Data Augmentation for Sign Language Gloss Translation [115.1] 手話翻訳(SLT)は、しばしばビデオ-グロス認識とグロス-テキスト翻訳に分解される。
ここでは低リソースのニューラルネットワーク翻訳(NMT)問題として扱うグロス・トゥ・テキスト翻訳に焦点を当てる。
そこで得られた合成データの事前学習により、アメリカ手話(ASL)から英語、ドイツ語手話(DGS)からドイツ語への翻訳を、それぞれ3.14および2.20BLEUまで改善した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 16:37:36 GMT)
Resource Planning for Hospitals Under Special Consideration of the
COVID-19 Pandemic: Optimization and Sensitivity Analysis [87.3] 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックのような危機は、医療機関にとって深刻な課題となる。
BaBSim.Hospitalは離散イベントシミュレーションに基づく容量計画ツールである。
BaBSim.Hospitalを改善するためにこれらのパラメータを調査し最適化することを目指しています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 12:38:35 GMT)
Undistillable: Making A Nasty Teacher That CANNOT teach students [84.6] 本論文では,ナスティ・ティーチング(Nasty Teacher)という,通常の教師とほぼ同じパフォーマンスを得られる特別に訓練されたティーチング・ネットワークについて紹介し,研究する。
本稿では, 自負知識蒸留法という, シンプルで効果的な教師構築アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 08:41:30 GMT)
Unsupervised Super-Resolution of Satellite Imagery for High Fidelity
Material Label Transfer [78.2] 逆学習を用いた教師なし領域適応型アプローチを提案する。
我々は,少量の高解像度データ(ソースドメイン)から情報を抽出し,それを用いて低解像度画像(ターゲットドメイン)の超解像化を目指す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 00:57:43 GMT)
Collaborative Video Object Segmentation by Multi-Scale
Foreground-Background Integration [77.7] 本稿では,フォアグラウンド・バックグラウンド統合(CFBI)による協調的ビデオオブジェクトセグメンテーションを提案する。
CFBIは、前景のオブジェクト領域とその対応する背景領域に埋め込まれた特徴を分離し、暗黙的にそれらをよりコントラストにし、それに応じてセグメンテーション結果を改善する。
CFBIをベースとして,マルチスケールのマッチング構造を導入し,より堅牢で効率的なフレームワークであるCFBI+を実現するAtrous Matching戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 11:21:08 GMT)
Fast-GANFIT: Generative Adversarial Network for High Fidelity 3D Face
Reconstruction [76.2] 我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)とDCNN(Deep Convolutional Neural Networks)の力を利用して、単一画像から顔のテクスチャと形状を再構築する。
3次元顔再構成を保存したフォトリアリスティックでアイデンティティに優れた結果を示し, 初めて, 高精度な顔テクスチャ再構成を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 16:35:44 GMT)
Semi-supervised Contrastive Learning with Similarity Co-calibration [72.4] SsCL(Semi-supervised Contrastive Learning)と呼ばれる新しいトレーニング戦略を提案する。
ssclは、自己教師付き学習におけるよく知られたコントラスト損失と、半教師付き学習におけるクロスエントロピー損失を組み合わせる。
SsCLはより差別的な表現を生じさせ,ショット学習に有益であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 09:13:56 GMT)
Advanced Multi-Variate Analysis Methods for New Physics Searches at the
Large Hadron Collider [72.3] ava4newphysicsは、高度多変量解析法と統計学習ツールの高エネルギー物理学問題へのカスタマイズと応用を研究した。
これらの手法の多くは、CERNにおけるATLASおよびCMS実験によるデータ解析の感度向上に成功している。
テスト段階にある他のいくつかは、基礎物理学パラメータの測定の精度と新しい現象の探索の到達範囲をさらに改善することを約束している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 22:20:30 GMT)
Node Masking: Making Graph Neural Networks Generalize and Scale Better [71.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,多くの関心を集めている。
本稿では,芸術空間のGNNの状態によって実行される操作をよりよく可視化するために,いくつかの理論ツールを利用する。
私たちはNode Maskingというシンプルなコンセプトを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 19:40:24 GMT)
Unsupervised Feature Learning by Cross-Level Instance-Group
Discrimination [68.8] 我々は、インスタンスグループ化ではなく、クロスレベルな識別によって、インスタンス間の類似性を対照的な学習に統合する。
CLDは、教師なし学習を、自然データや現実世界のアプリケーションに効果的に近づける。
セルフスーパービジョン、セミスーパービジョン、トランスファーラーニングベンチマークに関する新たな最先端技術は、報告されたすべてのパフォーマンスでMoCo v2とSimCLRを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:11:23 GMT)
Set2setRank: Collaborative Set to Set Ranking for Implicit Feedback
based Recommendation [59.2] 本稿では,暗黙的フィードバックの特徴を探究し,推奨するSet2setRankフレームワークを提案する。
提案するフレームワークはモデルに依存しず,ほとんどの推奨手法に容易に適用できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 08:06:22 GMT)
TSDF++: A Multi-Object Formulation for Dynamic Object Tracking and
Reconstruction [57.1] 我々は,シーン全体とその中のすべてのオブジェクトに対して,単一のボリュームを維持できるマップ表現を提案する。
複数の動的オブジェクト追跡および再構成シナリオにおいて,本表現は,近接して移動する他のオブジェクトによって一時的にオクルードされても,表面の正確な再構成を維持できる。
提案したTSDF++の定式化を公開合成データセット上で評価し,標準のTSDFマップ表現と比較した場合の閉塞面の復元性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 16:15:05 GMT)
Anisotropic electron-nuclear interactions in a rotating quantum spin
bath [55.4] スピンバス相互作用は強い異方性を持ち、高速な物理的回転は長い間、固体核磁気共鳴に用いられてきた。
窒素空孔中心の電子スピンと13ドルCの核スピンとの相互作用がシステムにデコヒーレンスをもたらすことを示す。
我々の発見は、量子制御における物理回転の利用に関する新たな知見を提供し、固定されていない運動度と回転度を持つ量子系に意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 06:15:00 GMT)
Neighbourhood-guided Feature Reconstruction for Occluded Person
Re-Identification [45.7] 本研究では,周辺情報をギャラリーのイメージセットでフル活用し,埋蔵部品の特徴表現の再構築を提案する。
大規模なOccluded-DukeMTMCベンチマークでは,64.2%のmAPと67.6%のランク1精度を達成した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:53:55 GMT)
Decision Making with Differential Privacy under a Fairness Lens [44.5] アメリカ国勢調査局は、多くの重要な意思決定プロセスの入力として使用される個人のグループに関するデータセットと統計を公表している。
プライバシーと機密性要件に従うために、これらの機関は、しばしばデータのプライバシー保存バージョンをリリースする必要がある。
本稿では,差分的プライベートデータセットのリリースについて検討し,公平性の観点から重要な資源配分タスクに与える影響を考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 21:04:19 GMT)
Probing quantum information propagation with out-of-time-ordered
correlators [41.1] 小型の量子情報プロセッサは、多体量子システムを効率的にエミュレートする約束を持っている。
ここでは、時間外順序付き相関器(OTOC)の測定を実演する。
我々の実験における中心的な要件は、時間進化をコヒーレントに逆転させる能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 04:18:59 GMT)
LocalNewton: Reducing Communication Bottleneck for Distributed Learning [40.7] 局所平均化を伴う分散2次アルゴリズムであるlocalnewtonを提案する。
LocalNewtonでは、ワーカマシンが適切な2階降下方向を見つけることで、イテレーション毎にモデルを更新する。
LocalNewtonは、(マスターとワーカーの間の)コミュニケーションラウンドの60%以下で、エンドツーエンドの実行時間の40%以下であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 00:15:08 GMT)
CCMN: A General Framework for Learning with Class-Conditional
Multi-Label Noise [40.5] クラス条件ノイズは一般的に機械学習タスクに存在し、クラスラベルは基底値に応じて確率で破壊される。
本稿では,この問題をCCMN(Class-Conditional Multi-label Noise)を用いた学習の一般的な枠組みとして形式化する。
我々は,ccmn問題を解くための誤差境界を持つ2つの非バイアス推定器を確立し,これらが一般的なマルチラベル損失関数と一致することを証明した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:24:15 GMT)
MultiSports: A Multi-Person Video Dataset of Spatio-Temporally Localized
Sports Actions [39.3] 本論文では、マルチスポーツとして作成された原子時間行動の新しいマルチパーソンデータセットを提示する。
4つのスポーツクラスを選択し、約3200のビデオクリップを収集し、37790のアクションインスタンスに907kバウンディングボックスをアノテートすることで、MultiSports v1.0のデータセットを構築します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 10:40:30 GMT)
Investigating Protected Health Information Leakage from Android Medical
Applications [36.6] スマートフォンやスマートフォンアプリケーションは医療(遠隔医療など)で広く利用されている。
これらのデバイスとアプリケーションは、1996年の健康保険ポータビリティ・アンド・アカウンタビリティ法(HIPAA)に従う必要があるかもしれない。
本研究では,Android 医療アプリケーションから残留データを回収する可能性に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 05:54:24 GMT)
Few-NERD: A Few-Shot Named Entity Recognition Dataset [35.7] 提案するFew-NERDは,8大きめの粒度と66大きめの粒度を持つ大規模人手用少数ショットNERデータセットである。
Few-NERDはウィキペディアの188,238文で構成され、4,601,160語が含まれ、それぞれが文脈または2段階のエンティティタイプの一部として注釈付けされている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 15:53:17 GMT)
3D to 4D Facial Expressions Generation Guided by Landmarks [35.6] 1つの入力3D中性顔から動的3D (4D) 表情を生成できるか?
まず,メッシュエンコーダ・デコーダアーキテクチャ(expr-ed)を提案する。このアーキテクチャは,一連の3dランドマークを利用して,中立的な面から表現力のある3d顔を生成する。
マニホールド値のGANを用いて表情の時間的ダイナミクスをモデル化し、それを4Dに拡張する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 15:52:29 GMT)
Source Free Domain Adaptation with Image Translation [33.5] 大規模なデータセットをリリースする努力は、プライバシと知的財産権の考慮によって損なわれる可能性がある。
実現可能な代替手段は、代わりに事前訓練されたモデルをリリースすることである。
本稿では,対象画像のスタイルを未知のソース画像に変換する画像翻訳手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 07:11:57 GMT)
On the Curse of Memory in Recurrent Neural Networks: Approximation and
Optimization Analysis [32.5] 本稿では,線形関係から生成されたデータから連続時間線形RNNを学習するための単純だが代表的な設定について考察する。
このような線形汎函数の普遍近似定理を証明し、近似率とそのメモリとの関係を特徴づける。
統一されたテーマはメモリの非自明な効果であり、これは我々のフレームワークで正確に記述できる概念である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:36:21 GMT)
Leveraging Semantic Scene Characteristics and Multi-Stream Convolutional
Architectures in a Contextual Approach for Video-Based Visual Emotion
Recognition in the Wild [31.4] 私たちは、野生のビデオベースの視覚感情認識のタスクに取り組みます。
身体および顔の特徴の抽出のみに依存する標準的な方法論は、しばしば正確な感情予測に欠ける。
我々は、シーンの特徴や属性の形で視覚的コンテキストを活用することで、この問題を軽減することを目指している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 17:31:59 GMT)
Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks [30.4] グラフデータのないグラフニューラルネットワークから知識を蒸留する最初の専用アプローチを提案する。
グラフフリーkd (gfkd) は知識伝達のためのグラフトポロジ構造を多項分布でモデル化することで学習する。
グラフデータやGNNにおける様々な種類の事前知識を扱うための戦略を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 21:38:24 GMT)
Is Image Size Important? A Robustness Comparison of Deep Learning
Methods for Multi-scale Cell Image Classification Tasks: from Convolutional
Neural Networks to Visual Transformers [26.3] 子宮頸癌は女性の非常に一般的で致命的な癌です。
深層学習に基づくコンピュータ支援診断システムを開発した。
深層学習法は画像のサイズ変化に対して非常に堅牢である。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 10:37:36 GMT)
The Volctrans Neural Speech Translation System for IWSLT 2021 [26.1] 本稿では,Volctrans チームが IWSLT 2021 に提出したシステムについて述べる。
オフライン音声翻訳では,ベンチマークよりも8.1 BLEUの改善を実現している。
テキスト間同時翻訳では,wait-kモデルを最適化する最善の方法を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 00:11:59 GMT)
Bayesian reconstruction of memories stored in neural networks from their
connectivity [25.9] シナプス接続から記憶パターンを再構築するための実用的なアルゴリズムを提供する。
3つのモデルでその性能を研究し、シナプスコネクティビティから保存パターンを再構築する限界を探ります。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 12:05:10 GMT)
Self-supervised on Graphs: Contrastive, Generative,or Predictive [25.7] SSL(Self-supervised Learning)は、よく設計されたプリテキストタスクを通じて有益な知識を抽出するための新しいパラダイムとして登場しています。
既存のグラフSSLメソッドは、コントラスト、生成、予測の3つのカテゴリに分けられる。
また、一般的なデータセット、評価メトリクス、下流タスク、さまざまなアルゴリズムのオープンソース実装をまとめています。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:30:03 GMT)
BDANet: Multiscale Convolutional Neural Network with Cross-directional
Attention for Building Damage Assessment from Satellite Images [25.0] 衛星画像からの損傷評価は、救援活動が展開される前に重要となる。
深いニューラルネットワークは建物の損傷評価に首尾よく適用されました。
本稿では,bdanetと呼ばれる損傷評価のための2段階畳み込みニューラルネットワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 06:13:28 GMT)
How is BERT surprised? Layerwise detection of linguistic anomalies [21.4] トランスフォーマー言語モデルは、文脈において単語が異常な場合に検出する顕著な能力を示している。
文法的判断ベンチマークであるBLiMPの手法を評価した。
言語モデルは、異なる種類の言語異常を検出するために異なるメカニズムを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 15:20:36 GMT)
SLGPT: Using Transfer Learning to Directly Generate Simulink Model Files
and Find Bugs in the Simulink Toolchain [19.0] SLGPTは、最も近い競合であるDeepFuzzSLよりもオープンソースモデルに近いSimulinkモデルを製造している。
SLGPTはGPT-2をSimulinkにランダムに生成したモデルとオープンソースリポジトリから抽出したモデルの両方に適応する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 16:08:03 GMT)
CLOCS: Contrastive Learning of Cardiac Signals Across Space, Time, and
Patients [17.6] 我々は,空間,時間,テキスト,患者間の表現が相互に類似することを奨励する,コントラスト学習手法であるCLOCSのファミリーを提案する。
CLOCSは、下流タスクの線形評価や微調整を行う際に、最先端のBYOLやSimCLRよりも一貫して優れていることを示す。
本訓練では,患者類似性の定量化に有効な患者特化表現を自然に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 13:12:14 GMT)
Private Facial Diagnosis as an Edge Service for Parkinson's DBS
Treatment Valuation [16.4] PD患者に対する深部脳刺激(DBS)の治療を解析するためのエッジ指向のプライバシー保護型顔診断フレームワークを提案する。
PD患者から収集した顔のデータセットを用いた実験では、DBS治療中のPD患者の改善を評価するために顔のパターンが使用できることを初めて示しました。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 22:24:37 GMT)
Collaborative Graph Learning with Auxiliary Text for Temporal Event
Prediction in Healthcare [16.4] 患者と患者の相互作用と医療領域の知識を探るための協調グラフ学習モデルを提案する。
私達の解決は患者および病気の構造特徴を捕獲できます。
提案手法の競合予測性能を示すために, 2つの重要な医療問題の実験を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 23:11:11 GMT)
Unsupervised MMRegNet based on Spatially Encoded Gradient Information [16.4] 多次元医用画像は、標的(臓器、腫瘍、組織)に関連性および相補的な解剖情報を提供することができる
ネットワークトレーニングの堅牢な基準が欠如していることから,マルチモダリティ登録ネットワークの開発は依然として困難である。
本研究では,異なるモダリティを持つ複数の画像を対象画像に共同登録可能なマルチモーダル登録ネットワーク(MMRegNet)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 09:47:42 GMT)
Model-Based Offline Planning with Trajectory Pruning [15.8] オフライン強化学習(RL)は、環境相互作用のない事前コンパイルデータセットを使用した学習ポリシーを可能にする。
オフライン学習の制約と高性能計画の間のジレンマに取り組む新しい軽量モデルベースのオフライン計画フレームワークであるMOPPを提案します。
実験の結果,MOPPは既存のモデルベースオフラインプランニングやRLアプローチと比較して,競争性能が向上していることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 05:00:54 GMT)
Understanding the Effect of Bias in Deep Anomaly Detection [15.8] 異常検出はラベル付き異常データの不足のため、機械学習においてユニークな課題となる。
最近の研究は、追加のラベル付き異常サンプルによる深部異常検出モデルのトレーニングを増強することで、このような問題を緩和しようとするものである。
本稿では,異常検出に対するバイアス付き異常集合の効果を理解することを目的とする。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:55:02 GMT)
Solving Challenging Dexterous Manipulation Tasks With Trajectory
Optimisation and Reinforcement Learning [14.3] 人為的なロボットハンドの使い方を自律的に学ぶ訓練エージェントは、様々な複雑な操作タスクを実行できるシステムに繋がる可能性を秘めている。
まず、現在の強化学習と軌跡最適化技術が困難であるような、シミュレーション操作の難易度を課題として紹介する。
次に、これらの環境における既存の手法よりもはるかに優れた性能を示す、単純な軌道最適化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 19:32:26 GMT)
Is In-Domain Data Really Needed? A Pilot Study on Cross-Domain
Calibration for Network Quantization [13.1] トレーニング後の量子化法は、キャリブレーションデータを用いて、ネットワークパラメータとアクティベーションの量子化範囲を計算する。
ドメイン外データを使って、トレーニングされたネットワークを元のデータセットを知らずに校正できますか?
我々は、自然画像の領域を超えて、X線画像、衛星画像、超音波画像など、大きく異なる領域を含む。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 02:07:44 GMT)
Uncertainty in Minimum Cost Multicuts for Image and Motion Segmentation [11.3] 最小コストリフトマルチカットアプローチは、幅広い用途で実質的に優れた性能を証明しています。
最適化中に行われた決定の不確実性の尺度を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 16:22:38 GMT)
An accelerated expectation-maximization for multi-reference alignment [11.2] 我々は、角同期と期待最大化(em)からなる新しい計算フレームワークsynch-emを提案する。
同期ステップは回転の集中分布となり、この分布は学習され、ベイズ前駆体としてemに組み込まれる。
本研究では, 大規模な数値実験により, 再構成品質を低下させることなく, 高ノイズレベルにおけるMRAのEMを時折数桁加速できることを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 07:25:51 GMT)
MSRF-Net: A Multi-Scale Residual Fusion Network for Biomedical Image
Segmentation [11.0] 医用画像分割タスクに特化して設計されたMSRF-Netという新しいアーキテクチャを提案する。
MSRF-Netは、デュアルスケール高密度核融合ブロック(DSDF)を用いて、様々な受容場のマルチスケール特徴を交換できる
我々のDSDFブロックは2つの異なる解像度スケールで情報交換が可能であり、MSRFサブネットワークは複数のDSDFブロックを順次使用してマルチスケール融合を行う。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 15:19:56 GMT)
Capsule GAN for Prostate MRI Super-Resolution [9.5] カナダ人男性7人に1人が前立腺がんと診断された。
スーパーレゾリューション(sr)は早期診断を容易にし、多くの命を救える。
前立腺MRI SRに対して, 堅牢かつ正確なモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 19:03:24 GMT)
Sobolev Norm Learning Rates for Conditional Mean Embeddings [9.4] 我々は、再現カーネルヒルベルト空間(RKHS)の理論を適用して条件平均埋め込みの新しい学習率を開発する。
我々の学習速度は,最先端技術よりも極めて弱い仮定下でのサンプル推定器の一貫性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 14:43:54 GMT)
Towards Listening to 10 People Simultaneously: An Efficient Permutation
Invariant Training of Audio Source Separation Using Sinkhorn's Algorithm [9.3] ニューラルネットワークに基づく一音節音声分離技術では、最近、置換不変訓練(PIT)の損失を用いて損失を評価することが一般的である。
本稿では,PIT損失の新たな変種であるSinkPITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 13:40:26 GMT)
Uncertainty Measurement of Basic Probability Assignment Integrity Based
on Approximate Entropy in Evidence Theory [9.2] 不確かさの測定は証拠理論と確率理論の両方において重要な役割を果たす。
論文の主な貢献は、基本的な確率割り当ての完全性を定義することです。
BPAの近似エントロピーは、BPAの完全性の不確実性を測定するために提案される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 08:41:38 GMT)
Non-asymptotic bounds for stochastic optimization with biased noisy
gradient oracles [8.7] 関数の測定値が推定誤差を持つ設定を捉えるために,バイアス付き勾配オラクルを導入する。
提案するオラクルは,例えば,独立分散シミュレーションと同一分散シミュレーションのバッチによるリスク計測推定の実践的な状況にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 11:50:36 GMT)
A Multi-spectral Dataset for Evaluating Motion Estimation Systems [8.0] 本稿では,マルチスペクトル運動推定システムの性能評価のための新しいデータセットを提案する。
すべてのシーケンスはハンドヘルドマルチスペクトルデバイスから記録される。
深度画像はMicrosoft Kinect2でキャプチャされ、モダリティ間のステレオマッチングを学習するメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 08:46:02 GMT)
Algorithmic Principles of Camera-based Respiratory Motion Extraction [6.8] 身体運動に基づく映像からの呼吸信号が提案され,最近,ビデオヘルスモニタリング製品として成熟した。
この測定のコアアルゴリズムは、呼吸によって誘発される小さな胸部/腹部運動の推定である。
運動に基づくコア呼吸アルゴリズムの感度と境界条件を定量化する徹底/厳格ベンチマークはありません。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 22:45:41 GMT)
Learning from Protein Structure with Geometric Vector Perceptrons [6.5] 幾何学的ベクトルパーセプトロンを導入し、標準密度層を拡張してユークリッドベクトルの集合を演算する。
本稿では,タンパク質構造から学習する際の2つの重要な問題として,モデル品質評価と計算タンパク質設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 02:35:25 GMT)
Recommendation on a Budget: Column Space Recovery from Partially
Observed Entries with Random or Active Sampling [5.9] 部分観測されたほぼ低ランク行列の列空間回復のための交互最小化を解析した。
列の数が増加するにつれて、交互最小化による推定は、確率が1の傾向にある真の列空間に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 00:14:54 GMT)
Optimal control of robust team stochastic games [5.4] そこで我々は,選手が頑健な最適化アプローチを用いて意思決定を行う「ロバスト」チームゲームのモデルを提案する。
ガウス・シーデル修正政策反復の形で学習アルゴリズムを開発し,その収束性を証明する。
アルゴリズムの有効性を示す数値シミュレーションがいくつか提案されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 10:42:09 GMT)
Statistical Mechanical Analysis of Catastrophic Forgetting in Continual
Learning with Teacher and Student Networks [5.2] 計算システムが絶えず変化する環境から学習すると、その過去の経験を急速に忘れてしまう。
教師-学生学習を用いて破滅的な忘れを解析するための理論的枠組みを提供する。
その結果,入力分布の類似度が小さく,対象関数の入出力関係が大きい場合,ネットワークは壊滅的な記憶を回避できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 09:02:48 GMT)
Abstraction, Validation, and Generalization for Explainable Artificial
Intelligence [5.1] この課題に答えるためにAIを説明する方法が提案されているが、理論の欠如は体系的な抽象化の開発を妨げる。
機械学習と人間学習を統合することで、説明可能なAI(XAI)を統一する枠組みとしてベイズ教育を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 20:40:23 GMT)
Towards Synthetic Multivariate Time Series Generation for Flare
Forecasting [5.1] データ駆動・レアイベント予測アルゴリズムのトレーニングにおける制限要因の1つは、関心のあるイベントの不足である。
本研究では,データインフォームド・オーバーサンプリングを行う手段として,条件付き生成逆数ネットワーク(CGAN)の有用性を検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 22:23:23 GMT)
The interplay between morphological typology and script on a novel
multi-layer Algerian dialect corpus [5.0] ラテン語、アラビア語、コード切り替えスクリプトで書かれたアルジェリアのパラレルアノテーションを含む、アルジェリアのユーザー生成コメントの新しい注釈付きコーパスを紹介します。
感情分析の感度は低かったが,音声の書き方とタイポロジーには微妙な関係があることが判明した。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 10:22:21 GMT)
Deep learning for detecting pulmonary tuberculosis via chest
radiography: an international study across 10 countries [5.0] WHOはTB検診に胸部X線撮影(CXRs)を推奨しているが、CXRの解釈は限られている。
深層学習システム(DLS)を用いて,アフリカ,アジア,ヨーロッパ9カ国の肺TBのアクティブな検出を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 22:56:06 GMT)
Real-time Detection of Practical Universal Adversarial Perturbations [3.8] ディープニューラルネットワーク(dnn)に対する物理的に実現可能で堅牢な攻撃を可能にするuniversal adversarial perturbation(uaps)
本稿では、UAPのリアルタイム検出を可能にする効率的でスケーラブルなアルゴリズムであるHyperNeuronを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:01:29 GMT)
Superposition type coherent states in all dimensional loop quantum
gravity [2.9] チーマンの$SO(D+1)$ゲージ理論のコヒーレントな状態の代わりに、我々のコヒーレントなスピンネットワーク状態はスピンネットワークの量子数上の適切な重ね合わせを構築することによって与えられる。
重畳型コヒーレント状態は、大きな$eta$極限におけるSO(D+1)$ゲージ理論に対するティーマンのコヒーレント状態と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 18:57:26 GMT)
Theoretical Foundations of t-SNE for Visualizing High-Dimensional
Clustered Data [1.9] t分布次元近傍埋め込み(t-SNE)の理論的基礎に関する研究
勾配降下法に基づくt-SNE解析のための新しい理論的枠組みを提案する。
一般的な理論は、クラスタ化されたデータを視覚化するためのt-SNEの高速収束率と優れた実証性能を説明します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 22:43:20 GMT)
How Can Robots Trust Each Other? A Relative Needs Entropy Based Trust
Assessment Models [1.9] 本論文では,ロボットエージェント間の信頼を評価するためにRNE(Relative Needs Entropy)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
その結果,ロボットのRNE信頼に基づくグループ化は,多様なタスク実行において,より優れたパフォーマンスと適応性を達成できることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 14:33:11 GMT)
DRAS-CQSim: A Reinforcement Learning based Framework for HPC Cluster
Scheduling [1.0] DRAS-CQSimと呼ばれる強化学習に基づくHPCスケジューリングフレームワークを提案し、最適なスケジューリングポリシーを自動的に学習する。
DRAS-CQSimはシミュレーション環境、エージェント、ハイパーパラメータチューニングオプション、および異なる強化学習アルゴリズムをカプセル化し、システム管理者は迅速にカスタマイズされたスケジューリングポリシーを取得できる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 21:56:31 GMT)
Protein sequence-to-structure learning: Is this the end(-to-end
revolution)? [0.8] CASP14では、ディープラーニングにより、予想外のレベルがほぼ実験精度に達するまで、フィールドが強化された。
新しいアプローチには、(i)幾何学的学習、すなわち、
グラフ、3d voronoi tessellation、point cloudsといった表現について学ぶ。
我々は,過去2年間に開発され,CASP14で広く利用されている新しいディープラーニングアプローチの概要と展望について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 10:46:44 GMT)
Advances in Artificial Intelligence to Reduce Polyp Miss Rates during
Colonoscopy [0.8] 本稿では,polypセグメンテーションの最先端性能を実現する,新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本アルゴリズムは大腸内視鏡検査に応用でき,ポリープの欠落を減らして消化器科医を支援することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 16:10:32 GMT)
Survey of Visual-Semantic Embedding Methods for Zero-Shot Image
Retrieval [0.6] 本稿では,文をクエリとして用いたゼロショット画像検索に着目し,この分野の技術動向調査を行う。
私たちは、画像とテキストのマッチングの初期の研究の議論から始まる技術の歴史の包括的な概要を提供します。
実験で一般的に使用されるデータセットの記述と,各手法の評価結果の比較を行った。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 09:43:25 GMT)
Expressive Explanations of DNNs by Combining Concept Analysis with ILP [0.4] 我々は,dnn(feed-forward convolutional deep neural network)の理論的根拠をグローバル,表現的,言語的に説明するために,ネットワークが学習した本質的特徴を用いた。
我々の説明は元々のブラックボックスモデルに忠実であることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 07:00:27 GMT)
Semi-Supervised Classification and Segmentation on High Resolution
Aerial Images [0.0] FloodNetは、小さなUAVプラットフォームであるDJI Mavic ProクワッドコプターによってHurricane Harveyにちなんで取得された高解像度の画像データセットである。
このデータセットは、災害後のシナリオに対する損傷評価プロセスを進めるというユニークな課題を示しています。
分類とセマンティックセグメンテーションの課題に対処するソリューションを提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 09:30:03 GMT)
Projective measurements under qubit quantum channels [0.0] 特に、ユニタリ量子チャネルは、偏りのない測定を誘導する。
マルコフチャネルは、シャープネスが単調に減少する時間の関数である測定値と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 08:10:56 GMT)
Photon induced atom recoil in collectively interacting planar arrays [0.0] サブラディアントの集団崩壊で 経験した反動は 独立した原子崩壊より かなり大きい
また、一定の光子の流入で定常状態が達成されたときに、リコイルの速度を計算する方法についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 00:26:09 GMT)
Order Effects in Bayesian Updates [0.0] 順序効果は、情報列が与えられた仮説の確率に関する判断が、情報が逆転されたときに同じ仮説の確率と等しくない場合に生じる。
我々は,各質問を,回答者が信念を反映したミニ実験と考えることができる順序効果のベイズ更新モデルを提案した。
その結果,2つの質問が相関しているという,応答者の事前の信念という,単純な認知的説明が得られた。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 05:24:04 GMT)
Optimal convex approximations of quantum states based on fidelity [0.0] 利用可能な状態の集合の凸混合により、所望の状態を最適に近似する問題について検討する。
多くの領域におけるトレースノルムに基づく最適状態よりも、忠実度に基づく最適状態が目標状態に近いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 03:19:07 GMT)
Optimal collection of radiation emitted by a trapped atomic ensemble [0.0] トラップされた原子アンサンブルは、電子基底状態の長寿命サブレベルにおける量子情報記憶に便利なシステムである。
常密度分布の長い高調波トラップ内の低温原子のアンサンブルを考察し, 放射光のモード形状に一致させるために, 準軸光のパラメータを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 12:03:18 GMT)
Multi-mode Core Tensor Factorization based Low-Rankness and Its
Applications to Tensor Completion [0.0] 低ランクテンソル補完はコンピュータや機械学習で広く使われている。
本稿では,マルチモーダルテンソル化アルゴリズム(MCTF)と低ランク度尺度を併用し,より優れた非スペクトル緩和形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 07:13:54 GMT)
ExSinGAN: Learning an Explainable Generative Model from a Single Image [0.0] 構造,意味,テクスチャに関する分布を連続的に学習することで,複雑な条件分布の学習を簡略化する階層的フレームワークを提案する。
画像から説明可能な生成モデルを学ぶために, 3つのカスケードganからなるexsinganを設計する。
ExSinGANは、前述のように画像の内部パッチからだけでなく、GANインバージョン技術によって得られた外部の先行データからも学習される。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 04:38:46 GMT)
Energy corrections due to the noncommutative phase-space of the charged
isotropic harmonic oscillator in a uniform magnetic field in 3D [0.0] 電荷等方性振動子のエネルギーレベルに及ぼす3次元非可換量子力学の影響について検討する。
注意すべき最も重要な結果は、非可換性によるすべてのエネルギー補正が負であり、量子数や磁場の増加とともにその大きさが増加することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 09:05:22 GMT)
Efficient generation of optical bottle beams [0.0] 我々は既存のアプローチよりも電力効率の点で優れたメタサーフェスに基づく光学式ボトルビームトラップを同定する。
我々は、光学式ボトルビームトラップを作るためのシリコンメタサーフェスを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 05:28:32 GMT)
Dynamic Pooling Improves Nanopore Base Calling Accuracy [0.0] ナノ孔シークエンシングでは、DNA分子がシークエンシング孔を通過すると電気信号が測定される。
これまで最も成功したナノホールベース呼び出し者は、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を使用してタスクを実行している。
本論文では,この問題を適応的に調整することで解決するニューラル・ネットワーク・コンポーネントである動的プーリングを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 21:39:17 GMT)
Doc2Dict: Information Extraction as Text Generation [0.0] Doc2Dictはドキュメントレベルの情報を抽出するパイプラインである。
既存のデータベースレコードの言語モデルをトレーニングし、構造化されたスパンを生成します。
チェックポインティングとチャンクエンコーディングを用いて,1つのベースライン上の最大32,000トークンのシーケンスに適用する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 20:46:29 GMT)
COVID-19 Detection in Computed Tomography Images with 2D and 3D
Approaches [0.0] 本稿では,スライスベース(2D)とボリュームベース(3D)を組み合わせた,新型コロナウイルス感染症検出のための深層学習アンサンブルを提案する。
提案されたアンサンブルはIST-CovNetと呼ばれ、IST-Cデータセットで90.80%の精度と0.95のAUCスコアを得る。
Istanbul University Cerrahpasa School of Medicineで運用されている。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 20:12:02 GMT)
Azimuthal eigenmodes at strongly non-degenerate parametric
down-conversion [0.0] パラメトリック光ダウンコンバージョンに基づく量子光学技術はまだテラヘルツ周波数範囲には適用されていない。
本研究では, 強い非退化パラメトリックダウンコンバージョンによって生じる散乱放射の角構造について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 08:53:57 GMT)
AtomAI: A Deep Learning Framework for Analysis of Image and Spectroscopy
Data in (Scanning) Transmission Electron Microscopy and Beyond [0.0] AtomAIは、インストゥルメント固有のPythonライブラリ、ディープラーニング、シミュレーションツールを単一のエコシステムにブリッジするオープンソースソフトウェアパッケージです。
AtomAIは、原子とメソスコピックの画像セグメンテーションにディープ畳み込みニューラルネットワークを直接適用することができる。
AtomAIは、im2specと spec2imタイプのエンコーダ-デコーダモデルを通じて構造-プロパティ関係をマッピングするユーティリティを提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 16 May 2021 17:44:59 GMT)