群のパラメータ空間間の閉形式、近似、双方向変換を含む。
これにより、GLMにおける推論を(小さな近似誤差で)共役推論に変換する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:25:17 GMT)
Self-paced Resistance Learning against Overfitting on Noisy Labels [25.9] ディープニューラルネットワークは、まずおそらく正しいラベルデータを記憶し、次に破損したラベルサンプルを記憶する。
破損したラベルに抵抗する新規かつ簡便な自己ペース抵抗フレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 04:17:20 GMT)
Pairwise Fairness for Ordinal Regression [22.8] 我々は,以前フェアランキングで考慮されていた2つのフェアネス概念を適応させ,どちらの概念にもとづいてほぼフェアな予測者を訓練するための戦略を提案する。
我々の予測器は、スコアリング関数としきい値のセットからなるしきい値モデルから成り立っている。
提案手法は,精度-vs-fairness のトレードオフを効果的に探索することを可能にし,順序回帰の「不公平」な手法とよく比較できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:33:42 GMT)
Probabilistic Visual Place Recognition for Hierarchical Localization [22.7] 視覚的位置認識に用いる画像検索手法をベイズ状態推定法に適応させる2つの手法を提案する。
本手法を用いて粗局在化ステージの局在化精度を大幅に向上させ、厳しい外観変化下における最新性能を保ちます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:39:14 GMT)
A Characteristic Function-based Algorithm for Geodesic Active Contours [22.3] 本稿では,特徴関数を用いてその輪郭を暗黙的に表現し,測地線のアクティブな輪郭に新たな表現を提案する。
反復畳み込み保持法(ICTM)と呼ばれる効率的なアルゴリズムを導出する。
さらに、ICTMはレベルセットベースの手法の最も望ましい特徴を享受している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:35:09 GMT)
An Intelligent Model for Solving Manpower Scheduling Problems [22.2] 本稿では,マルチ制約条件下でのマンパワースケジューリング問題を組合せ最適化問題に変換する。
また、論理的パラダイムを用いて問題解の数学的モデルを構築し、モデルを解くための改良された多次元進化アルゴリズムも構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 23:51:12 GMT)
FedGL: Federated Graph Learning Framework with Global Self-Supervision [22.1] FedGLは、データプライバシを保護しながら、高品質なグローバルグラフモデルを取得することができる。
グローバルなセルフスーパービジョンにより、各クライアントの情報がプライバシー保護の方法で流れて共有できます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:27:23 GMT)
Adv-Makeup: A New Imperceptible and Transferable Attack on Face
Recognition [20.3] 顔生成手法Adv-Makeupを提案します。
Adv-Makeupは、ブラックボックス設定下で知覚不能で移動可能な攻撃を実現できます。
ブラックボックス設定下での攻撃成功率を大幅に向上させ、商用システムも攻撃する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:00:35 GMT)
A State-of-the-art Survey of Object Detection Techniques in
Microorganism Image Analysis: from Traditional Image Processing and Classical
Machine Learning to Current Deep Convolutional Neural Networks and Potential
Visual Transformers [19.6] 微生物は人間の生活に重要な役割を果たします。
そのため、微生物検出は人間にとって非常に重要である。
従来の微視的検出法では, 長い検出サイクル, 低い検出精度, 稀な微生物の検出が困難である。
コンピュータ画像解析は微生物の高精度・高効率検出を実現することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:18:17 GMT)
What Kinds of Functions do Deep Neural Networks Learn? Insights from
Variational Spline Theory [19.2] 本研究では,ReLUアクティベーション機能を用いた深層ニューラルネットワークが学習する関数の特性を理解するための変分フレームワークを開発する。
我々は、深層 relu ネットワークが、この関数空間における正規化データ適合問題の解であることを示す表現子定理を導出する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:18:22 GMT)
fAshIon after fashion: A Report of AI in Fashion [19.2] 本報告はファッション産業におけるfAshIon(Artificial Intelligence)の発展について考察する。
近い将来、ファッション業界の大きなディスラプターになる可能性を模索しています。
私たちの主な研究の一環として、ファッション業界で応用fAshIonの幅広いケースをレビューしています。
ファッションが提示する課題を特定し,今後の研究の基盤となる可能性を示唆する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:38:37 GMT)
ConCAD: Contrastive Learning-based Cross Attention for Sleep Apnea
Detection [16.9] 睡眠時無呼吸検出のための学習型クロスアテンションフレームワーク(ConCAD)を提案する。
提案フレームワークは,標準ディープラーニングモデルに容易に統合でき,専門家の知識とコントラスト学習を活用し,パフォーマンスを向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:38:56 GMT)
Differential Privacy for Pairwise Learning: Non-convex Analysis [16.8] ペアワイズ学習は、ペアワイズ損失関数との学習関係に焦点を当てる。
ペアワイズ学習のプライバシを分析し,摂動に対する新しい差分プライバシパラダイムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:20:23 GMT)
Toward Interactive Modulation for Photo-Realistic Image Restoration [16.6] 画像復元レベルの調整は、復元強度を表す因子を変更して復元画像を生成することを目指しています。
本稿では、変調タスクで高周波テクスチャを生成する制御可能なUnetGenerative Adversarial Network (CUGAN)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:05:56 GMT)
Apply Artificial Neural Network to Solving Manpower Scheduling Problem [15.8] 本稿では,マルチシフトマンパワースケジューリング問題を解決するために,ディープラーニングと組み合わせた新しいモデルを提案する。
我々は,時系列に基づくニューラルネットワークトレーニング手法を用いて,長期・長期のスケジューリング課題を解決する。
我々の研究は、ニューラルネットワークとディープラーニング戦略が、同様の問題を効果的に解決する可能性を示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 23:54:00 GMT)
Kernel MMD Two-Sample Tests for Manifold Data [15.2] 低次元多様体上にデータを置くと,カーネルMDDの2サンプルテストは,次元の呪いを伴わないことを示す。
本理論の妥当性と多様体データに対するmmdテストの特性をいくつかの数値実験を用いて実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:56:45 GMT)
Autoencoder Based Inter-Vehicle Generalization for In-Cabin Occupant
Classification [14.4] 機械学習モデルの転送性を改善するためのオートエンコーダに基づく手法を提案する。
autoencoderは、スクラッチからトレーニングされた場合、一般的に使用される分類モデルと同等であり、大量のデータで事前トレーニングされたモデルを上回る場合もあります。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:15:18 GMT)
An Intelligent Passive Food Intake Assessment System with Egocentric
Cameras [14.1] 栄養失調は低所得国(LMIC)の主要な公衆衛生問題である
我々は,エゴセントリックカメラを用いた知的受動的摂食評価システムの実装を提案する。
摂取量を確実に監視し、ユーザの食行動にフィードバックを与えることができます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:47:51 GMT)
Utilizing Skipped Frames in Action Repeats via Pseudo-Actions [14.0] 多くの深層強化学習では、エージェントがアクションを取ると、次のアクション決定点まで状態を観察しずに、事前定義された回数で同じアクションを繰り返します。
訓練データの量は、反復する行動の間隔に逆比例するので、トレーニングのサンプル効率に悪影響を及ぼす可能性がある。
疑似アクションの概念を導入してこの問題を緩和する,シンプルだが効果的なアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:43:44 GMT)
Diff-ResNets for Few-shot Learning -- an ODE Perspective [13.8] データポイント間の相互作用を強化するための新しい拡散残留ネットワーク(Diff-ResNet)を提案する。
構造化データの仮定により,拡散機構が距離-径比を減少させることが証明された。
提案したDiff-ResNetの利点を検証し,少数ショット画像分類と半教師付きグラフノード分類の実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:42:59 GMT)
Video Class Agnostic Segmentation with Contrastive Learningfor
Autonomous Driving [13.3] 既知のクラスと未知のオブジェクトのセグメンテーションを学ぶために,新しい補助的なコントラスト損失を提案する。
画像レベルでアンカー,ポジティブ,負の例をサンプリングするコントラスト学習の以前の研究とは異なり,コントラスト学習法はピクセル単位の意味的および時間的指導を活用している。
我々は、異なる未知のオブジェクトを含む異なる自律運転シナリオのための大規模な合成データセットをリリースする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 23:07:06 GMT)
Empirical observation of negligible fairness-accuracy trade-offs in
machine learning for public policy [13.0] 多くのアプリケーションにおける公平さと正確さのトレードオフは、実際には無視可能であることを示す。
その結果, 自己資本の達成と, 提案したポストホック格差緩和手法を用いて, 精度を犠牲にすることなく, 公平性を著しく向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 04:28:33 GMT)
CO-NNECT: A Framework for Revealing Commonsense Knowledge Paths as
Explicitations of Implicit Knowledge in Texts [12.9] 我々は常識知識を知識パスとして活用し,文間の接続を確立する。
これらの接続は直接 (singlehop path) または中間概念 (multihop path) を必要とする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:43:43 GMT)
Exploring Instance Relations for Unsupervised Feature Embedding [12.9] 本稿では、インスタンス間マルチビュー関係と非監視機能埋め込みのインスタンス間関係について検討する。
提案手法はEIRと呼ばれ、単純なyet効果を持ち、既存のビュー不変のコントラストベースの手法に簡単に挿入できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:47:53 GMT)
A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP [12.6] データ拡張は最近、低リソースドメインでの作業の増加、新しいタスク、大規模ニューラルネットワークの人気により、NLPへの関心が高まっている。
この最近の騒動にもかかわらず、この領域は、おそらく言語データの離散的な性質によって生じる課題のために、まだ比較的未調査です。
文献を構造化した方法で要約することにより,NLPのデータ拡張に関する包括的かつ統一的な調査を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 06:03:45 GMT)
Conditional Mutual information-based Contrastive Loss for Financial Time
Series Forecasting [12.1] 金融時系列予測のための表現学習フレームワークを提案する。
本稿では、まず時系列データからコンパクトな表現を学習し、次に学習した表現を用いて、時系列の動きを予測するためのより単純なモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:37:10 GMT)
Evening the Score: Targeting SARS-CoV-2 Protease Inhibition in Graph
Generative Models for Therapeutic Candidates [11.9] SARS-CoV-2ウイルスタンパク質を標的とした新規薬物候補の治療法設計について検討する。
抗SARS活性を持つ薬物のデータセットに類似した構造を持つ分子を生成するオートエンコーダを用いる。
生成過程において、薬物類似性、合成アクセシビリティ、および抗SARS活性のバランスをとるために、いくつかの設計目標に対する最適化を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 18:39:25 GMT)
Neuromorphic Algorithm-hardware Codesign for Temporal Pattern Learning [11.8] 複雑な空間時間パターンを学習するためにSNNを訓練できるLeaky IntegrateとFireニューロンの効率的なトレーニングアルゴリズムを導出する。
我々は,ニューロンとシナプスのメムリスタに基づくネットワークのためのCMOS回路実装を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:41:52 GMT)
Network Pruning That Matters: A Case Study on Retraining Variants [11.5] 本研究では,異なる再訓練機構の有効性について検討する。
ランダムに刈り取られたネットワークは、系統的に刈り取られたネットワークよりも優れた性能を達成できるという、直観に反する現象を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 12:03:24 GMT)
DeepRF: Deep Reinforcement Learning Designed RadioFrequency Waveform in
MRI [11.3] 無線周波数(RF)パルスは、携帯電話、レーダー、磁気共鳴イメージング(MRI)などの多くのシステムで重要な役割を果たしています。
本研究では,人工知能を用いたRFパルス設計フレームワークDeepRFを提案する。
DeepRFは、深層強化学習の自己学習特性を利用して、人間の直感を超えた新しいRFを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 04:22:27 GMT)
Belief Propagation with Quantum Messages for Quantum-Enhanced Classical
Communications [10.9] 宇宙ベースのレーザー通信では、受信した光パルスあたりの平均光子数は1よりもはるかに小さい。
個別のパルス・バイ・パルス検出を行う受信機と量子最適「結合検出受信機」との通信容量の間には大きなギャップがある。
BPQM受信機は,このBPSK変調純損失チャネルのホレボ容量を達成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:52:12 GMT)
Granger Causality: A Review and Recent Advances [10.7] Granger causalityは、多くのアプリケーションドメインで時系列データを解析するための一般的なツールとなっている。
本稿では,初期のアプローチの様々な欠点に対処するための最近の進歩について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:38:08 GMT)
Contrastive Learning for Unsupervised Image-to-Image Translation [10.1] コントラスト学習に基づく教師なし画像から画像への翻訳手法を提案する。
一対の画像をランダムにサンプリングし、ジェネレータに元の構造を維持しながら、その外観を別の方向に変更するように訓練する。
実験結果から,本手法は視覚的品質と翻訳精度において,教師なしベースラインよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:43:38 GMT)
Adapting by Pruning: A Case Study on BERT [10.0] 対象タスクの性能を最適化するために,事前学習したモデルの神経接続をpruneするプラニングにより適応する新しいモデル適応パラダイムを提案する。
本稿では, 最適化問題として適応分割法を定式化し, モデル作成のための効率的なアルゴリズムを提案する。
以上の結果から,提案手法は細調整フルモデルと同等の性能を示しながら,BERTの最大50%の重み付けが可能であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:51:08 GMT)
Self-Adaptive Transfer Learning for Multicenter Glaucoma Classification
in Fundus Retina Images [9.8] マルチセンタデータセット間のドメインギャップを埋めるための自己適応型トランスファーラーニング(SATL)戦略を提案する。
具体的には、ソースドメイン上で事前訓練されたDLモデルのエンコーダを使用して、再構成モデルのエンコーダを初期化する。
以上の結果から,SATL法はプライベートおよび2つの公共緑内障診断データセット間の領域適応作業に有効であることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 05:20:37 GMT)
Faster and Simpler Siamese Network for Single Object Tracking [9.4] シングルオブジェクトトラッキング(SOT)はコンピュータビジョンにおいて最も重要なタスクの1つである。
Siameseネットワークが提案され、従来の方法よりも優れたパフォーマンスを発揮しています。
これらのメソッドのほとんどは、理想的な環境でのリアルタイムオブジェクトトラッキングのニーズにしか応えられなかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:37:19 GMT)
RespireNet: A Deep Neural Network for Accurately Detecting Abnormal Lung
Sounds in Limited Data Setting [9.2] 我々は,小型データセットを効率的に利用する新しい手法とともに,単純なCNNベースのモデルを提案する。
我々は4クラス分類における最先端の成績を2.2%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:31:58 GMT)
Improving the Faithfulness of Attention-based Explanations with
Task-specific Information for Text Classification [9.1] タスク固有の非コンテキスト化情報を学習し,アテンション重み付けをスケールする新しいタスクスケーリング(tasc)機構を提案する。
TaScは、広く使用されている3つの解釈可能性技術と比較して、より忠実な注意に基づく説明を提供します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:58:45 GMT)
Combination of Deep Speaker Embeddings for Diarisation [9.1] 本稿では、異なるNN成分を持つシステムから派生した複数の相補的なd-ベクターの組み合わせにより、c-ベクター法を提案する。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた単一パス話者ダイアリゼーションパイプラインを提案する。
挑戦的なAMIとNIST RT05データセットについて実験と詳細な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:59:17 GMT)
Detecting Security Fixes in Open-Source Repositories using Static Code
Analyzers [8.7] 機械学習(ML)アプリケーションにおけるコミットを表現する機能として,既製の静的コードアナライザの出力がどの程度使用されるかを検討する。
埋め込みの構築やMLモデルをトレーニングして、脆弱性修正を含むソースコードコミットを自動的に識別する方法について検討する。
当社のメソッドとcommit2vecの組み合わせは,脆弱性を修正するコミットの自動識別において,最先端技術よりも明確な改善であることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:57:17 GMT)
Generative Adversarial Registration for Improved Conditional Deformable
Templates [8.6] 変形性および条件付きテンプレート推定を逆登録ゲームとして再構成する。
得られたテンプレートは、年齢や病気などの属性に顕著な特異性を示し、グループの時間的傾向に適合し、鋭さと解剖学的に改善された。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:06:41 GMT)
A Benchmarking on Cloud based Speech-To-Text Services for French Speech
and Background Noise Effect [8.5] Microsoft Azureは、クリーンスピーチで9.09%の低い書き起こしエラー率を提供し、ノイズの多い環境に高いロバスト性を与えた。
Google CloudとAmazon Transcribeも同様のパフォーマンスを示したが、後者は時間制限の使用に限られている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:41:34 GMT)
Context-Based Soft Actor Critic for Environments with Non-stationary
Dynamics [8.3] 本論文では, LC-SAC(Latent Context-based Soft Actor Critic)手法を提案する。
コントラスト予測損失関数を最小化することにより、学習されたコンテキスト変数は、環境ダイナミクスとエージェントの最近の振る舞いに関する情報をキャプチャする。
実験の結果, LC-SAC は MetaWorld ML1 タスクの SAC アルゴリズムよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:00:59 GMT)
COVID-19 Tests Gone Rogue: Privacy, Efficacy, Mismanagement and
Misunderstandings [8.2] 新型コロナウイルス(COVID-19)検査の現状を概観し、4つの主要な課題を特定し、これらの課題に対処できない結果について論じる。
テストと情報伝達に関する現在のインフラストラクチャは、非常にプライバシーを侵害し、スケーラブルなデジタルコンポーネントを利用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:25:18 GMT)
A Family of Hybrid Federated and Centralized Learning Architectures in
Machine Learning [8.0] 機械学習タスクのためのハイブリッドフェデレーションと集中型学習(HFCL)を提案します。
flでは、十分なリソースを持つクライアントだけがflを採用し、残りのクライアントはpsにデータセットを送信し、モデルの代わりにモデルを計算する。
HFCLフレームワークは、クライアントの半分しかFLを実行せず、CLよりも50%$少ない通信オーバーヘッドを持つ場合、学習精度が最大20%$向上してFLを上回っています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:28:33 GMT)
LatentSLAM: unsupervised multi-sensor representation learning for
localization and mapping [7.9] 低次元潜在状態記述子を生成する教師なし表現学習手法を提案する。
本手法はセンサ非依存であり,任意のセンサモダリティに適用可能である。
複数のセンサを組み合わせることで、偽の一致数を減らすことで堅牢性が向上することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:44:32 GMT)
Solving Linear Inverse Problems Using the Prior Implicit in a Denoiser [7.7] 我々は、ディープニューラルネットワークにおける暗黙の事前利用のための堅牢で一般的な手法を開発した。
ブラインド(ノイズレベルが未知の)を訓練したCNNが提示される。
このアルゴリズムの制約サンプリングへの一般化は、任意の線形逆問題を解決するために暗黙の手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:34:03 GMT)
Is Incoherence Surprising? Targeted Evaluation of Coherence Prediction
from Language Models [7.5] 談話と対話の一貫性の異なる側面に対処する拡張可能なテストスイートを設計する。
従来のコヒーレンス評価研究と異なり、文順の摂動以外の特定の言語装置を扱う。
このパラダイムはコヒーレンスの概念に寄与する言語的品質を評価するのに等しく適していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 20:28:33 GMT)
Foreground-guided Facial Inpainting with Fidelity Preservation [7.5] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク層を用いて顔特徴を抽出・生成できるフォアグラウンド誘導型顔塗工フレームワークを提案する。
具体的には,表情の意味的能力推論,自然・不自然な特徴(メイクアップ)を用いた新しい損失関数を提案する。
提案手法は, 顔成分の高忠実度保存を, 質的に比較すると, 比較して定量的な結果を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:50:58 GMT)
An Influence-based Approach for Root Cause Alarm Discovery in Telecom
Networks [7.4] 実際には、正確で自己調整可能なアラームの根本原因分析は、ネットワークの複雑さと大量のアラームのために大きな課題である。
因果推論とネットワーク埋め込み技術を組み合わせたルート原因警報定位のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
人工データと現実世界の通信データについて評価し,最適なベースラインに対して有意な改善を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:41:46 GMT)
autoTICI: Automatic Brain Tissue Reperfusion Scoring on 2D DSA Images of
Acute Ischemic Stroke Patients [7.2] 脳梗塞の血栓溶解は急性期脳梗塞再灌流療法における重要な指標である。
既存のTICIスコアは、視覚検査に基づいて粗い順序付けで定義され、サーバ間およびサーバ内変動を引き起こす。
本稿では,自動的かつ定量的なTICIスコアリング手法であるAutoTICIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:51:07 GMT)
The Challenges and Opportunities of Human-Centered AI for Trustworthy
Robots and Autonomous Systems [7.1] この研究は、RASのための人間中心AI(HAI)の重要な側面を初めて体系的に探求する。
信頼できるRASの5つの重要な特性が最初に特定されました。
RASは、不確実でダイナミックな環境において安全でなければならない; (ii) 安全で、サイバー脅威から身を守る; (iii) 耐障害性のある健康な; (iv) 効果的に人間と機械の相互作用を可能にするための信頼性と使いやすさ。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:57:28 GMT)
Structured dataset documentation: a datasheet for CheXpert [6.8] 深層学習は、放射線学者が画像のトリアージと診断を助ける可能性がある。
CheXpertデータセットは、ボード認定放射線学者の参加により作成されました。
本稿では,従来のCheXpert論文を拡張し,信頼できるラベルの作成において,放射線学者が果たす重要な役割について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 00:45:03 GMT)
Empirical Evaluation of Pre-trained Transformers for Human-Level NLP:
The Role of Sample Size and Dimensionality [6.5] RoBERTaは一貫して人間レベルのタスクで最高のパフォーマンスを達成し、PCAはより長いテキストを書くユーザーをよりよく処理する他の削減方法よりも利益をもたらします。
タスクの大部分は、埋め込み寸法の$frac112$で最高のパフォーマンスに匹敵する結果を達成します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 20:06:24 GMT)
The Shadowy Lives of Emojis: An Analysis of a Hacktivist Collective's
Use of Emojis on Twitter [6.5] Twitter上での匿名集団の調査を通じて、ハッカーグループによる絵文字の使用に関する最初の調査を紹介します。
この研究は、匿名のアフィリエイトたちが絵文字を使う独自のアプローチを進化させたかどうかを特定することを目的としている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:21:04 GMT)
Energy-Based Anomaly Detection and Localization [6.4] 本稿では,視覚異常検出と局所化問題の統一解への最初の進歩を概観する。
エネルギーベースモデル(EBM)からの密度推定を、異常画像から正常画像を識別するために使用できる正常スコアとして採用します。
空間的局所化に加えて,グラデーションマップの簡易な処理により,新たな正規性スコアが得られることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:49:17 GMT)
Inclusion-Exclusion Principle for Open Quantum Systems with Bosonic Bath [6.0] 素図形量子モンテカルロ法 (dQMC) とインチワームモンテカルロ法 (inchworm Monte Carlo method) のボソニック図上での包含排他原理を適用した2つの高速アルゴリズムを提案する。
インヒワームのモンテカルロの場合、提案された高速アルゴリズムは、フェルミオン系からボソニック系へ拡張する("Inclusion-exclusion principle for many-body diagrammatics", Phys. B, 98:115152, 2018)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:36:34 GMT)
A Multivariate Density Forecast Approach for Online Power System
Security Assessment [6.0] 提案手法は予測対象の分布に関する事前仮説を必要としない。
ニューラルネットワークの普遍近似能力に基づいて、提案手法の値領域は、全ての連続JCDFを含むことが証明されている。
決定論的セキュリティ評価指標は、セキュリティマージンよりもオペレーターにとって有益であることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:30:05 GMT)
Human-Aided Saliency Maps Improve Generalization of Deep Learning [5.7] 画像のサラエント領域に関する人間の判断をトレーニングデータにエンコードする。
バイオメトリック提示攻撃検出における難しい問題に対して,最先端のディープラーニングアルゴリズムの精度と一般化を比較した。
後者のアプローチは、より高い精度とより良い一般化を達成し、LivDet-Iris 2020の勝者のエラーを29.78%から16.37%に減少させるモデルをもたらす。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 20:24:40 GMT)
The iWildCam 2021 Competition Dataset [5.6] 生態学者は、世界中の動物集団を監視するためにカメラトラップを使用します。
種の豊富さを推定するには、生態学者はどの種が見られたかだけでなく、各種の個体数を知る必要がある。
トレーニングデータとテストデータが、さまざまなカメラから世界中に分散している課題を準備しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 20:27:22 GMT)
MIMII DUE: Sound Dataset for Malfunctioning Industrial Machine
Investigation and Inspection with Domain Shifts due to Changes in Operational
and Environmental Conditions [5.4] 本稿では,産業機械の故障調査とドメインシフトによる検査のための新しいデータセットを提案する。
ドメインシフトに対する堅牢性をチェックするには、ドメインシフトを持つデータセットが必要です。
データセットはDCASE 2021 Challenge Task 2のデータセットのサブセットであり、https://zenodo.org/record/4740355.comで自由に利用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:56:38 GMT)
Learning-enhanced robust controller synthesis with rigorous statistical
and control-theoretic guarantees [4.7] 事前のエンジニアリング知識の体系的な統合を可能にする学習強化ロバスト制御のためのフレームワークを提示する。
当社のアプローチは、さらなるデータによるパフォーマンス向上を実証していますが、保証は全期間にわたって維持されています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:11:33 GMT)
An Extended Jump Function Benchmark for the Analysis of Randomized
Search Heuristics [4.4] 幅のフィットネスが低い谷を含むジャンプ関数の拡張クラス $textscJump_k,delta$ を提案します。
この新しいクラスは、特にグローバルな最適点から遠く離れている場合に、より広いフィットネスバレーでの実験を可能にすることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:21:10 GMT)
Robust Template Matching via Hierarchical Convolutional Features from a
Shape Biased CNN [4.2] 最近のアプローチでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって生成された深い特徴空間におけるテンプレートマッチングが実現されている。
我々は,CNNの形状情報エンコーディングの強化が,テンプレートマッチングの性能向上に寄与する,より識別可能な特徴を生み出すことができるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:01:36 GMT)
Design principles for a hybrid intelligence decision support system for
business model validation [4.1] 本稿では,ハイブリッドインテリジェンス意思決定支援システム(HI-DSS)の設計原理について述べる。
我々はプロトタイプのアーティファクトと一連の設計原則を設計するための設計科学研究アプローチに従う。
本研究は,hi-dssの規範的知識を提供し,ビジネスモデルに対する意思決定支援,意思決定のための人間と機械の補完的強みの応用,極めて不確定な意思決定問題に対する支援システムの先行研究に寄与する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:13:36 GMT)
Finding the unicorn: Predicting early stage startup success through a
hybrid intelligence method [3.8] スタートアップの成功を予測するためのハイブリッドインテリジェンス手法を開発した。
この方法は、機械と集団知能の強さを組み合わせて、極めて不確実な条件下でその有用性を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:16:36 GMT)
Pareto-Optimal Quantized ResNet Is Mostly 4-bit [3.8] 我々はResNetをケーススタディとして、量子化が計算コスト品質トレードオフ曲線の推論に与える影響を調べる。
その結果、bfloat16 ResNetの各モデルには、低コストで高精度な量子化モデルがあることが示唆された。
我々は,4ビットResNet-50のImageNet上で,量子化を意識したトレーニングを行い,トップ1のeval精度77.09%を得た。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 23:28:37 GMT)
Digital Voodoo Dolls [3.5] 我々は、デジタルブードゥー人形と呼ばれる新しい高忠実タイプの人物モデルの存在を主張します。
デジタルブードゥー人形は、彼らが代表する人の影響力と制御をはるかに超える存在によって区別されます。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:29:06 GMT)
CASTing a Net: Supporting Teachers with Search Technology [3.3] 我々は、教師を含む研究の焦点を広げる必要性と、検索技術が彼らをどう助けるかを議論している。
特に,学生の綴り,書き,概念接続スキルの窓口を提供することで,教師に裏側ポータルを提供することによって,学生に力を与える方法を共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 18:13:49 GMT)
Diagnostic data integration using deep neural networks for real-time
plasma analysis [2.8] 核融合実験のための買収の連鎖を完全に更新する可能性を探る。
特に、ニューロン伝達関数の量子化を試みると、そのようなモデルが組み込まれたファームウェアを作成するように変更できることが示されている。
このファームウェアは、深部推論モデルを一連の単純な演算に近似し、FPGAで多用される単純な論理ユニットとよく適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:23:41 GMT)
Unsupervised Cross-Domain Prerequisite Chain Learning using Variational
Graph Autoencoders [2.7] 最適化された変動グラフオートエンコーダを用いて,教師なしのクロスドメイン概念前提チェーン学習を提案する。
私たちのモデルは、情報豊富なドメインから情報貧弱ドメインに概念前提条件関係を転送することを学びます。
また、CVとバイオインフォマティクスという2つの新しいドメインを導入することで、既存のデータセットを拡張します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 21:02:41 GMT)
Estimating Parkinsonism Severity in Natural Gait Videos of Older Adults
with Dementia [2.7] 薬物によるパーキンソニズムは、多くの高齢者の認知症に影響を及ぼし、しばしば歩行障害を引き起こす。
視覚に基づく人間のポーズ推定の新しい進歩は、住宅環境における歩行の頻繁で控えめな分析の可能性を開く。
本研究は認知症患者のビデオからパーキンソン病の臨床スコアを予測するための新しい空間-時間グラフ畳み込みネットワーク(st-gcn)アーキテクチャとトレーニング手順を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 18:36:49 GMT)
$\partial$-Explainer: Abductive Natural Language Inference via
Differentiable Convex Optimization [2.6] 本稿では,Deep Neural Networkの一部として制約付き最適化をキャストすることにより,両世界の長所を組み合わせた$partial$-Explainer(Diff-Explainer)という新しいフレームワークを提案する。
我々の実験は、その推論をサポートするための説明を提供しながら、非微分型解法よりも約10%高い改善率を示しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:49:19 GMT)
A Grounded Approach to Modeling Generic Knowledge Acquisition [2.1] 概念ネットワークを導入することにより,基礎言語獲得をモデル化する計算フレームワークを拡張した。
この新しい抽象化レイヤにより、システムはジェネリックステートメントから学んだ知識をエンコードし、システムによって学習された概念間の関連を表現することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 12:27:55 GMT)
Alternative experimental ways to access entropy production [1.9] システム記述とその進化に対する異なるアプローチから導かれる6つの異なる表現を用いてエントロピー生成を計算する。
この結果は,量子系における可逆性の様々な意味を統一的に把握し,熱的枠組みを超えてエントロピー生成を測定するための道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:38:34 GMT)
Using reinforcement learning to design an AI assistantfor a satisfying
co-op experience [1.7] シングルプレイヤーゲームSpace Invaders用のインテリジェントアシスタントプレーヤーを設計した。
エージェントの動作は強化学習技術を用いて設計された。
AI駆動のコンピュータプレーヤーが満足のいく協調体験を提供できるという仮説を検証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:44:02 GMT)
A semigroup method for high dimensional elliptic PDEs and eigenvalue
problems based on neural networks [1.5] ニューラルネットワークに基づく高次元楕円偏微分方程式(PDE)と関連する固有値問題を解くための半群計算法を提案する。
PDE問題では、半群演算子の助けを借りて元の方程式を変分問題として再構成し、ニューラルネットワーク(NN)パラメータ化による変分問題を解く。
固有値問題に対して、スカラー双対変数による制約を解消する原始双対法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 19:49:06 GMT)
The Page Curve for Fermionic Gaussian States [1.0] 我々は、$N$自由度のうち$N_A$のサブシステムにおける純粋ランダムフェルミオンガウス状態の平均絡み合いエントロピーが$langle S_Arangle_mathrmG!=!
注目すべきことに、その先行順序は、数保存を持つランダム二次ハミルトンの固有状態の平均と一致している。
最後に、定数 $lim_Ntoinfty(Delta S_A)2_mathrmG= で与えられる熱力学的極限の分散を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 05:36:05 GMT)
AI in (and for) Games [1.0] この章では、人工知能(AI)/機械学習(ML)アルゴリズムとデジタルゲームとの関係について概説する。
一方、ai/ml研究者は、人間の感情的活動、プレイヤーの行動に関する大規模かつ内部的なデータセットを生成できる。
一方、ゲームは知的アルゴリズムを利用して、ゲームレベルのテストの自動化、コンテンツの生成、知的でレスポンシブな非プレイヤーキャラクタ(NPC)の開発、プレイヤーの振る舞いの予測と応答を行うことができる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:57:07 GMT)
Topological Uncertainty: Monitoring trained neural networks through
persistence of activation graphs [1.0] 産業アプリケーションでは、オープンワールド設定から得られるデータは、ネットワークがトレーニングされたベンチマークデータセットと大きく異なる可能性がある。
活性化グラフのトポロジ的特性に基づいて訓練されたニューラルネットワークを監視する手法を開発している。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:16:03 GMT)
Reward prediction for representation learning and reward shaping [0.9] 報酬予測のための自己監督による状態表現の学習を提案する。
我々は、ポリシー学習中に報酬予測器を用いて報酬を形作ることにより、既成のrlエージェントのトレーニングを強化する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:29:32 GMT)
Deep Learning Hamiltonian Monte Carlo [0.7] 私たちは、ハミルトンモンテカルロアルゴリズムをニューラルネットワークレイヤーのスタックで一般化します。
私たちのモデルは、異なるトポロジのモード間でうまく混在できることを示します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:50:18 GMT)
Double-matched matrix decomposition for multi-view data [0.6] 一致したサンプルから異なるソースから収集されたデータである多視点データから,関節信号と個別信号の抽出の問題を考える。
提案する二重整合行列分解は, 被験者間の結合信号と個別信号の同時抽出を可能にする。
本手法をイングランド・プレミアリーグのサッカーの試合のデータに適用し、ドメイン固有の知識に合わせた共同および個別のマルチビュー信号を見つける。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:09:57 GMT)
Code2Image: Intelligent Code Analysis by Computer Vision Techniques and
Application to Vulnerability Prediction [0.6] 本稿では,意味的および構文的性質を維持しつつ,ソースコードを画像として表現する新しい手法を提案する。
この手法により,ソースコードのイメージ表現を直接入力として深層学習(DL)アルゴリズムに入力することができる。
脆弱性予測ユースケースをパブリックデータセット上で実現することで,本手法の実現可能性と有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:10:20 GMT)
Test Suites as a Source of Training Data for Static Analysis Alert
Classifiers [0.6] 静的解析テストスイートを新たなトレーニングデータソースとして利用することを提案する。
ケーススタディでは、Juliet C/C++テストスイートでさまざまな静的アナライザを実行することで、大量のアラートを生成しました。
このデータを使って分類器を訓練し、警告が偽陽性かどうかを予測しました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 22:17:57 GMT)
Optically driving the radiative Auger transition [0.4] 放射型オージェ法では、光学減衰は他のキャリアの同時励起が伴う。
ここでは、半導体量子ドット中のトリオンのオージェ転移の光駆動を実証する。
結果は、光学の利点を全て備えた単一量子エミッタ上でTHz分光を行う可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 18:00:06 GMT)
Generalising Multilingual Concept-to-Text NLG with Language Agnostic
Delexicalisation [0.4] 概念からテキストへの自然言語生成は、自然言語で入力の意味を表現するタスクである。
多言語事前学習型埋め込みを用いた新しいデレクサライズ手法であるLanguage Agnostic Delexicalizationを提案する。
5つのデータセットと5つの言語で実験した結果、多言語モデルは概念対テキストで単言語モデルよりも優れていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:48:53 GMT)
Efficient Masked Face Recognition Method during the COVID-19 Pandemic [0.4] 新型コロナウイルス(covid-19)は、多くの死傷者やセキュリティ上の問題につながる危機である。
新型コロナウイルスの感染拡大を減らすため、マスクを着用して身を守ることが多い。
これにより、顔の一部が隠れているため、顔認識は非常に難しい作業になる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 01:32:37 GMT)
Polynomial Graph Parsing with Non-Structural Reentrancies [0.3] グラフベースの意味表現は自然言語処理に有用である。
非構造的再帰性を持つグラフを生成するグラフ拡張文法を導入する。
本論文では,グラフ拡張文法の構文解析アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:11:22 GMT)
Optimal Group Formulation Using Machine Learning [0.2] この研究は、あらゆる機関のクラスにおいて最適なグループを作成することに焦点を当てている。
本研究では, 前回の学術記録に基づくグループ形成にSimulated Annealing (SA) を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:41:46 GMT)
Quantum speedups for dynamic programming on $n$-dimensional lattice
graphs [0.1] 複雑性を$widetilde O(T_Dn)$で表すと、$T_D D+1$となる。
最もよく知られている古典的アルゴリズムは $textpoly(m,n)log n T_Dn$ であるが、量子アルゴリズムの時間複雑性は $textpoly(m,n)log n T_Dn$ である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:13:43 GMT)
When the Quantum Energy Teleportation is Observable? [0.0] 量子エネルギーテレポーテーションがいつ観測可能かを調査したい。
観測可能性の条件は、基本エネルギー時間不確実性関係によって決定される最小時間値に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:11:13 GMT)
Weather impact on daily cases of COVID-19 in Saudi Arabia using machine
learning [0.0] COVID-19は世界保健機関(WHO)によって世界的なパンデミックとして発表された。
本稿では,サウジアラビアの89都市における新型コロナウイルス(covid-19)と気象との関係について,機械学習を用いて検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 01:33:09 GMT)
Visoes da Industria 4.0 [0.0] 産業は高度に機械化された自動化された材料を生産する経済の一部である。
産業4.0という用語は、第4次産業革命のために設立された。
持続的な労働力訓練の側面や持続可能性資源の使用は広くは行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 00:33:46 GMT)
Views, variety and quantum mechanics [0.0] 提案された基本理論は、エネルギー的因果集合論の拡張である。
理論の可算性は、それらの因果過去のサブセットである事象の見解である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 23:45:27 GMT)
Use of High Dimensional Modeling for automatic variables selection: the
best path algorithm [0.0] 本稿では,自動変数選択のための新しいアルゴリズムを提案する。
Graphical Modelsプロパティを使用することで、大規模なデータセットの競合で使用できるメソッドを開発することが可能になる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 11:33:06 GMT)
The group structure of dynamical transformations between quantum
reference frames [0.0] 量子参照フレームを構成する量子系の位相空間上の正準変換を同定する。
これらの変換はリー代数によって定義される群構造を閉じることを示し、これは通常の量子力学のガリレイ代数とは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 21:48:58 GMT)
The future of human-AI collaboration: a taxonomy of design knowledge for
hybrid intelligence systems [0.0] 我々は、人間と機械の社会技術的アンサンブルを開発する必要性を特定する。
本稿では,機械学習パイプラインにおける人間の役割に関する学際研究の概観について述べる。
第二に、ハイブリッドインテリジェンスシステムを構想し、システム設計の関連寸法を概念化します。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:10:44 GMT)
The $r$-value: evaluating stability with respect to distributional
shifts [0.0] 不確実性の尺度は、サンプリングによる不確実性、すなわち全人口を観測しない不確実性を定量化する。
Kullback-Liebler の発散に対する統計的推定値の分布不確かさを定量化する不確実性尺度を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 05:18:12 GMT)
Structure and electron dynamics of planetary states of Sr below the
Sr$^+$ $7d$ and $8p$ thresholds [0.0] 我々はSrの二重励起惑星状態について検討する。
私たちが計算した2電子確率密度は、7dnl$と8pnl$の惑星状態における2つの電子の強相関角運動を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 12:09:08 GMT)
Stress-Energy in the Conical Vacuum and its Implications for Topology
Change [0.0] 論文は、時空次元1+1$の円錐トポロジーの変化の半古典的な分析を提示する。
円錐型トポロジーの変化は、ズボン型トポロジーの変化と同じ病理に苦しめられていないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 19:42:25 GMT)
Solving the Workflow Satisfiability Problem using General Purpose
Solvers [0.0] 満足のいく問題(WSP)は、ワークフローのあらゆるステップに承認されたユーザーの割り当てを求めるアクセス制御においてよく研究された問題です。
非ui制約を効率的に処理するために,制約の分岐係数の概念を導入する。
汎用ソルバが任意の制約でWSP上でFPTライクな性能を達成できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:59:30 GMT)
Sentence, Phrase, and Triple Annotations to Build a Knowledge Graph of
Natural Language Processing Contributions -- A Trial Dataset [0.0] 本研究の目的は,NLPコントリビューションスキームを正規化して,論文文から直接,自然言語処理(NLP)学術論文のコントリビューション情報を構築することである。
50の論文にNLPCONTRIBUTIONGRAPHを適用した結果、最終的に900のコントリビューション中心の文、4,702のコントリビューション情報中心のフレーズ、2,980の表層構造を持つ3つ組のデータセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 06:08:59 GMT)
Rice grain disease identification using dual phase convolutional neural
network based system aimed at small dataset [0.0] CNNをベースとした二相法が提案されている。
この方法は、5倍のクロスバリデーション精度88.07%を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 18:42:32 GMT)
Relation between quantum walks with tails and quantum walks with sinks
on finite graphs [0.0] 私たちはGroverのウォークとシンクを接続し、Groverのウォークをテールで接続します。
長期間に限って沈み込むグロバー・ウォークの生存確率は、尾を持つグロバー・ウォークの中心となる一般化固有空間によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:31:06 GMT)
Recursive Generation of The Semi-Classical Expansion in Arbitrary
Dimension [0.0] プロパゲータの小さな時間拡張に基づく手順を提案する。
任意の次元における量子力学的ポテンシャルに対するテクスチャンタム作用の半古典的展開を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:27:44 GMT)
Quantum limits on noise for a class of nonlinear amplifiers [0.0] 通常の演算子を増幅し、出力に半量子の真空雑音を加える非線形増幅器のクラスを導入する。
大利得極限では、ノイズの多い線形検出器と併用する場合、これらの増幅器は正規作用素の理想的な測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 21:47:46 GMT)
Proposed rapid detection of nuclear spins with entanglement-enhanced
sensors [0.0] 我々は,NV中心間の絡み合いを伴う核スピンの迅速検出を提案する。
この結果は、ナノスケール核磁気共鳴分光法における新しい応用の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 05:23:41 GMT)
Polaron formation in a spin chain by measurement-induced imaginary
Zeeman field [0.0] 鎖に結合した1つの外部スピンの局所的な測定はスピンポラロンを発生させるが、これは測定の終了後も安定である。
この安定性は、鎖のヒルベルト空間が非単体進化の間に安定な非退化状態の部分空間を含むという事実から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 12:20:27 GMT)
PEMNET: A Transfer Learning-based Modeling Approach of High-Temperature
Polymer Electrolyte Membrane Electrochemical Systems [0.0] 高温高分子電解質膜燃料電池(HT-PEMFCs)とHT-PEM電気化学水素ポンプ(HT-PEM ECHPs)
知識に基づくモデリングには時間を要するため限界があり、必ずしも利用できないシステムに関する情報を必要とする。
データ駆動モデリングは実装が容易であるが、多くの場合、取得が難しい大きなデータセットを必要とする。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 04:01:26 GMT)
Order in the Court: Explainable AI Methods Prone to Disagreement [0.0] 自然言語処理では、各入力トークンの独立的なコントリビューションをモデルの決定に向けて定量化する。
これまでの分析では、注意に基づく説明を忠実で妥当な救済の尺度として無効にするか、支持するかのどちらかを模索してきた。
ランク相関は概ね非形式的であり,特徴付加的手法の品質を計測しないことを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:27:37 GMT)
Optimizing the Phase Estimation Algorithm Applied to the Quantum
Simulation of Heisenberg-Type Hamiltonians [0.0] 位相推定アルゴリズムは、暗号、数論、量子システムのシミュレーションに応用された強力な量子アルゴリズムである。
このアルゴリズムを用いて、ハイゼンベルク・ハミルトニアンの下での2つのスピン-1/2粒子系の時間発展をシミュレートする。
アルゴリズムには円、反復、ベイジアンの3つの最適化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 21:41:08 GMT)
On the supersymmetry of the Klein-Gordon oscillator [0.0] 超対称性は消滅するウィッテン指数で破壊されない。
超対称性はまた、エネルギー依存グリーン関数に対する閉形式式を導出することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:11:05 GMT)
On the Role of Quantum Computing in Science and Cybersecurity [0.0] 我々は、量子コンピューティングの最先端技術を調べ、科学計算とサイバーセキュリティにおけるその潜在的影響を分析する。
提示された議論をよりよく理解するために読者を教育するために、リストされたコンピューティング形態の力学の非技術的記述を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 19:37:18 GMT)
On Abstract Machine Semantics for Proto-Quipper-M [0.0] クニッパー(Quipper)は、量子回路を記述するためのドメイン固有プログラミング言語である。
Haskellの組み込み言語として実装されているので、Quipperは非常に実用的な関数型言語です。
Haskellには線形型がないため、量子状態の非閉性に反するQuipperプログラムを書くのは容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 22:16:11 GMT)
Neural network architectures using min plus algebra for solving certain
high dimensional optimal control problems and Hamilton-Jacobi PDEs [0.0] 本稿では,高次元最適制御問題のクラスに対する最適制御の値関数と状態フィードバック特性をそれぞれ表現する2つの抽象的ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
この研究は、ニューラルネットワーク用に設計された効率的な専用ハードウェアを活用して、高次元最適制御問題とハミルトン・ヤコビPDEを解く方法である。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:40:23 GMT)
Neural 3D Scene Compression via Model Compression [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークをニューラルネットワークとして圧縮することにより,3次元シーンを圧縮する手法を提案する。
2Dイメージを格納しないため、より効率的な3Dシーンの保存が可能です。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:50:00 GMT)
Microscopic Origins of Macroscopic Behavior [0.0] この記事は、私が2021年3月に米国物理学会で行った講演(仮想)に基づいています。
私は多くの同僚に、数学物理学でダニー・ハイネマン賞を授与された結果に対して、非常に不信感を抱いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 19:00:33 GMT)
Local approximate Gaussian process regression for data-driven
constitutive laws: Development and comparison with neural networks [0.0] 局所近似過程回帰を用いて特定のひずみ空間における応力出力を予測する方法を示す。
FE設定におけるグローバル構造問題を解決する場合のlaGPR近似の局所的性質に適応するために、修正されたニュートン・ラフソン手法が提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:49:28 GMT)
Lambek pregroups are Frobenius spiders in preorders [0.0] スパイダー(Spider)は、数学、物理学、計算機科学の基本的な構造である*特殊フロベニウス代数*のあだ名である。
プリグループ自身は、プリオーダードリレーションのカテゴリーで尖ったスパイダーとして特徴付けられることが判明しました。
出現した構成フレームワークは、機械学習とデータ分析の基礎構造を理解し、適用する新しい方法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 02:42:03 GMT)
Interpretable machine learning for high-dimensional trajectories of
aging health [0.0] 我々は、健康と生存の個人的高齢軌跡の計算モデルを構築した。
身体的、機能的、生物学的な変数を含み、人口動態、生活様式、医学的背景情報に依存する。
我々のモデルは大規模縦型データセットにスケーラブルであり、健康変数間の有向相互作用の解釈可能なネットワークを推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 17:42:15 GMT)
Geometric convergence of elliptical slice sampling [0.0] 対応するマルコフ連鎖は幾何学的にエルゴード的であり、従って定性収束保証を与える。
エルゴディディティ結果が適用されない状況においても,楕円スライスサンプリングの寸法に依存しない性能を示す数値実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:00:30 GMT)
GANTL: Towards Practical and Real-Time Topology Optimization with
Conditional GANs and Transfer Learning [0.0] 生成的設計探索のための生成的敵ネットワークに基づく深層学習手法を提案する。
提案手法は,条件付きGANの生成能力と伝達学習手法の知識伝達能力を組み合わせて,未知境界条件に対する最適位相を推定する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:13:32 GMT)
Few-Shot Learning for Image Classification of Common Flora [0.0] MAML(Model-Agnostic Meta Learning)を用いた画像分類のためのメタラーニング分野の最先端の研究と、さまざまな最先端のトランスファーラーニングウェイトとアーキテクチャをテストした結果を紹介します。
その結果、データセットが十分に大きい場合、両方のプラクティスが十分なパフォーマンスを提供しますが、十分なパフォーマンスを維持するためにデータスパーシャビリティが導入されると、どちらも苦労しています。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 03:54:51 GMT)
FVM Network to Reduce Computational Cost of CFD Simulation [0.0] ほとんどのCFDコードの基本原則である有限体積法(FVM)は、以前のネットワークモデルでは十分に考慮されていないようです。
本研究では,FVMの原理を階層入力・導出出力方式でシミュレートするFVMネットワーク(FVMN)を提案する。
FVMNの最大相対誤差(0.04%)は、トレーニングデータセットの一般モデル(1.12%)よりもはるかに小さい。
FVMNの計算速度は、同じCPU条件下でもCFDソルバよりも約10倍高速であることが観察されました。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:33:49 GMT)
Crossing time in the Landau-Zener quantum dynamics in a super Ohmic
environment [0.0] 我々は、避けられた交差を通して駆動される量子2状態系の力学について研究する。
数値的正準断熱経路を用いたランダウ・ツェナー確率と力学を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 22:24:20 GMT)
Correlations Between Learning Environments and Dropout Intention [0.0] この研究は、学習環境と学生のドロップアウト意図を比較している。
統計を使って、私は2つの論文間のデータと相関を調べた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:08:47 GMT)
Coherent and dephasing spectroscopy for single-impurity probing of an
ultracold bath [0.0] 我々は,超低温Rb浴に浸漬した個々のCs不純物の時計状態についてラムゼイ分光法を報告する。
我々は、ラムゼー干渉信号の干渉駆動位相の進化と外周コントラストの崩壊の両方を記録している。
この結果は、複雑な量子系において、個々の不純物原子を非破壊量子プローブとして用いることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:29:06 GMT)
Coherence based inequality for the discrimination of three-qubit GHZ and
W class [0.0] 我々は、$l_1$-norm of coherence と concurrence の厳密な関係を示す。
我々は、還元された2量子ビットと還元された3量子状態の特定のクラスの1量子ビットの部分的コヒーレンスに基づいて、類似したモノガミー不等式を導出する。
実験における提案手法の実装について理論的に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:55:03 GMT)
Classification of Urban Morphology with Deep Learning: Application on
Urban Vitality [0.0] 道路網を視覚的に4つのクラスに分類する深層学習手法を提案する。
世界中の9つの都市が研究エリアとして選ばれ、その道路網はOpenStreetMapから取得されている。
都市内の潜在サブグループは、各道路ネットワークカテゴリのパーセンテージのクラスタリングを通して発見される。
木に基づく回帰モデルが初めて指定されたのは、形態指標と活力指標の関係を確立するためである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 08:53:31 GMT)
Causal unitary qubit model of black hole evaporation [0.0] このモデルは4つの量子ビットで動作し、量子ゲートと量子回路の用語で定義される。
対応するフォン・ノイマン絡み合いエントロピーは、ページ曲線の粗(四ビット)近似をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 10:40:49 GMT)
Benchmark Study of Quantum Algorithms for Combinatorial Optimization:
Unitary versus Dissipative [0.0] 最適化のための3つの量子アルゴリズムの性能スケーリングについて検討する。
MFB-CIM、離散断熱量子計算(DAQC)、量子最小探索(DH-QMF)のためのD"urr-Hoyerアルゴリズム
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 22:35:02 GMT)
AraCOVID19-MFH: Arabic COVID-19 Multi-label Fake News and Hate Speech
Detection Dataset [0.0] 「AraCOVID19-MFH」は、アラビア・COVID-19の偽ニュースとヘイトスピーチ検出データセットを手動で注釈付けしたものである。
当社のデータセットには、10の異なるラベルで注釈付けされた10,828のアラビア語ツイートが含まれています。
ヘイトスピーチの検出、意見/ニュースの分類、方言の識別、その他多くのタスクにも使用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 09:52:44 GMT)
An Extensive Analytical Approach on Human Resources using Random Forest
Algorithm [0.0] 調査では、ワークライフの不均衡、低賃金、不均一なシフトなど、従業員がワークライフを変えることを考えることが示されました。
本稿では,異なる従業員パラメータを考慮したランダムフォレストアルゴリズムを用いたモデルを提案する。
hr部門がギャップを特定し、良好な従業員保持率で組織をスムーズに運営することを支援することで、従業員の維持を支援する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 07:35:23 GMT)
An Enterprise Architecture Framework for E-learning [0.0] エンタープライズアーキテクチャ(EA)を構築することは、間違いなくこの目標を達成するための基本的な概念である。
提案されたフレームワークは、開発者が完全に統合された学習と教育プロセスと情報システムの設計と正当化を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:16:22 GMT)
Accelerating Entrepreneurial Decision-Making Through Hybrid Intelligence [0.0] ハイブリッド・インテリジェンス・デザイン・パライダによる起業家の意思決定の加速とエントレプレナーシップにおける決定的ガイダンス 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 16:24:47 GMT)
A versatile quantum simulator for coupled oscillators using a 1D chain
of atoms trapped near an optical nanofiber [0.0] ナノフォトニック光導波路またはナノファイバーの横断的に閉じ込められた光モードは、効果的に無限範囲の力を媒介することができる。
導波路のエバネッセント場内に閉じ込められた粒子の線形鎖に対して、適切なレーザー周波数の逆光を照射することにより、結合オシレータ量子シミュレータの実装が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 13:42:01 GMT)
A new Quantum Mechanics on phase space [0.0] 複素函数は各有界線型作用素に関連付けられる。
複素函数は各有界線型作用素に関連付けられる。
複素函数は各有界線型作用素に関連付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 15:23:19 GMT)
A consolidating review of Spekkens' toy theory [0.0] スペケンスのおもちゃ理論は、単純な前提に基づいており、「もし我々が共通の古典理論を取り入れ、仮定として不確実性原理を加えたらどうだろう?
我々は、安定な形式主義や任意の次元への一般化を含む、スペケンスのおもちゃ理論に対する異なるアプローチを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:10:01 GMT)
A Survey of Applied Machine Learning Techniques for Optical OFDM based
Networks [0.0] 光周波数分割多重化(O-OFDM)に基づく光通信のための最新の機械学習(ML)技術について分析する。
例えば、MLは変調率の低い信号品質を改善するか、決定論とパラメトリック誘導非線形性の両方に取り組むことができる。
O-OFDM伝送性能と計算複雑性の両面から,教師なしおよび教師なしのML手法を解析した。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:29:25 GMT)
A Critical Review of Information Bottleneck Theory and its Applications
to Deep Learning [0.0] ディープニューラルネットワークは、今日の社会のあらゆる側面に影響を与え続ける比類のない改善を見てきました。
情報ボトルネック理論は、ニューラルネットワークの学習ダイナミクスをよりよく理解するための有望なアプローチとして登場した。
本研究の目的は、情報理論のルーツと最近提案された深層学習モデル理解への応用をカバーするib理論の包括的レビューを提供することである。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 7 May 2021 14:16:38 GMT)