Real-Time Video Super-Resolution on Smartphones with Deep Learning,
Mobile AI 2021 Challenge: Report [135.7] ビデオの超高解像度化は、ビデオ通信とストリーミングサービスの台頭により、モバイル関連で最も重要な問題の一つになっている。
この問題に対処するために、私たちは、エンドツーエンドのディープラーニングベースのビデオ超解解ソリューションを開発することを目的とした、最初のMobile AIチャレンジを紹介します。
提案したソリューションは、あらゆるモバイルGPUと完全に互換性があり、高忠実度の結果を示しながら、最大80FPSのHD解像度でビデオをアップスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:40:50 GMT)
HCRF-Flow: Scene Flow from Point Clouds with Continuous High-order CRFs
and Position-aware Flow Embedding [116.8] 隣接点間の滑らかさを強制するために,動きの一貫性を導入する。
局所変換の剛性に関する制約は、各局所領域内のすべての点に対して一意的な剛性パラメータを共有することで追加される。
提案フレームワーク(hcrf-flow)は最先端の性能を実現し,これまでのアプローチを大きく上回っている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:53:58 GMT)
Fast and Accurate Single-Image Depth Estimation on Mobile Devices,
Mobile AI 2021 Challenge: Report [105.3] そこでは、エンドツーエンドのディープラーニングベースの深度推定ソリューションを開発することが目標です。
提案したソリューションは、Raspberry Pi 4上で最大10FPSのVGA解像度深度マップを生成でき、高い忠実度を達成できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:49:57 GMT)
AudioVisual Video Summarization [103.5] ビデオ要約では、既存のアプローチは音声情報を無視しながら視覚情報を利用するだけだ。
本稿では,映像要約作業における音声情報と視覚情報を協調的に活用し,これを実現するためにAVRN(AudioVisual Recurrent Network)を開発することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:36:10 GMT)
EA-Net: Edge-Aware Network for Flow-based Video Frame Interpolation [101.8] 補間フレーム内のエッジを保存することにより,画像のぼかしを低減し,オブジェクトの明確な形状を得る。
提案するエッジアウェアネットワーク(eanet)は、エッジ情報をフレームタスクに統合する。
フローマップの推定において,フレームエッジを強調する3つのエッジアウェア機構が開発されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:44:34 GMT)
SelfAugment: Automatic Augmentation Policies for Self-Supervised
Learning [98.2] 自己教師付き画像回転タスクによる学習表現の評価は、教師付き画像回転タスクの標準セットと高い相関性を示す。
教師付き評価を用いることなく、自動かつ効率的に拡張ポリシーを選択するアルゴリズム(SelfAugment)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:11:06 GMT)
Finding an Unsupervised Image Segmenter in Each of Your Deep Generative
Models [92.9] 我々は,前景・後景画像分離に繋がる方向を求める自動手順を開発した。
これらの方向を用いて、人間の監督なしに画像分割モデルを訓練する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 19:34:24 GMT)
A Measure of Research Taste [91.4] 生産性と味の両方に報いる引用に基づく尺度を提案する。
提示された尺度capは、出版物とその量の影響のバランスをとる。
本研究では, 生物学, 計算機科学, 経済学, 物理分野の研究者を対象に, capの特性を解析した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 18:01:47 GMT)
TCL: Transformer-based Dynamic Graph Modelling via Contrastive Learning [87.4] 我々は,動的に進化するグラフを連続的に扱う,TCLと呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークアプローチを提案する。
我々の知る限りでは、これは動的グラフ上の表現学習にコントラスト学習を適用する最初の試みである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:33:25 GMT)
Positive-Congruent Training: Towards Regression-Free Model Updates [87.3] 画像分類において、サンプルワイドの不整合は「負のフリップ」として現れる
新しいモデルは、古い(参照)モデルによって正しく分類されたテストサンプルの出力を誤って予測する。
そこで本研究では,PC トレーニングのための簡易なアプローチである Focal Distillation を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:10:51 GMT)
Learning to Relate Depth and Semantics for Unsupervised Domain
Adaptation [87.1] 教師なしドメイン適応(UDA)設定において,視覚的タスク関係を符号化してモデル性能を向上させる手法を提案する。
本稿では,意味的および深さ的予測のタスク依存性を符号化する新しいクロスタスク関係層(ctrl)を提案する。
さらに、セマンティック擬似ラベルを利用してターゲットドメインを監督する反復自己学習(ISL)トレーニングスキームを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:42:09 GMT)
Principled Exploration via Optimistic Bootstrapping and Backward
Induction [84.8] 最適ブートストラップ・バックワード誘導(OB2I)による深層強化学習(DRL)の原理的探索法を提案する。
OB2IはDRLの非パラメトリックブートストラップを介して汎用UCB結合を構築する。
提案する UCB-bonus と LSVI-UCB の理論的接続を線形に構築する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 00:22:00 GMT)
Pay Attention to MLPs [84.5] gMLP はキー言語やアプリケーションで Transformer と同等に動作可能であることを示す。
我々の比較では、gMLPが同じ精度を達成できるため、ビジョントランスフォーマーには自己注意が重要でないことが示されている。
一般的な実験では、gMLPはデータと計算量を増やして、Transformerと同様にスケール可能である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:55:04 GMT)
FGR: Frustum-Aware Geometric Reasoning for Weakly Supervised 3D Vehicle
Detection [81.8] 3Dアノテーションを使わずに点雲中の車両を検出するためのフラストラム対応幾何推論(FGR)を提案する。
本手法は粗い3次元セグメンテーションと3次元バウンディングボックス推定の2段階からなる。
2Dバウンディングボックスとスパースポイントクラウドだけで、3D空間内のオブジェクトを正確に検出できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 07:29:55 GMT)
Recovery RL: Safe Reinforcement Learning with Learned Recovery Zones [81.5] リカバリRLは、オフラインデータを使用して、ポリシー学習の前に制約違反ゾーンについて学習する。
2つのコンタクトリッチな操作タスクと画像に基づくナビゲーションタスクを含む6つのシミュレーション領域におけるリカバリRLの評価を行った。
その結果,リカバリRLは制約違反やタスク成功を2～20倍,物理実験では3倍の効率で処理できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 21:20:48 GMT)
Layerwise Optimization by Gradient Decomposition for Continual Learning [78.6] ディープニューラルネットワークは、様々な領域で最先端の超人的パフォーマンスを実現します。
タスクを逐次学習する場合、ネットワークは「破滅的忘れ」と呼ばれる過去のタスクの知識を忘れやすい。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 01:15:57 GMT)
Probabilistic robust linear quadratic regulators with Gaussian processes [73.0] ガウス過程(GP)のような確率モデルは、制御設計に続く使用のためのデータから未知の動的システムを学ぶための強力なツールです。
本稿では、確率的安定性マージンに関して堅牢なコントローラを生成する線形化GPダイナミクスのための新しいコントローラ合成について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:36:18 GMT)
Fine-tuning Is Not Enough: A Simple yet Effective Watermark Removal
Attack for DNN Models [72.9] 我々は異なる視点から新しい透かし除去攻撃を提案する。
我々は、知覚不可能なパターン埋め込みと空間レベルの変換を組み合わせることで、単純だが強力な変換アルゴリズムを設計する。
我々の攻撃は、非常に高い成功率で最先端の透かしソリューションを回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:23:29 GMT)
TAT-QA: A Question Answering Benchmark on a Hybrid of Tabular and
Textual Content in Finance [71.8] TAT-QAと呼ばれるタブラデータとテクスチャデータの両方を含む新しい大規模な質問応答データセットを構築します。
本稿では,テーブルとテキストの両方を推論可能な新しいQAモデルであるTAGOPを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:12:06 GMT)
Physically Plausible Pose Refinement using Fully Differentiable Forces [68.8] 対象物が経験する力を学習することでポーズ推定を精緻化するエンドツーエンドの差別化モデルを提案する。
学習されたネット力と有限位置差に基づくネット力の推定とをマッチングすることにより、このモデルは物体の動きを正確に記述する力を見つけることができる。
rgbや深度画像のデータを使わずに、このモデルがポーズの修正に成功し、接点マップが地面の真実に合致することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:33:04 GMT)
Real-Time Quantized Image Super-Resolution on Mobile NPUs, Mobile AI
2021 Challenge: Report [67.9] 我々は,エンド・ツー・エンドのディープラーニングベースの画像超解像ソリューションを開発することを目的とした,最初のモバイルaiチャレンジを紹介する。
提案されたソリューションは、すべての主要なモバイルAIアクセラレータと完全に互換性があり、40-60ms以下のフルHDイメージを再構築することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:34:15 GMT)
Fast and Accurate Quantized Camera Scene Detection on Smartphones,
Mobile AI 2021 Challenge: Report [65.9] 我々は、量子化ディープラーニングベースのカメラシーン分類ソリューションを開発することを目的とした、最初のMobile AIチャレンジを紹介する。
提案されたソリューションは、すべての主要なモバイルAIアクセラレータと完全に互換性があり、最近のスマートフォンプラットフォームの大部分で100-200 FPS以上を実証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:55:38 GMT)
Vision Transformers are Robust Learners [65.9] ビジョントランスフォーマー(ViT)の一般的な腐敗や摂動、分布シフト、自然逆転例に対する堅牢性について検討します。
ViTsが実際により堅牢な学習者である理由を説明するために、定量的および定性的な指標を提供する分析を提示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 02:39:22 GMT)
Prototype-supervised Adversarial Network for Targeted Attack of Deep
Hashing [65.3] ディープハッシュネットワークは、敵の例に弱い。
ProS-GAN(ProS-GAN)の提案
我々の知る限りでは、これはディープハッシュネットワークを攻撃する最初の世代ベースの方法である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 00:31:37 GMT)
Fast Camera Image Denoising on Mobile GPUs with Deep Learning, Mobile AI
2021 Challenge: Report [64.1] 最初のMobile AIチャレンジでは、エンドツーエンドのディープラーニングベースの画像記述ソリューションの開発を目標としています。
提案したソリューションは任意のモバイルGPUと完全に互換性があり、480pの解像度画像を40-80msで処理できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:27:56 GMT)
Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in
Microfluidic Single-cell Cultivation [63.9] 我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:51:12 GMT)
Self-Learning for Received Signal Strength Map Reconstruction with
Neural Architecture Search [63.4] ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)と受信信号強度(RSS)マップ再構築のための自己学習に基づくモデルを提案する。
このアプローチは、まず最適なNNアーキテクチャを見つけ、与えられた(RSS)マップの地上実測値に対して同時に推論モデルを訓練する。
実験結果から,この第2モデルの信号予測は,非学習に基づく最先端技術や,アーキテクチャ探索を伴わないNNモデルよりも優れていた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:19:22 GMT)
Sample-Efficient Reinforcement Learning Is Feasible for Linearly
Realizable MDPs with Limited Revisiting [61.0] 線形関数表現のような低複雑度モデルがサンプル効率のよい強化学習を可能にする上で重要な役割を果たしている。
本稿では,オンライン/探索的な方法でサンプルを描画するが,制御不能な方法で以前の状態をバックトラックし,再訪することができる新しいサンプリングプロトコルについて検討する。
この設定に合わせたアルゴリズムを開発し、特徴次元、地平線、逆の準最適ギャップと実際にスケールするサンプル複雑性を実現するが、状態/作用空間のサイズではない。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:22:07 GMT)
Learning a Latent Simplex in Input-Sparsity Time [58.3] 我々は、$AinmathbbRdtimes n$へのアクセスを考えると、潜入$k$-vertex simplex $KsubsetmathbbRdtimes n$を学習する問題を考える。
実行時間における$k$への依存は、トップ$k$特異値の質量が$a$であるという自然な仮定から不要であることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:40:48 GMT)
Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations [57.9] 積分カーネルを直接フーリエ空間でパラメータ化することで、新しいニューラル演算子を定式化する。
バーガースの方程式、ダーシー流、ナビエ・ストークス方程式の実験を行う。
従来のPDEソルバに比べて最大3桁高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 03:12:33 GMT)
Interpretable Time-series Representation Learning With Multi-Level
Disentanglement [56.4] Disentangle Time Series (DTS)は、シーケンシャルデータのための新しいDisentanglement Enhanceingフレームワークである。
DTSは時系列の解釈可能な表現として階層的意味概念を生成する。
DTSは、セマンティック概念の解釈性が高く、下流アプリケーションで優れたパフォーマンスを実現します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 22:02:24 GMT)
Measuring the technological pedagogical content knowledge (TPACK) of
in-service teachers of computer science who teach algorithms and programming
in upper secondary education [55.4] 本研究では,コンピュータサイエンスの上級教員1032名を対象に,全国調査を行った。
技術、教育、コンテンツに関する知識を計測し、それぞれの分野の組み合わせを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:54:19 GMT)
Fast and Accurate Camera Scene Detection on Smartphones [51.4] 本稿では,11K以上の手動クロール画像を含むカメラシーン検出データセット(CamSDD)を提案する。
本研究では,このデータセット上で上位3の99.5%の精度を示す,効率的かつNPU対応のCNNモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:06:21 GMT)
Learned Smartphone ISP on Mobile NPUs with Deep Learning, Mobile AI 2021
Challenge: Report [49.6] この課題は、エンドツーエンドのディープラーニングベースの画像信号処理パイプラインの開発にある。
提案手法は60-100ミリ秒以下のフルHD写真を高忠実度で処理できる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:20:35 GMT)
QuaSiMo: A Composable Library to Program Hybrid Workflows for Quantum
Simulation [48.3] 本稿では、ハイブリッド量子/古典的アルゴリズムの開発と量子シミュレーションへの応用のための構成可能な設計手法を提案する。
ハードウェアに依存しないQCORをQuaSiMoライブラリに実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:17:57 GMT)
Factoring Statutory Reasoning as Language Understanding Challenges [48.1] 法定推論を4種類の言語理解課題問題に分解する。
Prologプログラムに見られる概念と構造を紹介します。
法定推論のモデルは、追加の構造の恩恵を受けることが示されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:33:02 GMT)
Modelling General Properties of Nouns by Selectively Averaging
Contextualised Embeddings [46.5] 本稿では,BERTによって予測される文脈的埋め込みを用いて,高品質な単語ベクトルを生成する方法を示す。
マスク付き単語参照の文脈的埋め込みを平均化する単純な戦略が静的な単語ベクトルよりも優れたベクトルをもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:00:19 GMT)
Fusion 360 Gallery: A Dataset and Environment for Programmatic CAD
Construction from Human Design Sequences [43.6] 簡単な言語で構成されたFusion 360 Galleryを紹介します。
また,CADプログラムの逐次構築をマルコフ決定プロセスとして公開するFusion 360 Gymという対話型環境を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 03:58:04 GMT)
Low temperature photo-physics of single NV centers in diamond [43.6] 低温条件下でのダイヤモンド中の窒素-原子価(NV)色中心の磁場依存性光物理について検討した。
我々は、NVの基底状態スピンの光学的読み出し効率の顕著な低下を示すNVフォトルミネッセンス率の顕著な低下を観察した。
以上の結果から,NVs励起状態の構造に関する新たな知見と,その特性評価のための新しいツールが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 18:00:02 GMT)
The Confluence of Networks, Games and Learning [42.6] 新興ネットワークアプリケーションは、分散ネットワークインテリジェンスを作成するためのゲーム理論モデルと学習に基づくアプローチを要求する。
本稿では,ネットワーク上でのマルチエージェント意思決定を理解するための理論的基盤を確立するネットワーク,ゲーム,学習の融合について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:54:07 GMT)
Learn to Intervene: An Adaptive Learning Policy for Restless Bandits in
Application to Preventive Healthcare [39.4] レストレスマルチアームバンディット(RMAB)問題に対するWhittle IndexベースのQ-Learningメカニズムを提案する。
本手法は,複数のベンチマークを用いたRMABの既存の学習方法と,母体保健データセットを改良する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:44:55 GMT)
Profile Consistency Identification for Open-domain Dialogue Agents [39.2] 一貫性のある属性プロファイルを維持することは、対話エージェントが人間と自然に会話するために不可欠である。
110K以上のシングルターン会話とキー値属性プロファイルを備えた大規模な人間アノテーション付きデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 03:13:50 GMT)
HetMAML: Task-Heterogeneous Model-Agnostic Meta-Learning for Few-Shot
Learning Across Modalities [39.1] HetMAMLはタスク異種メタ非依存メタラーニングフレームワークである。
タスク固有の入力構造のコンテキストを自動的に考慮できるタスク認識型マルチモーダルエンコーダを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:22:58 GMT)
Deep Metric Learning for Few-Shot Image Classification: A Selective
Review [38.7] 少ないショット画像分類は、少数の画像のみに基づいて人間の認識レベルを達成することを目的とした課題である。
近年,メタラーニングやトランスファーラーニング,メトリックラーニングといったディープラーニングアルゴリズムが採用され,最先端のパフォーマンスを実現している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:27:59 GMT)
Mean Field Games Flock! The Reinforcement Learning Way [34.7] 本稿では,多数のエージェントが群れを学べるようにする方法を提案する。
これは多くの動物で観察される自然な行動である。
アルゴリズムが障害物を伴う多元群や高次元群れを学習できることを数値的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:17:36 GMT)
Towards Unsupervised Domain Adaptation for Deep Face Recognition under
Privacy Constraints via Federated Learning [33.3] FedFR (Unsupervised Federated Face Recognition approach) を提案する。
fedfrは、フェデレーション学習を通じてソースドメインから知識を反復的に集約することで、ターゲットドメインのパフォーマンスを向上させる。
ドメイン間の生データの代わりにモデルを転送することで、データプライバシーを保護します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 04:24:25 GMT)
Multi-Task Learning with Shared Encoder for Non-Autoregressive Machine
Translation [32.8] 非自己回帰機械翻訳(NAT)モデルでは推論速度が著しく向上しているが、翻訳精度は劣っている。
本稿では,自動回帰機械翻訳の知識をエンコーダの共有を通じてNATモデルに伝達するマルチタスク学習を提案する。
WMT14英語-ドイツ語とWMT16英語-ルーマニアのデータセットの実験結果は、提案されたマルチタスクNATがベースラインNATモデルよりも大幅に改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 07:24:55 GMT)
Ordering-Based Causal Discovery with Reinforcement Learning [31.4] 本論文では, RL を順序付けに基づくパラダイムに組み込むことにより, RL に基づく因果的発見手法を提案する。
提案手法の一貫性と計算複雑性を分析し,事前学習モデルを用いて学習を高速化できることを実証的に示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 02:33:16 GMT)
Understanding and Improvement of Adversarial Training for Network
Embedding from an Optimization Perspective [31.3] Network Embeddingは、ノードをユークリッド空間にマッピングする関数を学習することを目的としており、ネットワーク上の複数の学習分析タスクに寄与する。
これらの問題に対処するために、研究者はAdvTNE(Adversarial Training for Network Embedding)を用いて最先端のパフォーマンスを実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:41:53 GMT)
Sentence Similarity Based on Contexts [31.1] 提案するフレームワークは,文の意味を文脈によって定義する,という中核的な考え方に基づいている。
2つの文間の意味的類似度スコアを教師なしの方法で高品質の大規模データセットを生成することができます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:03:56 GMT)
Dependency Parsing as MRC-based Span-Span Prediction [30.0] 依存関係解析のための高階メソッドは、依存ツリーのエッジが単語レベルではなくテキストスパン/サブツリーレベルで構築されるべきという問題に部分的には、完全には対処できない。
本稿では,この問題に対処するための新しい依存関係解析手法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:03:48 GMT)
The Boombox: Visual Reconstruction from Acoustic Vibrations [29.7] Boomboxは、音響振動を利用して内部内容のイメージを再構築するコンテナです。
低コストで低消費電力のコンタクトマイクを用いて振動を検知するが、マルチモーダルデータから学習することで、安価な音響センサをリッチな視覚センサに変換できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:58:41 GMT)
Choice Set Confounding in Discrete Choice [29.3] 既存の学習方法は、選択セットの割り当てがデータにどう影響するかを見落とします。
我々は因果推論から個別選択設定にメソッドを適応させる。
ホテル予約における選択集合の整理は,合理的な有効性最大化とより一致していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:39:02 GMT)
Rethinking the Design Principles of Robust Vision Transformer [28.5] 視覚トランスフォーマー (vit) は、従来の畳み込みニューラルネットワーク (cnns) をほとんどの視覚タスクで上回っていることを示した。
本稿では, ViTs の設計原理を堅牢性に基づいて再考する。
堅牢な設計部品を組み合わせることで、ロバストビジョントランス(RVT)を提案します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:04:15 GMT)
Room to Grow: Understanding Personal Characteristics Behind Self
Improvement Using Social Media [27.7] 変化を意図して継続する人々のモチベーション関連行動について検討する。
我々の実験は、変化の意図に固執する人々のモチベーション関連行動に関する新たな洞察を提供する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:30:30 GMT)
Evolutionary Training and Abstraction Yields Algorithmic Generalization
of Neural Computers [26.8] 知的行動の重要な特徴は、未知の問題にスケールして移行する抽象的な戦略を学ぶ能力である。
メモリ拡張型ネットワークベースのアーキテクチャであるNeural Harvard Computerを紹介する。
NHCは強力な一般化と抽象化を備えたアルゴリズム解を確実に学習することを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:37:32 GMT)
Unsupervised Deep Learning Methods for Biological Image Reconstruction [26.6] 自己教師付き学習と生成モデルが様々な生物イメージングへの応用に成功している。
本稿では,古典的逆問題の文脈におけるコヒーレントな視点からこれらのアプローチを概観し,生物イメージングへの応用について考察する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:43:46 GMT)
Rethinking "Batch" in BatchNorm [25.7] BatchNormは、現代の畳み込みニューラルネットワークにおける重要なビルディングブロックです。
本稿では,視覚認知タスクにおけるこのような問題を徹底的にレビューし,BatchNormの「バッチ」概念における異なる選択を再考することの鍵となることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 01:58:15 GMT)
Stage-wise Fine-tuning for Graph-to-Text Generation [25.4] グラフからテキストへの生成は、構造化グラフエンコーダよりも優れたパフォーマンスを達成するための事前学習言語モデル(plm)の恩恵を受けている。
本研究では, ウィキペディアで最初に微調整を行い, グラフ・テキスト生成に適応する構造化グラフ・トゥ・テキストモデルを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:15:29 GMT)
Exploiting stance hierarchies for cost-sensitive stance detection of Web
documents [24.9] スタンス検出は、請求書に対する文書の位置(スタンス)を特定することを目的としている。
本稿では,カスケードバイナリ分類器のモジュールパイプラインを提案する。
マイノリティクラスの誤分類コストを強調するニューラルネットワークと従来の分類モデルを組み合わせることで、我々のアプローチを実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:10:02 GMT)
Stochastic Control through Approximate Bayesian Input Inference [23.7] 不確実性下での最適制御は、最適化問題のためのトラクタブルソリューションの作成が困難であるため、制御の一般的な課題です。
制御問題を入力推定の1つとすることで、高度な近似推論技術を用いて統計近似を原理的かつ実用的な方法で処理することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 09:27:12 GMT)
Multi-modal Visual Place Recognition in Dynamics-Invariant Perception
Space [23.4] このレターは、動的環境における位置認識を改善するために、意味的および視覚的モダリティのマルチモーダル融合の使用を探求する。
これを実現するには、まず静的セマンティックセグメンテーションを生成するための新しいディープラーニングアーキテクチャを設計します。
次に,空間的ピラミドマッチングモデルを用いて,静的意味セグメンテーションを特徴ベクトルに符号化する。
並行して、静的なイメージは人気のあるbag-of-wordsモデルを使ってエンコードされる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:14:52 GMT)
A Light Stage on Every Desk [23.1] 本稿では,新しい照明条件で顔の合成照明に時間変化照明を適用することを提案する。
Debevecらのライトステージ作品からインスピレーションを得て、コントロールされた照明環境で捕獲された人々をリライトする能力を最初にデモした。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:56:24 GMT)
A Fusion-Denoising Attack on InstaHide with Data Augmentation [22.8] InstaHideは、共同学習においてプライベートトレーニングイメージを保護するメカニズムである。
最近の作品ではCarlii et al。
instahideが生成した暗号化データセットからプライベートイメージを再構築できることを示す。
本稿では,データ拡張が存在する場合でも,instahideの出力からプライベートイメージを復元する攻撃について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:58:16 GMT)
MUSER: MUltimodal Stress Detection using Emotion Recognition as an
Auxiliary Task [22.8] ストレスと感情は人間の感情状態であり、ストレスは感情の制御と発現に重要な影響を与えることが証明されている。
本研究では,ストレス検出を改善するための補助タスクとして,感情認識の有用性を検討する。
本稿では,高速な動的サンプリング戦略を備えたトランスフォーマーモデルアーキテクチャとマルチタスク学習アルゴリズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:24:46 GMT)
OntoEA: Ontology-guided Entity Alignment via Joint Knowledge Graph
Embedding [22.5] OntoEAというオントロジー誘導エンティティアライメント手法を提案する。
7つの公開および産業ベンチマークの実験は、OntoEAの最先端のパフォーマンスを実証した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 09:18:56 GMT)
EasyFL: A Low-code Federated Learning Platform For Dummies [22.0] 低コードフェデレーテッドラーニング(FL)プラットフォームであるEasyFLを初めて提案し、さまざまなレベルの専門知識を持つユーザーが、少ないコーディングでFLアプリケーションを実験およびプロトタイプできるようにします。
ほんの数行のコードで、EasyFLは実験とデプロイを加速するために、すぐに使える多くの機能を提供します。
私たちの実装は、EasyFLがバニラFLアプリケーションを構築するのにわずか3行のコードを必要とすることを示しています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 04:15:55 GMT)
Fine-grained Interpretation and Causation Analysis in Deep NLP Models [20.4] 本稿では,モデルの細粒度成分を2つの観点から解釈する研究成果について論じる。
前者は、言語特性またはタスクに関する個々のニューロンおよびニューロンのグループを分析する方法を紹介します。
後者はモデルによってなされる決定を説明するのにニューロンおよび入力の特徴の役割を研究します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:43:36 GMT)
Algorithm-Agnostic Explainability for Unsupervised Clustering [19.4] 提案手法は,グローバル置換率変化 (g2pc) 特徴量と局所摂動率変化 (l2pc) 特徴量である。
低次元の地層合成データセット上で, 5つの一般的なクラスタリングアルゴリズムを説明する手法の有用性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:58:55 GMT)
Towards Demystifying Serverless Machine Learning Training [19.1] 本稿では、サーバーレスインフラストラクチャ上で分散機械学習トレーニングを体系的に比較研究する。
サーバレスインフラストラクチャを選択する際に考慮すべきコスト/パフォーマンストレードオフをキャプチャする分析モデルを開発する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:19:23 GMT)
Multi-object Tracking with Tracked Object Bounding Box Association [18.5] CenterTrack Trackingアルゴリズムは,単純な検出モデルと単一フレーム空間オフセットを用いて,最先端のトラッキング性能を実現する。
本研究では,CenterTrackアルゴリズムに,現在のフレームに基づく単純なトラッキングオブジェクトバウンディングボックスと重複予測を組み込むことを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:32:47 GMT)
A Fine-Grained Visual Attention Approach for Fingerspelling Recognition
in the Wild [17.8] 指音の自動認識は、聴覚障害者との対話におけるコミュニケーション障壁の解消に役立つ。
指先認識における主な課題は、ジェスチャーのあいまいさと手の強い明瞭さである。
野生データセットのシーケンシャル・トゥ・シークエンス予測タスクにTransformerモデルを用いた微細な視覚的注意メカニズムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:15:35 GMT)
StrobeNet: Category-Level Multiview Reconstruction of Articulated
Objects [17.7] StrobeNetは、未提示のRGB画像から明瞭なオブジェクトをカテゴリレベルの3D再構成する手法である。
私たちのアプローチは、大きなベースラインを持つ画像で異なる表現で観察された場合でも、オブジェクトを再構築します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:05:42 GMT)
Large-Scale Unsupervised Person Re-Identification with Contrastive
Learning [17.0] ほとんどの既存の非監視およびドメイン適応ReIDメソッドは、実験で公開データセットのみを使用します。
コントラスト学習による大規模自己監視画像分類の最近の進歩に触発され, 大規模非ラベル監視映像だけでReID表現を学習することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:55:08 GMT)
Biomedical named entity recognition using BERT in the machine reading
comprehension framework [16.3] バイオメディカルな名前付きエンティティ認識(BioNER)を実現する新しい手法を提案する。
そこで我々は,BioNERタスクをシーケンスラベリング問題として扱う代わりに,機械読解問題として定式化する。
提案手法は,BC4CHEMD,BC5CDR-Chem,BC5CDR-Disease,NCBI-Disease,BC2GMおよびJNLPBAデータセット上での最先端(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 07:48:41 GMT)
Cardiac Functional Analysis with Cine MRI via Deep Learning
Reconstruction [15.7] DL再建が心機能解析に適切かどうかは不明である。
心機能解析のための深層学習再構成による脳MRI評価は,我々の知る限りでは,今回が初めてである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:53:23 GMT)
Differentiable SLAM-net: Learning Particle SLAM for Visual Navigation [15.7] SLAM-netは粒子フィルタベースのSLAMアルゴリズムを微分可能なグラフにエンコードする。
SLAMアルゴリズムをバックプロパゲートすることでタスク指向のニューラルネットワークコンポーネントを学習する。
雑音条件下で広く適応したORB-SLAMを著しく上回る。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 03:54:34 GMT)
Leveraging EfficientNet and Contrastive Learning for Accurate
Global-scale Location Estimation [15.6] 地球規模の画像ジオロケーションのための混合分類検索方式を提案する。
このアプローチは、4つの公開データセットで非常に競争力のあるパフォーマンスを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 07:18:43 GMT)
Learning User Embeddings from Temporal Social Media Data: A Survey [15.3] 我々は,簡潔な潜在ユーザ表現(a.k.a.)を学習する代表的作業について調査する。
ユーザー埋め込み)は、ソーシャルメディアユーザーの主な特徴を捉えることができる。
学習されたユーザー埋め込みは、その後、パーソナリティモデリング、自殺リスクアセスメント、購買判断予測など、さまざまな下流のユーザー分析タスクをサポートするために使用できます。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:22:43 GMT)
SGD-QA: Fast Schema-Guided Dialogue State Tracking for Unseen Services [15.2] 質問応答アプローチに基づくスキーマガイドによる対話状態追跡モデルであるSGD-QAを提案する。
提案するマルチパスモデルは、ドメイン情報と対話発話の間で単一のエンコーダを共有する。
このモデルでは、シングルパスベースラインモデルと比較して少なくとも1.6倍の性能が向上している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:54:32 GMT)
Removing Data Heterogeneity Influence Enhances Network Topology
Dependence of Decentralized SGD [15.1] D$2$/Exact-diffusionアルゴリズムの非同相収束特性について検討する。
既存の分散アルゴリズムと比較して、D$2$/Exact-diffusionはネットワークトポロジに最も敏感です。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:16:52 GMT)
Graph Neural Networks for Knowledge Enhanced Visual Representation of
Paintings [14.9] ArtSAGENetは、グラフニューラルネットワーク(GNN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を統合する新しいアーキテクチャである。
提案したArtSAGENetは,アーティストとアートワーク間の重要な依存関係をキャプチャし,エンコードする。
本研究は美術品の分析とキュレーションにビジュアルコンテンツとセマンティクスを統合する大きな可能性を秘めている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:05:36 GMT)
Understanding the Performance of Knowledge Graph Embeddings in Drug
Discovery [14.8] 知識グラフ(KG)と関連する知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは、最近、薬物発見の文脈で研究され始めている。
本研究では, 薬物発見指向KGにおけるKGEモデルの予測性能について, 何千回もの実験を通して検討した。
結果から,これらの要因が性能に重大な影響を与え,モデルランキングにも影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:39:54 GMT)
Parallel Bayesian Optimization of Multiple Noisy Objectives with
Expected Hypervolume Improvement [14.7] 多目的ベイズ最適化は、目的間の最適なトレードオフを特定するための強力なアプローチです。
既存の方法は、ノイズによって観測が破損すると、性能が悪くなる傾向があります。
本稿では,この重要な実用的限界を克服する新しい獲得関数NEHVIを提案する。
NEHVIは雑音や大バッチ環境下での最先端性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:31:42 GMT)
Continual Learning with Echo State Networks [14.5] 継続的学習(CL)とは、データが静止せず、モデルは既存の知識を忘れることなく学ぶ必要がある学習セットアップを指します。
本研究では、リカレントコンポーネントが固定されているEcho State Networks(ESN)のコンテキストでCLを導入する。
我々は,esnにおける壊滅的欠落に関する最初の評価を行い,訓練されたリカレントモデルには適用できないcl戦略の使用の利点を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:49:01 GMT)
Learning Integrodifferential Models for Image Denoising [14.4] 画像復調のためのエッジエンハンシング異方性拡散モデルの積分微分拡張を導入する。
重み付けされた構造情報を複数のスケールで蓄積することにより,マルチスケール統合による異方性の生成を初めて行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 09:44:13 GMT)
Explicit Semantic Cross Feature Learning via Pre-trained Graph Neural
Networks for CTR Prediction [14.3] クロス機能はクリックスルー率(CTR)予測において重要な役割を果たす。
既存のメソッドのほとんどはDNNベースのモデルを採用し、クロス機能を暗黙的にキャプチャしている。
本研究では,GNNベースの事前学習モデルであるPCF-GNN(Pre-trained Cross Feature Learning Graph Neural Networks)を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:56:04 GMT)
Compressed Communication for Distributed Training: Adaptive Methods and
System [13.2] 通信オーバーヘッドは、分散機械学習システムのスケーラビリティを著しく妨げます。
近年,通信オーバーヘッドを低減するために勾配圧縮を使うことへの関心が高まっている。
本稿では, グラデーション圧縮を用いた新しい適応勾配法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:41:47 GMT)
Parallel and Flexible Sampling from Autoregressive Models via Langevin
Dynamics [13.1] ホワイトノイズでシーケンスを初期化し,Langevin dynamicsによって定義されたマルコフ連鎖に従ってシーケンスのグローバルなログライクな状態を示すサンプリング手順を提案する。
これらの手法を視覚および聴覚領域の自己回帰モデルに適用し,オーディオソース分離,超解像,インペインティングの競争結果と比較した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 21:07:02 GMT)
Towards a Better Tradeoff between Effectiveness and Efficiency in
Pre-Ranking: A Learnable Feature Selection based Approach [12.5] 現実世界の検索、レコメンデーション、広告システムでは、多段階ランキングアーキテクチャが一般的である。
本論文では,対話型アーキテクチャを備えた複雑なモデルをサポートする新しい事前ランク付け手法を提案する。
本手法は,学習可能な特徴選択手法を用いることで,有効性と効率のトレードオフを向上する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 09:48:15 GMT)
Divide and Contrast: Self-supervised Learning from Uncurated Data [10.8] DnC(Devide and Contrast)は、コントラスト学習とクラスタリングベースのハードネガティブマイニングを交互に行う。
低キュレートデータセットで事前トレーニングを行うと、DnCは下流タスクにおける自己教師型学習のパフォーマンスを大幅に改善する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:59:03 GMT)
Activation function design for deep networks: linearity and effective
initialisation [10.1] 先行作業で特定された初期化時の2つの問題を回避する方法を検討する。
これらの問題は, 原点付近に十分に大きな線形領域を持つ活性化関数を選択することで, どちらも回避できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:30:46 GMT)
Global Wheat Head Dataset 2021: an update to improve the benchmarking
wheat head localization with more diversity [9.8] 2020年にGlobal Wheat Head Detectionデータセットが作成された。
それは4,700 RGBイメージから193,634ラベル小麦ヘッドを組み立てました。
GWHD 2021はhttp://www.global-wheat.com/で公開されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:18:30 GMT)
RoadNet-RT: High Throughput CNN Architecture and SoC Design for
Real-Time Road Segmentation [9.2] 本稿では,道路分割のためのロードネット-RTを提案する。
GTX 1080 GPU上で動作する場合、KITTIロードセグメンテーションタスクのテストセットで90.33%のMaxFスコアを達成している。
システムのスループットは毎秒327.9フレームに達し、画像サイズは1216x176である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:59:45 GMT)
Joint Optimization of Hadamard Sensing and Reconstruction in Compressed
Sensing Fluorescence Microscopy [9.2] 本論文では, 全測定制約下でのセンシングと再構成を協調的に最適化する手法を提案する。
私たちは、共焦点、2光子、広視野顕微鏡画像の豊富なデータセットでモデルをトレーニングします。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:42:28 GMT)
Automatic Fake News Detection: Are Models Learning to Reason? [9.1] クレームと証拠の両方の関係と重要性を調査します。
驚くべきことに、政治的事実チェックデータセットでは、最も頻繁に最も有効性が高いことが証拠のみを利用して得られます。
これは、既存のフェイクニュース検出手法における証拠を構成する重要な問題である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 09:34:03 GMT)
Multiclass Classification using dilute bandit feedback [8.5] 希薄帯域フィードバック(MC-DBF)を用いたマルチクラス分類アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,候補ラベルセットのサイズ(各ステップ)が m であれば,O(T1-frac1m+2) の誤差を達成できることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 18:05:34 GMT)
Physical Artificial Intelligence: The Concept Expansion of
Next-Generation Artificial Intelligence [8.4] デジタル人工知能とフィジカル・アーティファクト・インテリジェンスの概念が出現し、これはアーティファクト・インテリジェンスの理論的発展における大きな一歩とみなすことができる。
この論文は、物理学的芸術的知性の動向とガバナンスについても検討する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 00:38:03 GMT)
Denise: Deep Robust Principal Component Analysis for Positive
Semidefinite Matrices [8.1] Deniseは、共分散行列の堅牢なPCAのためのディープラーニングベースのアルゴリズムである。
本実験は, 分解品質の観点から, デニスが最先端の性能と一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:35:22 GMT)
BigEarthNet-MM: A Large Scale Multi-Modal Multi-Label Benchmark Archive
for Remote Sensing Image Classification and Retrieval [8.1] 本稿では,590,326組のSentinel-1とSentinel-2の画像パッチからなるBigEarthNet(BigEarthNet-MM)ベンチマークアーカイブを提案する。
それぞれのパッチには2018年のcorine land cover(clc)マップで提供される複数のラベルがアノテートされている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:00:31 GMT)
Accelerating 3D MULTIPLEX MRI Reconstruction with Deep Learning [7.9] マルチフリップ角(FA)とマルチエコレックスGRE法(MULTIP MRI)は1つのスキャンで同時に複数のパラメトリック画像を取得するために開発された。
3次元MRIデータ再構築のための深層学習フレームワークを提案する。
提案する深層学習法は,画像品質と再構成時間において良好な性能を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 21:06:14 GMT)
Unknown-box Approximation to Improve Optical Character Recognition
Performance [7.8] 特定のOCRエンジン用にカスタマイズされたプリプロセッサを作成するための新しいアプローチが提示される。
2つのデータセットと2つのOCRエンジンによる実験は、提示されたプリプロセッサがOCRの精度をベースラインから最大46%向上できることを示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:09:15 GMT)
Deep Multistage Multi-Task Learning for Quality Prediction of Multistage
Manufacturing Systems [7.6] 統合型エンドツーエンド学習フレームワークにおいて,すべての出力検出変数を共同で予測する,深層多段マルチタスク学習フレームワークを提案する。
我々の数値研究と実事例研究では,新しいモデルが多くのベンチマーク法よりも優れた性能を持つことを示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 22:09:36 GMT)
Be Causal: De-biasing Social Network Confounding in Recommendation [7.6] レコメンデーションシステムでは、mnar(missing-not-at-random)問題の存在は選択バイアス問題を引き起こす。
既存のアプローチのほとんどは、欠落した設定を模倣するために、観測されたレーティングにモデルまたは再重み付け戦略を使用する。
因果推論における共著者分析から着想を得た,偏見のない堅牢なDENC法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:38:59 GMT)
SeaD: End-to-end Text-to-SQL Generation with Schema-aware Denoising [7.1] text-to-seqタスクでは、seq-to-seqモデルはしばしばアーキテクチャの制限のためにサブ最適化のパフォーマンスをもたらす。
トランスベースのseq-to-seqモデルを堅牢なテキスト-to-ジェネレーションに適応させるシンプルで効果的なアプローチを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:49:54 GMT)
Improving Graph Neural Networks with Simple Architecture Design [7.1] グラフニューラルネットワークの重要な設計戦略をいくつか紹介する。
簡便で浅いモデルである特徴選択グラフニューラルネットワーク(FSGNN)を紹介します。
提案手法は,他のGNNモデルよりも優れており,ノード分類タスクの精度が最大64%向上していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:46:01 GMT)
Robust regression with covariate filtering: Heavy tails and adversarial
contamination [6.9] より強い汚染モデルにおいて,ハマー回帰,最小トリミング正方形,最小絶対偏差推定器を同時に計算および統計的に効率的に推定する方法を示す。
この設定では、ハマー回帰推定器がほぼ最適誤差率を達成するのに対し、最小のトリミング正方形と最小の絶対偏差推定器は、後処理ステップを適用した後、ほぼ最適誤差を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:40:45 GMT)
COVID-19 Lung Lesion Segmentation Using a Sparsely Supervised Mask R-CNN
on Chest X-rays Automatically Computed from Volumetric CTs [6.8] 2019年のcovid-19患者の胸部x線は肺疾患の程度を決定するために頻繁に得られる。
CTは新型コロナウイルス患者の胸部X線よりはるかに頻度が低いため、胸部X線の自動肺病変分割は臨床的に価値がある可能性がある。
オープンソースの胸部X線と冠状X線プロジェクションの混合データセット上に訓練されたマスクR-CNNからなる胸部X線上のCOVID-19肺病変のセグメント化のための自動パイプラインを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:27:32 GMT)
Acceleration of the kernel herding algorithm by improved gradient
approximation [6.8] カーネル・ハーディング(kernel herding)は、再生核ヒルベルト空間において二次公式を構築するために用いられる方法である。
我々は,カーネル・ハーディングアルゴリズムの改良版を2つ提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:32:45 GMT)
Social Behavior and Mental Health: A Snapshot Survey under COVID-19
Pandemic [6.6] 新型コロナウイルスのパンデミックは、私たちの生活、研究、社会化、再現方法を変えました。
オンラインソーシャルメディア分析を利用してユーザーの精神状態を検出し評価する研究が増えている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 21:08:03 GMT)
Classifying Argumentative Relations Using Logical Mechanisms and
Argumentation Schemes [6.2] 4つの論理・理論に基づく2つの文間の関係を分類する。
これらの論理機構の操作性は,関係にラベルづけされたデータを直接トレーニングすることなく,議論的関係を分類できることを実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 01:41:39 GMT)
A Cloud-based Deep Learning Framework for Remote Detection of Diabetic
Foot Ulcers [5.9] 本研究では,糖尿病性足部潰瘍の自動検出のためのモバイルおよびクラウドベースのフレームワークを提案する。
このシステムはクロスプラットフォームのモバイルフレームワークを使用しており、単一のTypeScriptコードベースを使用してモバイルアプリを複数のプラットフォームにデプロイすることができる。
深層畳み込みニューラルネットワークがクラウドベースのプラットフォームに展開され、モバイルアプリは糖尿病性足の潰瘍の存在を検出するために患者の足の写真を送ることができた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:15:01 GMT)
Decision Diagrams for Quantum Measurements with Shallow Circuits [5.7] 本稿では,確率分布のサンプル化に決定図を用いたランダム化測定に基づく推定手法を提案する。
ここで導入された推定器は、いくつかの量子化学ハミルトニアンについてより正確に推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 01:17:09 GMT)
MoCo-CXR: MoCo Pretraining Improves Representation and Transferability
of Chest X-ray Models [5.6] MoCo-CXRは、MoCo(Momentum Contrast)のコントラスト学習法である。
胸部X線データセットやタスクに適用可能な表現性や伝達性を備えたモデルとして,MoCo-CXR-pretraining endowsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:39:42 GMT)
SHARE: a System for Hierarchical Assistive Recipe Editing [5.5] SHARE: 食生活制限のある家庭料理人を支援する階層的補助レシピ編集システムについて紹介する。
私たちの階層的なレシピエディタは、レシピの成分リストに必要な置換を行い、新しい成分を利用するための方向を書き換えます。
1つのレシピが7つの食事制約のうちの1つを満たす84k組の類似レシピのレシピペアデータセットを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 22:38:07 GMT)
Exploring Self-Supervised Representation Ensembles for COVID-19 Cough
Classification [5.5] そこで本研究では,新しい自己教師付き学習フレームワークを提案する。
非ラベルデータでトランスフォーマベースの特徴エンコーダを訓練するために、コントラストプレトレーニングフェーズを導入する。
提案したコントラスト事前学習,ランダムマスキング機構,アンサンブルアーキテクチャが,コークス分類性能の向上に寄与していることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 01:27:20 GMT)
A complete picture of the four-party linear inequalities in terms of the
0-entropy [5.5] 多部量子系は複雑である。
そのような関係の1つは [Cadney et al, LAA. 452, 153, 2014] によって行列ランクの予想不等式に還元された。
我々は不等式を証明し、従って、$0$-エントロピーの観点で四元線型不等式の全像を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:55:37 GMT)
Dermoscopic Image Classification with Neural Style Transfer [5.3] 皮膚病変分類問題に対する新しい画像前処理ステップとして,NST(Neural Style Transfer)の適応を提案する。
各皮膚内視鏡像をスタイル画像として表現し、病変のスタイルを均質なコンテンツ画像に転送します。
これにより、各病変の主な変動を同じ局在領域に転送し、生成された画像を一緒に統合し、潜伏した低ランクスタイルの特徴を抽出します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 03:50:51 GMT)
Controlling an Inverted Pendulum with Policy Gradient Methods-A Tutorial [5.0] この論文は、逆振り子問題を解決するために2つの重要なポリシーメソッドを実装する詳細を提供します。
問題は、アクターネットワークを使用してポリシー関数を学習し、批判ネットワークは、Q関数を推定するために学習することによってアクターネットワークを評価するアクター批判モデルを使用して解決される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:30:54 GMT)
An SDE Framework for Adversarial Training, with Convergence and
Robustness Analysis [4.9] アドリラルトレーニングは、データポイント上の敵に対するディープニューラルネットワークの最も効果的な防御の1つである。
本稿では,交互勾配降下による対向訓練のmin-maxゲームについて考察する。
連続収束時間差方程式でトレーニングプロセスを近似する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:41:56 GMT)
Voxel-level Siamese Representation Learning for Abdominal Multi-Organ
Segmentation [4.3] 腹部マルチオルガンセグメンテーションのための新しいボクセルレベルシアーム表現学習法を提案する。
提案手法は,限られたデータセットをより包括的に活用するために,表現空間におけるvoxel-wise特徴関係を強制する。
本実験はDiceスコア係数において既存手法よりも2%高い性能を示した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:42:19 GMT)
PixMatch: Unsupervised Domain Adaptation via Pixelwise Consistency
Training [4.3] 教師なしドメイン適応はセマンティックセグメンテーションの有望なテクニックである。
対象領域整合性訓練の概念に基づく非監視領域適応のための新しいフレームワークを提案する。
私たちのアプローチはシンプルで、実装が簡単で、トレーニング時にメモリ効率が向上します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 19:36:28 GMT)
Designer-User Communication for XAI: An epistemological approach to
discuss XAI design [4.2] Signifying Message を概念的なツールとして、XAI シナリオを構造化および議論します。
私たちは、ヘルスケアAIシステムの議論にその使用を実験します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:18:57 GMT)
Generic Itemset Mining Based on Reinforcement Learning [4.1] 強化学習に基づくジェネリックアイテムセットマイニングは、任意の種類のアイテムセットを抽出するエージェントを訓練するための統一されたフレームワークを提供する。
GIM-RLでは、データセットから対象のアイテムセットを抽出する反復的なステップを定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:57:02 GMT)
AC susceptometry of 2D van der Waals magnets enabled by the coherent
control of quantum sensors [4.1] 我々は,NV中心のスピン沈降をコヒーレントに制御し,2次元強磁性体の超感度心磁率測定を行う。
極薄CrBr3では,領域壁の移動性が向上し,数百キロヘルツを超える周波数の減少が最小限であることを示す。
我々の技術は、ナノスケールの広帯域スピントロニクス材料の多機能acおよびdc磁気特性にNV磁気メトリーを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:28:46 GMT)
Universal Regular Conditional Distributions via Probability
Measure-Valued Deep Neural Models [3.8] 提案したフレームワークを用いて構築されたモデルはすべて、$C(mathcalX,mathcalP_1(mathcalY))$で密集している。
提案モデルはまた、ほとんどのランダム化された機械学習モデルに存在するアレラトリック不確かさを汎用的に表現できることも示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:34:09 GMT)
Synthesising Multi-Modal Minority Samples for Tabular Data [3.7] トレーニング前にデータセットに合成マイノリティサンプルを追加することは、この困難に対処するための一般的なテクニックである。
本稿では,多モードサンプルを高密度連続潜時空間にマッピングする潜時空間フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは既存の手法よりも優れた合成データを生成する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:54:08 GMT)
Behavior-based Neuroevolutionary Training in Reinforcement Learning [3.7] 本稿では,神経進化的最適化と価値に基づく強化学習を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案する。
この目的のために,エージェントポリシーの生成と最適化のための異なる手法を統合し,多様な集団を創出する。
その結果, 進化的手法のサンプル効率と学習速度を向上できることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:40:42 GMT)
Transfer Learning Enhanced Generative Adversarial Networks for
Multi-Channel MRI Reconstruction [3.6] 深層学習に基づく生成敵ネットワーク(GAN)は、アンダーサンプルMRデータを用いて画像再構成を効果的に行うことができる。
k空間データの保存は臨床フローにはないため、モデルトレーニングのために何万もの生患者データを取得することは困難である。
本研究では,GANモデル(PI-GAN)と移動学習を組み合わせた並列イメージングに基づく3つの新しい応用について検討した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 21:28:00 GMT)
DOC3-Deep One Class Classification using Contradictions [3.6] コントラディクション(DOC3)アルゴリズムを用いたDeep One Class Classificationを提案する。
矛盾からの学習が一般化誤差を低くすることを示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:48:25 GMT)
Prospects of Quantum Computing for Molecular Sciences [3.2] 分子科学は電子の動力学、原子核、および電磁場との相互作用によって支配される。
これらのプロセスに関する信頼性の高い物理化学的理解は、化学物質や経済的価値の材料の設計と合成に不可欠である。
我々は、分子科学における関連する問題を解決するための量子コンピューティングの可能性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:14:35 GMT)
Posterior Regularisation on Bayesian Hierarchical Mixture Clustering [2.8] ベイジアン階層混合クラスタリング(BHMC)モデルを用いた最近の推論フレームワークについて検討した。
このフレームワークは、元のモデルの弱さを克服するためにベイズモデルに余分な制約を課す簡単な方法を促進する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:03:57 GMT)
RL-GRIT: Reinforcement Learning for Grammar Inference [2.7] 本稿では,文法推論のための新しいメカニズムであるRL-GRITを提案し,それをデファクトデータ形式理解に適用する。
本研究では,RLを従来の逐次的環境から高度に相互依存的な解析環境に適応させるために必要なアルゴリズム的変化について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:48:39 GMT)
Application of Deep Self-Attention in Knowledge Tracing [2.6] 本稿では,中国の多くの大学の学生が使用しているオンラインアセスメントシステムであるPTAのデータをもとに,Deep Self-Attentive Knowledge Tracing (DSAKT)を提案する。
PTAのデータの実験では、DSAKTは知識追跡において他のモデルよりも2.1%向上している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:45:38 GMT)
Pseudo-Label Ensemble-based Semi-supervised Learning for Handling Noisy
Soiling Segmentation Annotations [2.6] 我々は,ノイズラベルと改良ラベルの両方に対して,土砂セグメンテーションモデルを訓練する。
また、低コストの粗末なアノテーションを効果的に洗練することができることも示している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:10:00 GMT)
How to Explain Neural Networks: A perspective of data space division [2.4] ディープラーニングで表されるアルゴリズムの解釈可能性はまだオープンな問題です。
本稿では,説明の2つの属性に基づく既存の説明可能な手法の欠点について論じる。
本稿では,データ空間分割の観点から,完全局所解釈可能なモデル非依存説明法(CLIMEP)の原理を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:43:37 GMT)
A Review on Explainability in Multimodal Deep Neural Nets [2.3] マルチモーダルAI技術は、いくつかのアプリケーションドメインで大きな成功を収めている。
その優れた性能にもかかわらず、深層ニューラルネットワークの複雑で不透明でブラックボックスな性質は、社会的受容と使用性を制限する。
本稿では,マルチモーダル深層ニューラルネットワークにおける説明可能性に関する包括的調査と解説を行うため,本論文を概説する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:17:49 GMT)
A Clustering Framework for Residential Electric Demand Profiles [2.3] 本稿では,オランダのアムステルダム市に居住する世帯の電気需要プロファイルを分析した。
包括的なクラスタリングフレームワークは、電力消費パターンに基づいて世帯を分類するために定義される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 09:19:34 GMT)
Power-grid stability prediction using transferable machine learnings [2.2] 電力系統同期の安定性を推定する機械学習手法を検討する。
我々は2種類の合成電力グリッドで3種類の機械学習アルゴリズムを訓練する。
3つの機械学習モデルは、異種入力電力分布で訓練されたときに、電力グリッドノードの同期安定性をより良く予測する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 01:19:01 GMT)
Incompatibility in Quantum Parameter Estimation [2.0] 本稿では,複数のパラメータを推定するタスクにおいて,真の量子不整合性の尺度を提案する。
この尺度は、局所的な偏極雑音が推定タスクの不整合性に与える影響を追跡するために、いくつかの単純なシステムに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:04:06 GMT)
Visual FUDGE: Form Understanding via Dynamic Graph Editing [2.0] 提案したFUDGEモデルは、テキスト要素のグラフ上でこの問題を定式化する。
グラフ畳み込みネットワークを使用して、グラフの変更を予測する。
FUDGEは歴史的NAFデータセットの最先端である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:18:39 GMT)
Shared and Private VAEs with Generative Replay for Continual Learning [1.9] 継続的学習は、学習済みのタスクを忘れずに新しいタスクを学習しようとする。
既存のartificial neural network (ann)モデルのほとんどは失敗するが、人間は生涯にわたって過去の作品を思い出して同じことをする。
我々は,MNIST,Permuted MNIST(QMNIST),CIFAR100,MiniImageNetデータセットなどの視覚的連続学習ベンチマークにおいて,このハイブリッドモデルの有効性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:18:36 GMT)
Comparison of machine learning and deep learning techniques in promoter
prediction across diverse species [1.9] 3つの高等真核生物のゲノム配列を用いたベクターエンコーディング法とプロモーター分類法を検討した。
酵母、A. タリアナおよび人間。
cnnは非プロモーター配列からのプロモーターの分類(バイナリ分類)やプロモーター配列の種別分類(マルチクラス分類)において優れていることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:15:41 GMT)
Geometry and superfluidity of the flat band in a non-Hermitian optical
lattice [1.8] 皮膚効果とフラットバンドの局在との相互作用が,エキゾチックな局在特性をもたらすことを示す。
超流動重みと量子状態多様体の非エルミート量子計量の関係が構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:08:32 GMT)
A CCG-Based Version of the DisCoCat Framework [1.7] DisCoCatモデルは、意味論のレベルで言語の構成的側面を研究するために使用される。
本稿では,DisCoCat を Combinatory Categorial Grammar (CCG) の項目として再考する。
標準分類文法は二閉圏として表現でき、すべての規則がカリー/アンカーリングとして現れる。
次に、単語の意味を符号化するコンパクト閉圏の対称性を利用して、置換誘導規則をモデル化する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 10:32:18 GMT)
Ensemble-based Transfer Learning for Low-resource Machine Translation
Quality Estimation [1.7] 第5回機械翻訳会議(WMT20)の文レベルQE共有タスクに焦点を当てます。
このようなQEデータ不足の課題を克服するために、トランスファーラーニングを備えたアンサンブルベースの予測器推定QEモデルを提案する。
個々の言語で事前学習されたモデルと異なるレベルの並列学習コーパスと、ピアソンの相関値0.298とを組み合わせたアンサンブルモデルにおいて、最も優れた性能を実現する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:02:17 GMT)
Deep regression for uncertainty-aware and interpretable analysis of
large-scale body MRI [1.7] 英国バイオバンクのような大規模医学研究は、医療画像技術を用いた数千人のボランティア参加者を調査した。
回帰のための畳み込みニューラルネットワークによる最近のアプローチは、これらの評価を自動的に行うことができる。
英国バイオバンクの4万人以上の被験者のMRIデータについて、これらのシステムは人間の年齢、体組成などを推定することができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:12:20 GMT)
Disentangled Variational Information Bottleneck for Multiview
Representation Learning [1.6] 絡み合ったマルチビュー特徴を、すべてのビューに共通する共有潜在表現と、個々のビューに固有のプライベート表現に分解する。
DVIBが学んだ共有およびプライベート表現は、それぞれのビューに対応する2つのビューとユニークなラベルの間で共有される共通のラベルを適切に保存します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 04:03:29 GMT)
ControlFlag: A Self-Supervised Idiosyncratic Pattern Detection System
for Software Control Structures [1.4] 本稿では,自己教師型機械プログラミング(MP)システムであるControlFlagを紹介する。
ソフトウェア制御構造における慣用的パターン違反の検出を試みる。
ControlFlagはすでに、開発者によって承認され、修正されたCURLの異常を発見している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:22:04 GMT)
Temporal Prediction and Evaluation of Brassica Growth in the Field using
Conditional Generative Adversarial Networks [1.3] 植物の成長予測は、多種多様な環境要因によって影響を受けるため、大きな課題である。
本稿では,高スループット撮像センサ測定とその自動解析を含む新しいモニタリング手法を提案する。
提案手法のコアは条件付き生成型adversarial networkに基づく新しい機械学習ベースの成長モデルである。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:00:01 GMT)
Traffic Scenario Clustering by Iterative Optimisation of Self-Supervised
Networks Using a Random Forest Activation Pattern Similarity [1.0] 本研究では,Random Forest Activation Pattern (RFAP) と呼ばれる,新たなデータ適応類似度測定に基づくクラスタリング手法を提案する。
RFAP類似性はランダムフォレストアルゴリズムのツリー符号化スキームを用いて生成される。
この研究で提案されるクラスタリング手法は,ラベル付きシナリオが利用可能であること,ラベル付きシナリオからの情報は,非ラベル付きシナリオのクラスタリングをガイドする上で有効である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:54:59 GMT)
Open-set Recognition based on the Combination of Deep Learning and
Ensemble Method for Detecting Unknown Traffic Scenarios [1.0] 本研究では、Convolutional Neural Networks(CNN)とRandom Forest(RF)を組み合わせて、交通シナリオのオープンセット認識を提案する。
RFのアンサンブルの性質を継承することにより、極値理論と組み合わされた全ての木の投票パターンが未知のクラスを検出するのに適していることが示される。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 06:48:15 GMT)
A Formal Framework for Reasoning about Agents' Independence in
Self-organizing Multi-agent Systems [0.8] 本稿では,自己組織型マルチエージェントシステムの論理ベースフレームワークを提案する。
このようなシステムを検証する計算の複雑さは、標準atlの領域に近いままであることを示す。
また、制約満足問題をモデル化するためにフレームワークを使用する方法も示します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 07:32:43 GMT)
Collaborative Mapping of Archaeological Sites using multiple UAVs [0.6] 考古学遺跡のより高速なマッピングのためのマルチUAV手法を提案する。
私たちは、インドのグジャラートにある15世紀の砦であるサドラ砦の最初の3Dマップを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 07:12:40 GMT)
Perturbative readout error mitigation for near term quantum computers [0.5] 短期量子コンピュータにおける読み出し誤差は、量子回路の出力からサンプリングされた経験的確率分布に重大な誤差をもたらす可能性がある。
我々は2つの摂動近似を用いて標準行列法を改良し、複雑性と有界誤差を著しく低減した。
これらの読み出し誤差補正の近似手法は、短期量子コンピューティングの応用を大幅に加速させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 21:01:31 GMT)
Non-reciprocity and quantum correlations of light transport in hot atoms
via reservoir engineering [0.4] 熱い原子の量子系における非相互光輸送を、散逸性原子貯水池の工学により実証する。
我々は, 法医学的に構築された貯水池との相互作用から生じるチャネル間量子相関を観察する。
量子光学原子系の非相互輸送は、原子ベースの非相互光学の新しいパラダイムを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 03:07:52 GMT)
CNN-based Approaches For Cross-Subject Classification in Motor Imagery:
From The State-of-The-Art to DynamicNet [0.3] 運動画像(MI)ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)システムは、コミュニケーションと制御の代替手段を提供するためにますます採用されています。
信頼できるBCIシステムを得るには、脳信号からMIを正確に分類することが不可欠です。
ディープラーニングアプローチは、標準的な機械学習技術の有効な代替手段として現れ始めている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:57:13 GMT)
What makes you unique? [0.0] この特異度Shapley測度は、条件エントロピーの重み付け和となる対象に集約することができる。
ノースカロライナ州の投票者登録ロールから変数を明らかにすることによる異なる効果と異常な太陽フレアの同定に一意性シャプリーを用いる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:53:16 GMT)
Using social network and semantic analysis to analyze online travel
forums and forecast tourism demand [0.0] 欧州の主要7都市のフォーラムを10年間で分析し、約14万7000人のユーザーが書いた26万以上の投稿を集めた。
ソーシャルネットワークと意味変数を用いたFacter Augmented Autoregressive and Bridgeモデルを実装した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 10:54:23 GMT)
Unobservable causal loops as a way to explain both the quantum
computational speedup and quantum nonlocality [0.0] 2つの1対1の相関測定結果間の可逆過程を考察する。
これらの過程の量子的記述は数学的に相関を記述しているが、物理的にそれを自由に保証する因果構造を残している。
タイムシンメトリゼーションは通常の量子記述を残しているが、これは観測不可能なタイムシンメトリゼーションインスタンスの量子重ね合わせであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:37:33 GMT)
Traffic-Aware Service Relocation in Cloud-Oriented Elastic Optical
Networks [0.0] 弾性光学ネットワーク(EON)における効率的なサービス再配置の問題点を,ネットワーク性能の向上のために検討した。
まず,クラウド対応トランスポートネットワークのための新しいトラフィックモデルを提案する。
意思決定に3種類のデータを使用する21の異なる移転ポリシーを紹介します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:00:55 GMT)
TopicsRanksDC: Distance-based Topic Ranking applied on Two-Class Data [0.0] 各トピックが生成する2つのクラスタ間の距離に基づいて,トピックランキングのためのトピックランクsdcという新しいアプローチを提案する。
このアプローチは,各トピックを2つのクラスを分離する重要性によってランク付けする。
topicsranksdcツールの結果は、検索エンジンが関連するトピックを提案できるように、将来の作業に有望である。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:34:45 GMT)
The presence of occupational structure in online texts based on word
embedding NLP models [0.0] 社会的階層化の研究は、異なる職業に関連する名声の分析と密接に関連している。
本研究では,大量のテキストデータで表される意味空間における職業の位置に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 10:51:42 GMT)
The State of Infodemic on Twitter [0.0] ソーシャルメディアの投稿やプラットフォームは、ウイルス自体を取り巻く深刻な不確実性に直面して、噂や誤報のリスクにさらされている。
我々は,誤情報の拡散に関与しているツイートとユーザの探索的分析を行った。
次に、機械学習モデルと自然言語処理技術を掘り下げて、ツイートに誤情報が含まれているかどうかを特定しました。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 10:58:35 GMT)
Teaching Inclusive Engineering Design at a Small Liberal Arts College [0.0] 私は、テクノロジーの社会的影響への関与を重視した導入コースに、選択的なエンジニアリングコースと3つのレクチュアモジュールを提示します。
現代の工学教育は数学と基礎に焦点を合わせ、技術と工学の分野に批判的な反映をもたらす傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:44:51 GMT)
Style-Restricted GAN: Multi-Modal Translation with Style Restriction
Using Generative Adversarial Networks [0.0] スタイル制限型GAN(SRGAN)は、入力画像を異なるスタイルで異なるドメインに転送する新しいアプローチである。
SRGANは、CelebAの顔データセットのクラス非関連の特徴を変化させることなく、より多様性の高い翻訳に成功した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 05:58:33 GMT)
Studying the association of online brand importance with museum
visitors: An application of the semantic brand score [0.0] 我々は10年間のオンラインフォーラムの議論を分析し、セマンティックブランドスコア(SBS)を用いて5つの欧州博物館のブランドの重要性を評価した。
当社のNaive Bayesと回帰モデルは、SBSの複合寸法の変化が博物館の訪問者の変化と一致していることを示しています。
その結果,より多くのビジターを惹きつけるために,博物館のブランド管理者は,オンライン投稿の量の増加と,ブランド周辺の利用者が生成する情報の豊かさに焦点をあてるべきであることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:49:30 GMT)
Spatial and polarization entanglement of three photons in a
discrete-time quantum walk [0.0] 正方形格子の近傍で離散時間量子ウォーク(DTQW)を行う3つの光子の量子絡みについて検討した。
空間的絡み合いに加えて、偏光基底における絡み合いの可能性も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:53:32 GMT)
Semiclassics: The hidden theory behind the success of DFT [0.0] DFTの成功は、非常に特定の限界に関する半古典的な展開の観点から理解することができると論じる。
この極限は、リーブとサイモンによって、系の全電子エネルギーについて、ずっと前に同定された。
トータルエネルギーについて、トーマス・フェルミ理論は極限において相対的に正確なものとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:56:26 GMT)
Self-consistent microscopic derivation of Markovian master equations for
open quadratic quantum systems [0.0] 我々は、幅広い種類の量子系に対するマルコフのマスター方程式の厳密な構成を提供する。
完全な世俗近似の下での非退化系に対して、有効なリンドブラッド作用素は系の正規モードであることを示す。
また、最小2バス方式でシステム内を流れる粒子とエネルギーの電流に対処し、ランダウアーの公式の構造を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:00:32 GMT)
STRIDE : Scene Text Recognition In-Device [0.0] 我々は,0.88万のパラメータしか持たず,リアルタイムなテキスト認識を行う,効率的なシーンテキスト認識(STR)システムを開発した。
Inference speed of 2.44 ms per word on the Exynos 990 chipset device, and achieve a accuracy of 88.4% on ICDAR-13 data。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:06:23 GMT)
Randomly Initialized Convolutional Neural Network for the Recognition of
COVID-19 using X-ray Images [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)は世界的なパンデミックと宣言されている。
COVID-19を検出するための潜在的な解決策の1つは、ディープラーニング(DL)モデルを使用して胸部X線画像を分析することである。
本研究では,新型コロナウイルスの認識のための新しいCNNアーキテクチャを提案する。
提案したCNNモデルでは、それぞれ94%と99%の精度で、COVID-19データセットが強化されている。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 23:40:37 GMT)
Quantum Accelerator Stack: A Research Roadmap [0.0] 本稿では,加速器の層全体のスタックを含む量子加速器のアイデアを提案する。
Qbits は完全量子ビットとして定義され、それらはデコヒールを持たず、良好な量子ゲート演算を行うことを意味する。
この論理は、OpenQLと呼ばれるグループで開発された普遍的な量子-古典ハイブリッド計算言語で表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:17:47 GMT)
Quantifying entanglement of two-qubit Werner states [0.0] 2量子Werner状態で表される光子対の絡み合い定量化のためのフレームワークを提案する。
フレームワークを現実的にするために、測定された2光子偶然にポアソンノイズを課す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 07:33:48 GMT)
Phase-Space Methods for Simulating the Dissipative Many-Body Dynamics of
Collective Spin Systems [0.0] 本稿では, 脱落と崩壊の存在下で, 集合スピン系の動的および定常状態のシミュレーションを行うための効率的な数値計算法について述べる。
我々は、この数値手法を既知の超ラジカル崩壊とスピンスクイーズ過程のベンチマークを行い、散逸性スピン格子モデルにおける非平衡相転移のシミュレーションへの応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:36:44 GMT)
Pay Attention when Required [0.0] 自己保持ブロックの63%をフィードフォワードブロックに置き換えることで達成したTransformer-XLよりも35%低い計算時間を必要とする。
結果が text8 と enwiki8 のデータセットと BERT モデルで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 04:03:34 GMT)
Nuclear spin readout in a cavity-coupled hybrid quantum dot-donor system [0.0] 核スピンは長いコヒーレンス時間を示し、環境からかなり孤立している。
マイクロ波共振器の伝送を探索して核スピンの読み出しを行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:56:12 GMT)
Novel approach to neutron electric dipole moment search using weak
measurement [0.0] 本稿では、弱い値増幅と呼ばれる弱い測定における信号増幅を利用して、中性子電気双極子モーメント(EDM)を探索する新しい手法を提案する。
弱値増幅は、信号が最大で2桁まで高められる場合に起こり、提案した設定を中性子放電加工に高感度で適用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:07:54 GMT)
Novel ANN method for solving ordinary and fractional Black-Scholes
equation [0.0] 本研究は, 分数次あるいは常順序のブラック・スコルズ偏微分方程式(PDE)を解くための2層ニューラルネットワーク(ANN)を提案する。
複数種類のBlack-Scholesモデルの精度,速度,収束性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:10:15 GMT)
Notes on open questions within density functional theory (existence of a
derivative of the Lieb functional in a restricted sense and non-interacting
$v$-representability) [0.0] この文書はノートとして考える必要がある(記事を表すものではない)。
密度汎関数理論とコーン・シャムスキームは、多体量子系の基底状態密度とエネルギーを回復する効率的な枠組みである。
重要なことは、ある制限された(弱)意味でのリーブ函数の微分の存在に関係している。
さらには、相互作用しない$v$-representability'予想の妥当性に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:17:54 GMT)
Nonlinear dynamics and quantum chaos of a family of kicked $p$-spin
models [0.0] 我々は,スピン-1/2$粒子のアンサンブルに対して,逆イジング様モデルの族を記述するキック付き$p$スピンモデルを導入する。
我々はこれらのモデルの古典的非線形力学を特徴づけ、大域ハミルトンカオスへの遷移を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:05:38 GMT)
Multi-Modal Image Captioning for the Visually Impaired [0.0] 盲目の人が自分の周囲を理解する方法の1つは、画像をクリックして、画像キャプションシステムによって生成された説明に頼ることです。
視覚障害者向けキャプション画像に関する現在の作業では、キャプション生成時に画像に存在するテキストデータを使用しない。
本研究では,最先端画像キャプションモデルであるaoanetを改良し,画像に検出されたテキストを入力特徴として活用することを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 18:35:24 GMT)
Monitoring electrical systems data-network equipment by means ofFuzzy
and Paraconsistent Annotated Logic [0.0] 本稿では,電気システムにおけるデータネットワーク機器の状態をモニタリングするエキスパートシステムのプロトタイプを開発する。
エキスパートシステムはファジィ論理とパラコントラストアノテート論理の組み合わせを定義するアルゴリズムで開発されている。
このエキスパートシステムのプロトタイプはclp500ソフトウェアを備えた仮想サーバにインストールされた。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 02:33:45 GMT)
Modeling the EdNet Dataset with Logistic Regression [0.0] 私たちは、教育データマイニングの観点から競争の経験を説明します。
我々は,kaggleシステムにおける基礎的結果と,その改善の可能性について考察した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 20:30:36 GMT)
Mathematics of magic angles in a model of twisted bilayer graphene [0.0] タルノポルスキー-クルチコフ-ヴィシュワナトによる最近のフィジカル・レビュー・レターの数学的説明を提供する。
新しいコントリビューションには、マジックアングルのスペクトル特性、その正確な数値的な実装、およびアングルが減少するにつれて全てのバンドのスクイーズに関する指数推定が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 09:43:52 GMT)
Many Body Quantum Chaos and Dual Unitarity Round-a-Face [0.0] 我々は、一元的相互作用ラウンド・ア・フェイス(IRF)によって生成される新しいタイプの局所相互作用量子回路を提案する。
局所可観測物の任意の動的相関関数が有限次元完全正のトレース保存単位写像で評価できることを示す。
我々はDUBG回路のカイラル拡大の次元に関する追加データを提供し、任意の/負格子サイトに住む次元$dneq d'$の異なる局所ヒルベルト空間を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 17:16:33 GMT)
Livewired Neural Networks: Making Neurons That Fire Together Wire
Together [0.0] ネットワーク構造は機能と非常に関連があるので、ニューラルネットワークはライブワイヤ化されるべきです。
このようなネットワークが、どのようにしてシンボルを操作する構成的世界モデルを構築することができるかについて論じる。
私は、livewiredネットワークを使って人間のような推論を理解し作成するための将来の研究の道筋を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 18:45:22 GMT)
Learning to Automatically Catch Potholes in Worldwide Road Scene Images [0.0] 実世界の道路シーンの画像からポットホール検出の課題に取り組んだ。
私たちはpotholeアノテーションで画像の大規模なデータセットを構築しました。
次に,高速なr-cnnとssd深層ニューラルネットワークに基づく4種類の物体検出モデルを微調整した。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:10:58 GMT)
Knowledge State Networks for Effective Skill Assessment in Atomic
Learning [0.0] 本稿では,パーソナライズされたスキルベースオンライン学習の文脈において,迅速かつ効果的な知識状態評価のための新しいフレームワークを提案する。
以前の学習者の評価データに基づいて訓練された特定のニューラルネットワークである知識状態ネットワークを使用して、スキルに関する部分的な情報だけから他の学習者の完全な知識状態を予測します。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 11:05:59 GMT)
Iterative Power Algorithm for Global Optimization with Quantics Tensor
Trains [0.0] グローバル最適化のための反復パワーアルゴリズム(IPA)を導入する。
IPAは量子テンソルトレイン(QTT)表現に電力反復法を実装している。
IPAは、大きなエネルギー障壁で分離しても、複数の縮退する大域的ミニマを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 19:05:03 GMT)
How Costly is Noise? Data and Disparities in Consumer Credit [0.0] 信用スコアは、歴史的に不足しているグループに対するデフォルトリスクの指標であることを示す。
信用スコアの精度を等しくすると、不利なグループの承認率と信用ミスロケーションの格差が約半減する可能性があります。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 00:42:26 GMT)
Gradient Masking and the Underestimated Robustness Threats of
Differential Privacy in Deep Learning [0.0] 本稿では,ディファレンシャルプライバシ(DP)によるトレーニングが,幅広い敵対攻撃に対するモデル脆弱性に与える影響を実験的に評価する。
結果から、プライベートモデルは非プライベートモデルよりも堅牢ではなく、非プライベートモデルとプライベートモデルよりもDPモデル間のトランスファーが優れていることが示唆された。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 16:10:54 GMT)
Giant Rydberg excitons in Cu$_{2}$O probed by photoluminescence
excitation spectroscopy [0.0] 酸化銅中の様々な励起状態から遷移確率を探索する方法として発光励起分光法を示す。
計算された直径3$mu$mに応じて、主量子数で$T=38$mK、最大$n=30$の巨大リドバーグ励起体を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:33:12 GMT)
Direct observation of swap cooling in atom-ion collisions [0.0] 均核原子-イオン衝突では、電子は超低温の原子から高温のイオンに共鳴的にホップし、低温の原子を低温のイオンに変換する。
このようなスワップ冷却は, 低温の原子雲において, 単一のエネルギーイオンがエネルギーを失う様子を実験的に観察し, 直接的に示すものである。
スワップ冷却は、あらゆるホモ核-原子-イオン衝突において、非常に普遍的に起こると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 13:52:43 GMT)
Direct observation of photon bunching in thermal light in quantum
Fourier transform spectroscopy [0.0] 量子力学では、光子はボソンであり、その多くが束ねることができる。
束ねられた光子の光束と多光子干渉は、ブロードバンド熱カオス光源から直接観測されることはない。
新しい技術は、光子束と光子束の多重光子干渉の新しい正確な測定方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 00:43:29 GMT)
Deep Learning Models in Software Requirements Engineering [0.0] 我々は,バニラ文自動エンコーダを文生成タスクに適用し,その性能を評価した。
生成された文は、英語でしか使われず、有意義な単語しか含まない。
より大きなデータセットにモデルを適用することで、結果が大幅に向上すると信じています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:27:30 GMT)
Data Assimilation Predictive GAN (DA-PredGAN): applied to determine the
spread of COVID-19 [0.0] 本稿では,時間内予測のためのGAN(Generative Adversarial Network)とDA-PredGAN(DA-PredGAN)の新たな利用法を提案する。
GANは、現実的に見える画像の生成に優れた結果を達成した後、最近多くの注目を集めています。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 10:56:53 GMT)
DISCO Verification: Division of Input Space into COnvex polytopes for
neural network verification [0.0] 現代のニューラルネットワークの印象的な結果の一部は、その非線形な振る舞いによるものだ。
本稿では,複数の線形部分問題に分割することで検証問題を単純化する手法を提案する。
また,訓練中の線形領域数を減らすことを目的とした手法の効果について述べる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 12:40:51 GMT)
DFENet: A Novel Dimension Fusion Edge Guided Network for Brain MRI
Segmentation [0.0] 本稿では,2次元CNNと3次元CNNの特徴を融合させることにより,これらの要件を満たす新しいDFENetを提案する。
提案手法は, 既存の方法よりも頑健で正確であり, バイオメディカルな応用に頼ることができる。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 15:43:59 GMT)
Cybernetics and the Future of Work [0.0] パンデミックは産業の規範に疑問を呈し 未来の労働を想像する機会を生み出しました
我々は、この機会をいかに活用して、労働者が生き残るよりも成長する未来をもたらすかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:07:35 GMT)
Comment on "Possibility of small electron states" [0.0] 電子波関数を古典場として解釈することは不可能である。
電子の速度が光速を超えないという主張も無効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 10:52:57 GMT)
Classifying variety of customer's online engagement for churn prediction
with mixed-penalty logistic regression [0.0] 混合ペナルティ項を付加することによりロジスティック回帰の分類を促進する機械学習手法に基づく顧客チャーン率の新たな予測分析を提供する。
本研究では,提案手法の分析特性と計算上の優位性を示す。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:40:34 GMT)
An Integrated Deep Learning and Dynamic Programming Method for
Predicting Tumor Suppressor Genes, Oncogenes, and Fusion from PDB Structures [0.0] プロトオンコジーン(ONGO)の変異と腫瘍抑制遺伝子(TSG)の制御機能の欠如は、腫瘍増殖を制御していない一般的なメカニズムである。
計算研究を通じてONGOやTSGに関連する遺伝子機能の可能性を見つけることは、疾患を標的とする薬物の開発に役立てることができる。
本稿では,入力された3dタンパク質構造情報から特徴地図集合を抽出する前処理段階から開始する分類法を提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 18:18:57 GMT)
A no-go theorem for the persistent reality of Wigner's friend's
perception [0.0] ウィグナーの友人の知覚の持続的現実に対するノーゴー定理を定式化する。
ウィグナーの友人のシナリオでは、2つの異なる時間における友人の知覚された測定結果に対する共同確率分布は存在しない。
量子力学の一般的な解釈の中で、この定理の仮定のうちどれがドロップされるかを簡単に議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 14:48:15 GMT)
A Systematic Literature Review on Process-Aware Recommender Systems [0.0] 本稿では,プロセス対応レコメンデータシステム技術に関する論文を同定し,分析することを目的とする。
2008年から2020年にかけて、33の学術論文で体系的なレビューが行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 08:21:48 GMT)
A Novel Framework for Selection of GANs for an Application [0.0] 我々は,モード崩壊,勾配の消失,不安定なトレーニング,非収束といった問題に対処するGANの進化を包括的に要約する。
本稿では, アーキテクチャ, 損失, 正規化, 分散度に基づく, 特定のユースケースの候補GANを識別する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） (Mon, 17 May 2021 09:48:42 GMT)
A Dynamical Quantum Daemon [0.0] 我々は、量子的な観点からラ・マクスウェルの不可逆性について研究し、独立粒子の任意に大きなアンサンブルを含む。
デーモンポテンシャルは進化において非対称性を誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 17 May 2021 21:51:18 GMT)