A Circular-Structured Representation for Visual Emotion Distribution
Learning [82.9] 視覚的感情分布学習に先立つ知識を活用するために,身近な円形構造表現を提案する。
具体的には、まず感情圏を構築し、その内にある感情状態を統一する。
提案した感情圏では、各感情分布は3つの属性で定義される感情ベクトルで表される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:53:27 GMT)
Who Leads and Who Follows in Strategic Classification? [82.4] 戦略分類における役割の順序は、決定者とエージェントが互いの行動に適応する相対周波数によって決定される。
更新頻度を自由に選択できる意思決定者は,いずれの順番でスタックルバーグ均衡に収束する学習力学を誘導できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:48:46 GMT)
IA-RED$^2$: Interpretability-Aware Redundancy Reduction for Vision
Transformers [81.3] 自己注意型モデルであるTransformerは近年,コンピュータビジョン分野における主要なバックボーンになりつつある。
解釈可能性を考慮した冗長度低減フレームワーク(IA-RED$2$)を提案する。
画像タスクとビデオタスクの両方で広範囲に実験を行い、最大1.4倍のスピードアップを実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:29:23 GMT)
AC/DC: Alternating Compressed/DeCompressed Training of Deep Neural
Networks [78.6] 本稿では、ディープニューラルネットワーク(DNN)のAC/DCトレーニング(Alternating Compressed/DeCompressed)と呼ばれる一般的なアプローチを提案する。
AC/DCは、類似の計算予算で既存のスパーストレーニング方法よりも精度が高い。
AC/DCの重要な特性は、密度とスパースモデルのコトレーニングが可能であり、トレーニングプロセスの終了時に正確なスパース・ダンスモデルペアが得られることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:23:00 GMT)
The Stereotyping Problem in Collaboratively Filtered Recommender Systems [77.6] 行列分解に基づく協調フィルタリングアルゴリズムは,ある種のステレオタイピングを誘導することを示す。
一般のユーザ層では、テキストセットの好みが反相関性がある場合、これらの項目は、ユーザーには推奨されない。
本稿では,各ユーザの多様な利害関係を捉えるために,代替的なモデリング修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:37:47 GMT)
Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey [76.0] 事前学習モデル(PTM)の出現は、自然言語処理(NLP)を新しい時代にもたらした。
この調査は、様々なNLPタスクに対するPTMの理解、利用、開発のためのハンズオンガイドになることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:40:26 GMT)
3D human tongue reconstruction from single "in-the-wild" images [69.2] 単一の画像からの3D顔の再構築は、コンピュータビジョンコミュニティへの関心が高まりつつある課題である。
舌とともに3Dの顔を正確に再構築する、エンドツーエンドのトレーニング可能なパイプラインを、私たちの知る限り、初めて提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:49:34 GMT)
Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing [67.5] 本稿では,パストレーシングによる大域照明のためのリアルタイムなニューラルラディアンスキャッシング手法を提案する。
我々のシステムは、完全にダイナミックなシーンを扱うように設計されており、照明、幾何学、材料に関する仮定は一切ない。
バイアスの少ないコストで大きなノイズ低減効果を示し、多くの難題に対して最先端のリアルタイム性能を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:09:58 GMT)
Taming GANs with Lookahead-Minmax [63.9] MNIST, SVHN, CIFAR-10, ImageNetによる実験結果から, Lookahead-minmaxとAdam, Exgradientの併用が明らかとなった。
30倍のパラメータと16倍のミニバッチを使用して、クラスラベルを使わずに12.19のFIDを得ることにより、CIFAR-10上でクラス依存のBigGANのパフォーマンスを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:54:03 GMT)
Near-Optimal Linear Regression under Distribution Shift [63.9] 線形ミニマックス推定器は、様々なソース/ターゲット分布に対する非線形推定器の中でも、ミニマックスリスクの絶対定数内にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 00:52:50 GMT)
Stable, Fast and Accurate: Kernelized Attention with Relative Positional
Encoding [63.5] 相対的位置符号化(RPE)を用いた変換器の注意計算を高速化する新しい手法を提案する。
相対的な位置符号化がToeplitz行列を形成するという観測に基づいて、Fast Fourier Transform (FFT) を用いて、RPEによるカーネル化された注意を効率的に計算できることを数学的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:51:26 GMT)
Real-time Outdoor Localization Using Radio Maps: A Deep Learning
Approach [54.1] 無線ネットワークにおいて、ユーザデバイスは、ベースステーションビーコンスロットをスキャンし、ハンドオーバおよびユーザベースステーションアソシエーションのために、数少ない最強のベースステーション信号を特定する。
提案手法では,受信した信号強度をクラウド上に位置する中央処理ユニットに簡易に報告する。
提案した深層学習アルゴリズムは,すべての基地局の推定パスロスラジオマップとそれに対応する信号強度を用いて,ユーザの高精度な位置推定を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:27:04 GMT)
Identifying nonclassicality from experimental data using artificial
neural networks [52.8] ニューラルネットワークをトレーニングして、古典的および非古典的状態とを、その二次的測定分布から分類する。
光の状態の異なる実実験的な二次データから古典的特徴や非古典的特徴を正確に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:52:44 GMT)
Learning to Generalize Across Long-Horizon Tasks from Human
Demonstrations [52.7] Generalization Through Imitation (GTI) は、2段階のオフライン模倣学習アルゴリズムである。
GTIは、状態空間の共通領域で異なるタスクの軌道を示す構造を利用する。
GTIの第1段階では,異なる実演軌跡から行動を構成する能力を持つために交差点を利用する政策を訓練する。
GTIの第2段階では、ゴール指向エージェントをトレーニングして、新しいスタートとゴールの設定を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 05:17:45 GMT)
Sentinel-1 and Sentinel-2 Spatio-Temporal Data Fusion for Clouds Removal [52.0] 雲崩壊した光画像復元のための新しい手法が,ジョイントデータ融合パラダイムに基づいて提案され,開発されている。
Sentinelのコードとデータセットはスクラッチから実装され、さらなる分析と調査のために興味のある研究が利用可能になった点に注目しておくとよいだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:15:01 GMT)
Charformer: Fast Character Transformers via Gradient-based Subword
Tokenization [50.2] モデルの一部としてサブワードトークン化をエンドツーエンドに学習する新しいモデル帰納バイアスを提案する。
文字から潜在単語表現を自動的に学習する,ソフトグラデーションベースのサブワードトークンモジュール(GBST)を導入する。
また、GBSTを統合し、バイトレベルで動作する深層トランスフォーマーモデルであるCharformerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 22:24:14 GMT)
Clinical Named Entity Recognition using Contextualized Token
Representations [49.0] 本稿では,各単語の意味的意味をより正確に把握するために,文脈型単語埋め込み手法を提案する。
言語モデル(C-ELMo)とC-Flair(C-Flair)の2つの深い文脈型言語モデル(C-ELMo)を事前訓練する。
明示的な実験により、静的単語埋め込みとドメインジェネリック言語モデルの両方と比較して、我々のモデルは劇的に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:12:58 GMT)
Florida Wildlife Camera Trap Dataset [49.0] フロリダ州南西部の2つの異なる場所から収集された野生生物カメラトラップ分類データセットについて紹介する。
データセットは104,495枚の画像からなり、視覚的に類似した種、様々な照明条件、スキュードクラス分布、絶滅危惧種のサンプルを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:53:15 GMT)
Unbiased Mean Teacher for Cross-domain Object Detection [46.8] オブジェクト検出モデルはデータ分散に弱いことが多いため、ドメイン間のオブジェクト検出は困難である。
クロスドメインオブジェクト検出のためのUnbiased Mean Teacher (UMT)モデルを提案する。
我々のUTTモデルは、ベンチマークデータセット上で44.1%、58.1%、41.7%、43.1%のmAPを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 00:53:18 GMT)
LegoFormer: Transformers for Block-by-Block Multi-view 3D Reconstruction [45.2] 現代のディープラーニングベースの多視点3D再構成技術のほとんどは、RNNまたは融合モジュールを使用して、エンコード後の複数の画像からの情報を組み合わせている。
我々は, 1 つのフレームワークでオブジェクト再構成を統一し, その分解因子によって再構成された占有グリッドをパラメータ化する, トランスフォーマーベースのモデルである LegoFormer を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 00:15:08 GMT)
Tracking Instances as Queries [43.4] textbfQueryTrack(インスタンスをクエリとして追跡する)は、エレガントなアーキテクチャと強力なパフォーマンスを備えた統合クエリベースのVISフレームワークである。
提案手法は、YouTube-VIS 2019 / 2021データセット上で52.7 / 52.3 APを取得し、YouTube-VISチャレンジで2位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:02:24 GMT)
Extreme Multi-label Learning for Semantic Matching in Product Search [41.7] 顧客クエリが与えられたら、1億以上の巨大なカタログから、すべてのセマンティック関連製品を取得する。
高速リアルタイム推論のためのn-gram特徴を持つ階層線形モデルを考える。
提案手法では,クエリ毎1.25ミリ秒の低レイテンシを維持し,Recall@100の65%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 21:16:52 GMT)
Deep unsupervised 3D human body reconstruction from a sparse set of
landmarks [40.7] 本稿では,DeepMurfと呼ばれる人体再建における非教師なしのアプローチを提案する。
4つの公開データセットの結果から,本手法は実世界のモキャップデータから人体を正確に再構築することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:02:58 GMT)
Prevention and Resolution of Conflicts in Social Navigation -- a Survey [39.9] ロボット工学の最近の進歩は、混在する人間-ロボット環境をナビゲートする際のいくつかの課題に遭遇し、対処してきた。
関連する論文の多くは同等ではなく、研究者の間では標準的な語彙は存在しない。
本稿では,現在ソーシャルナビゲーションの最前線にある今後の方向性と課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 01:10:22 GMT)
Adversarial Examples in Multi-Layer Random ReLU Networks [39.8] 逆例は独立したガウスパラメータを持つReLUネットワークに現れる。
ネットワーク内のボトルネック層は重要な役割を担っている。ある時点までの最小の幅は、その時点まで計算されたマッピングのスケールと感度を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:16:34 GMT)
Sampling with Mirrored Stein Operators [36.4] 制約領域と非ユークリッド測地に適した新しい粒子進化型試料群を紹介する。
新しいサンプリング器は、単純度上の分布を正確に近似し、選択後の推論において有効な信頼区間を提供し、以前の方法よりも高速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:23:34 GMT)
Efficient Black-Box Planning Using Macro-Actions with Focused Effects [35.7] ヒューリスティックスは検索をより効率的にするが、ブラックボックスの計画にはゴールを意識する。
我々は、ゴール数をより正確にするマクロアクションを発見することによって、この制限を克服する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 19:38:24 GMT)
Mutual-Information Based Few-Shot Classification [35.0] 数ショット学習のためのTIM(Transductive Infomation Maximization)を提案する。
提案手法は,与えられた数発のタスクに対して,クエリ特徴とラベル予測との相互情報を最大化する。
そこで我々は,勾配に基づく最適化よりもトランスダクティブ推論を高速化する交代方向解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:17:23 GMT)
ParK: Sound and Efficient Kernel Ridge Regression by Feature Space
Partitions [34.6] 本稿では,カーネルリッジ回帰のための大規模解法であるParKを紹介する。
提案手法では,分割とランダムなプロジェクションと繰り返し最適化を組み合わせることで,空間と時間の複雑さを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:24:36 GMT)
Recurrent Coupled Topic Modeling over Sequential Documents [33.4] 現在のトピックは、結合重みが対応するすべてのトピックから進化し、マルチトピック・スレッドの進化を形成することを示す。
進化するトピック間のマルチカップリングを解消する,新しいデータ拡張手法を用いた新しいソリューションを提案する。
後方フィルタアルゴリズムを備えた新しいギブスサンプリング器は、閉形式の潜時時間パラメータを効率的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:58:13 GMT)
Region-Aware Network: Model Human's Top-Down Visual Perception Mechanism
for Crowd Counting [33.1] 背景雑音とスケール変動は、群集数で長年認識されてきた一般的な問題である。
本研究では,人間のトップダウン視覚知覚機構をモデル化し,RANetと呼ばれる領域認識ブロックを用いた新しいフィードバックネットワークを提案する。
提案手法は,いくつかの公開データセットにおいて,最先端の群集カウント法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 05:11:58 GMT)
Feature Attributions and Counterfactual Explanations Can Be Manipulated [32.6] 本稿では,モデル非依存的特徴属性法を制御するバイアスモデルの設計方法について述べる。
これらの脆弱性は、敵がバイアス付きモデルをデプロイすることを可能にするが、説明はこのバイアスを明らかにしないため、ステークホルダーをモデルの信頼性を損なう。
我々は、CompASやCommunity & Crimeを含む実世界のデータセットの操作を評価し、実際に操作できる説明を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:43:31 GMT)
Sequential Model Adaptation Using Domain Agnostic Internal Distributions [31.3] 本研究では、ソースドメインが未注釈のターゲットドメインで一般化するように訓練された分類器を逐次適応するアルゴリズムを開発する。
このモデルは、ソースドメインアノテートされたデータに基づいてトレーニングされており、ソースドメインデータがアクセスできない場合には、ターゲットドメインアンアノテートされたデータを使用して適用する必要があると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:01:32 GMT)
Instance-based Vision Transformer for Subtyping of Papillary Renal Cell
Carcinoma in Histopathological Image [31.0] P型腎細胞癌(RCC)の病理組織学的サブタイプは1型対2型であり,本態性予後因子である。
本稿では,pRCCサブタイピングタスクの組織像の頑健な表現を学習するための,新しいインスタンスベースの視覚変換器(i-ViT)を提案する。
実験結果から,提案手法は既存のCNNモデルよりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:42:49 GMT)
How Well do Feature Visualizations Support Causal Understanding of CNN
Activations? [30.4] 本研究では,人間に対する単位レベルの解釈可能性手法の利点を定量化するための客観的心理学的課題を提案する。
特徴視覚化が人間に、単純な代替視覚化よりも「因果的理解」を提供するという証拠は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:52:23 GMT)
Universal Consistency of Deep Convolutional Neural Networks [30.3] 本稿では,拡張畳み込みを伴うDCNNにおける経験的リスク最小化の実装が,広範に一貫したものであることを実証する。
普遍的な一貫性によって動機づけられた我々は、完全な結合層がなければ、拡張畳み込みを伴うDCNNは、広く使われているディープニューラルネットワークよりも悪くないことを示す一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:17:21 GMT)
Aharonov-Bohm effect on the generalized Duffin-Kemmer-Petiau oscillator
in the Som-Raychaudhuri space-time [30.0] エネルギー固有値に対する時空パラメータ,発振器周波数,コーネル電位,磁束の影響を解析した。
我々は,アハロノフ・ボーム効果から有界状態に対する類似効果を考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:48:42 GMT)
ShapeFlow: Learnable Deformations Among 3D Shapes [28.9] 本研究では,3次元形状のクラス全体の変形空間を学習するためのフローベースモデルを提案する。
ShapeFlowは、形状トポロジーに非依存なマルチテンプレートの変形空間を学習できるが、微妙な幾何学的詳細を保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 22:06:18 GMT)
Zero-Shot Joint Modeling of Multiple Spoken-Text-Style Conversion Tasks
using Switching Tokens [28.5] 実際には、自動音声認識システムによって生成された文字は、多くの不一致を含むことが多く、句読点を含まないため、読めない。
本稿では,複数スタイルの変換モジュールを同時に実行可能な,新しい音声テキスト型変換手法を提案する。
ディフルエンシ除去と句読取回復の連成モデリング実験により,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 02:53:14 GMT)
Bounds on Causal Effects and Application to High Dimensional Data [27.9] バックドア基準やフロントドア基準の調整変数が部分的に観察された場合の因果効果の限界を導出する。
本稿では,推定パワーのバイアスを交換できる次元還元フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 01:47:38 GMT)
Study of Robust Adaptive Beamforming Based on Low-Complexity DFT Spatial
Sampling [26.8] 自己相関列の再構成に基づく適応ビームフォーミングのための新しいロバストなアルゴリズムを提案する。
提案した適応ビームフォーミングの重要な利点は、わずかな事前情報しか必要としないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 21:46:54 GMT)
Behavior Mimics Distribution: Combining Individual and Group Behaviors
for Federated Learning [26.4] フェデレートラーニング(FL)は、アクティブで有望な分散機械学習パラダイムとなっている。
近年の研究では, ローカル更新によるクライアントのドリフトにより, FL法の性能が劇的に低下していることが示されている。
本稿では,個人とグループの両方の行動を利用して分布を模倣する新しいフェデレート学習アルゴリズム(IGFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:42:37 GMT)
PO-EMO: Conceptualization, Annotation, and Modeling of Aesthetic
Emotions in German and English Poetry [26.2] 我々は、詩の中の感情を、文章で表現されるものや著者が意図するものよりも、読者に誘惑されるものとして考える。
我々は,読者の審美的評価を予測可能な審美感情の集合を概念化し,各行に複数ラベルの注釈を付けることで,その文脈内での混合感情を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:21:25 GMT)
The SKIM-FA Kernel: High-Dimensional Variable Selection and Nonlinear
Interaction Discovery in Linear Time [26.1] 変数選択と推定の両方において、カーネルのトリックが適切なベイズモデルによる計算をO(#共変量)時間に還元する方法を示す。
提案手法は,大規模で高次元なデータセットの既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:53:36 GMT)
Not all users are the same: Providing personalized explanations for
sequential decision making problems [25.2] 本研究では,エンドツーエンドの適応的説明生成システムを提案する。
最初は、エージェントが対話できるさまざまなタイプのユーザを学習することから始まる。
その後、ハエの型を特定し、それに応じて説明を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:46:19 GMT)
Closed-Form, Provable, and Robust PCA via Leverage Statistics and
Innovation Search [25.2] 本稿では,2次コスト関数の下で,Innovation Searchアルゴリズムによって計算されるイノベーション値について検討する。
新たなコスト関数を持つイノベーションバリューは,レバレッジスコアと同値であることが証明された。
この興味深い接続を利用して、Levanage ScoreベースのロバストPCA法に対するいくつかの理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:36:36 GMT)
Coarse-to-Fine Q-attention: Efficient Learning for Visual Robotic
Manipulation via Discretisation [24.1] 我々は最近リリースされたARMアルゴリズムを拡張し、連続する次ベストポーズエージェントを離散的な次ベストポーズエージェントに置き換える。
本稿では,3次元空間を判別することにより,翻訳予測をボクセル予測問題として定式化する。
我々は,RLBenchタスクを連続制御法よりもはるかに効率的に実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:57:16 GMT)
TextSETTR: Few-Shot Text Style Extraction and Tunable Targeted Restyling [23.6] 本稿では,テキストスタイル転送問題に対する新しいアプローチを提案する。
本手法は,隣接文間の暗黙的な接続を頼りに,手軽に使用可能な非ラベルテキストを利用する。
ラベルなしAmazonでのトレーニングでは、データレビューの結果が感情伝達に競合するモデルになっていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:16:15 GMT)
Teacher Model Fingerprinting Attacks Against Transfer Learning [23.2] 転校学習における教師モデル曝露の脅威を包括的に調査する。
本稿では,学生モデルの起源を推定するために,教師モデルフィンガープリント攻撃を提案する。
我々の攻撃は、探索クエリがほとんどないモデルの起源を正確に識別できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:52:35 GMT)
Learning from Pseudo Lesion: A Self-supervised Framework for COVID-19
Diagnosis [22.5] コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、2019年12月の報告以来、世界中で急速に拡大している。
近年、ディープラーニングに基づくアプローチは、無数の画像認識タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
本報告では, 疑似病変の発生と回復に基づく自己指導型事前訓練法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:21:30 GMT)
Random Effect Bandits [22.3] 我々は,古典的なオンライン学習問題であるマルチアームバンディットの後悔について研究する。
実験の結果,ReUCBは様々なシナリオにおいてトンプソンサンプリングより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:15:31 GMT)
Partial Maximum Correntropy Regression for Robust Trajectory Decoding
from Noisy Epidural Electrocorticographic Signals [22.2] Partial Least Square Regression (PLSR)アルゴリズムは、脳-コンピュータインタフェースにおける相関脳記録から連続変数を予測する特別な能力を示す。
本研究の目的は、PLSRの頑健なバージョンであるPartial Maximum Correntropy Regression (PMCR)を提案することである。
従来のPLSRと最先端の変種と比較して、PMCRは、汚染されたトレーニングセットを持つ3つの異なるパフォーマンス指標に対して優れた予測能力を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 05:22:46 GMT)
Leveraging semantically similar queries for ranking via combining
representations [20.8] データスカース設定では、特定のクエリで利用可能なラベル付きデータの量は、高度に可変で効率の悪いランキング関数につながる可能性がある。
少量のデータの影響を軽減する一つの方法は、セマンティックに類似したクエリからの情報を活用することである。
我々は,この現象をバイアス分散トレードオフの文脈で記述し,Bingナビゲーショングラフとショウジョウバエ幼虫コネクトームのデータスカース設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:36:20 GMT)
Training Data Subset Selection for Regression with Controlled
Generalization Error [19.2] そこで我々は,データサブセット選択のための効率的な大規模化最小化アルゴリズムを開発した。
SELCONは、現在の最先端技術よりも精度と効率を効果的に交換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:03:55 GMT)
MG-DVD: A Real-time Framework for Malware Variant Detection Based on
Dynamic Heterogeneous Graph Learning [18.8] 動的不均一グラフ学習に基づく新しい検出フレームワークMG-DVDを提案する。
MG-DVDはまず、マルウェアの変種を細かな実行イベントストリームを動的ヘテロジニアスグラフにモデル化する。
マルウェアとその変種の間のより差別的な悪意のある進化パターンを効果的に特徴づけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:17:38 GMT)
Innovations Autoencoder and its Application in Real-Time Anomaly
Detection [18.8] イノベーションシーケンス(英: innovations sequence)とは、元の時系列が因果表現を持つ独立かつ同一に分布する確率変数の列である。
本稿では、因果畳み込みニューラルネットワークを用いてイノベーションシーケンスを抽出する、IAE(Innovations Autoencoder)と呼ばれるディープラーニングアプローチを提案する。
未知の異常モデルと無異常モデルを用いた非パラメトリック異常検出へのIAEの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:24:17 GMT)
CharacterChat: Supporting the Creation of Fictional Characters through
Conversation and Progressive Manifestation with a Chatbot [18.0] 筆者らによる文字生成に関する調査から始める,ユーザ中心のアプローチで,キャラクタチャットを反復的に開発した。
プロトタイプには2つのモードが組み合わさっている: ガイド付きプロンプトは、ライターがキャラクターの属性を定義するのを助け、ボットとのオープンな会話は、ライターがキャラクターを探索するのに役立つ。
ユーザスタディでは、文字生成の初期段階において特にメリットと、会話能力の制限による課題を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:22:27 GMT)
Conditional Deformable Image Registration with Convolutional Neural
Network [15.8] 深部変形可能な画像登録のための条件付き画像登録手法と自己教師付き学習パラダイムを提案する。
提案手法は, 実行時の優位性や登録精度を犠牲にすることなく, 変形場の滑らかさを正確に制御することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 22:25:28 GMT)
FusionPainting: Multimodal Fusion with Adaptive Attention for 3D Object
Detection [15.6] 本稿では,2次元RGB画像と3次元点群をセマンティックレベルで融合させて3次元物体検出タスクを増強する汎用多モード核融合フレームワークFusionPaintingを提案する。
特にFusionPaintingフレームワークは、マルチモーダルセマンティックセグメンテーションモジュール、アダプティブアテンションベースのセマンティックフュージョンモジュール、および3Dオブジェクト検出器の3つの主要モジュールで構成されている。
提案手法の有効性を,大規模なnuScenes検出ベンチマークで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:53:22 GMT)
Learning Stochastic Majority Votes by Minimizing a PAC-Bayes
Generalization Bound [15.6] 分類器の有限アンサンブルに対する多数票の対について検討し、その一般化特性について検討する。
ディリクレ分布でインスタンス化し、予測されるリスクに対して閉じた形式と微分可能な表現を可能にする。
結果の多数決学習アルゴリズムは、最先端の精度と(非空きな)厳密な境界から恩恵を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:57:23 GMT)
NodePiece: Compositional and Parameter-Efficient Representations of
Large Knowledge Graphs [15.3] 固定サイズのエンティティ語彙を学習するためのアンカーベースのアプローチであるNodePieceを提案する。
NodePieceでは、サブワード/サブエンティティユニットの語彙は、既知の関係型を持つグラフのアンカーノードから構築される。
実験の結果、NodePieceはノード分類、リンク予測、関係予測タスクで競合的に動作していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 03:51:03 GMT)
Bootstrap Representation Learning for Segmentation on Medical Volumes
and Sequences [15.1] 本稿では,隣接するスライスの予測可能性を活用することで,ブートストラップによる自己教師型表現学習手法を提案する。
提案手法のコアとなるのは,局所表現の予測に関する単純かつ直接的な自己スーパービジョンである。
本モデルでは, ACDCでは4.5%, 前立腺癌では1.7%, CAMUSでは2.3%の差で既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:37:28 GMT)
Prospects for Analog Circuits in Deep Networks [14.3] 機械学習のal-gorithmで一般的に使用される操作は、コンパクトアナログ回路で実装することができる。
近年のディープラーニングアルゴリズムの進歩により、ハードウェア・デジタル・アクセラレーターの設計に焦点が移った。
本稿では,様々な機械学習アルゴリズムを実装したアナログ設計について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:49:21 GMT)
Multiband VAE: Latent Space Partitioning for Knowledge Consolidation in
Continual Learning [14.2] 従来を忘れずに新しいデータサンプルに関する知識を取得することは、継続的な学習の重要な問題である。
本稿では,変分オートエンコーダの潜伏空間の分割に依存する生成モデルにおける教師なし連続的知識統合手法を提案する。
標準連続学習評価ベンチマークに基づいて,本手法を新たな知識統合シナリオで評価し,提案手法が最先端の2倍に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:58:40 GMT)
Synthetic Benchmarks for Scientific Research in Explainable Machine
Learning [14.2] 我々はXAI-Benchをリリースした。XAI-Benchは、合成データセットと、特徴属性アルゴリズムをベンチマークするためのライブラリである。
実世界のデータセットとは異なり、合成データセットは条件付き期待値の効率的な計算を可能にする。
いくつかの評価指標にまたがって一般的な説明可能性手法をベンチマークし、一般的な説明者にとっての障害モードを特定することで、ライブラリのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:10:21 GMT)
Dealing with training and test segmentation mismatch: FBK@IWSLT2021 [13.9] 本稿では,FIWLT 2021オフライン音声翻訳タスクに対するFBKのシステム適用について述べる。
英語の音声データをドイツ語のテキストに変換するために訓練されたトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。
訓練パイプラインは、知識蒸留と2段階の微調整手順により特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:11:32 GMT)
Secure Domain Adaptation with Multiple Sources [13.7] マルチソース非教師付きドメイン適応(MUDA)は、最近検討された学習フレームワークである。
目標は、アノテートされたデータで複数のソースドメインから知識を転送することで、ターゲットドメインにおけるラベル付きデータの不足に対処することである。
ソースデータは分散されているため、ソースドメインのデータのプライバシは自然な関心事になり得る。
MUDAのプライバシー問題に対処するために、埋め込みスペースにおけるドメインアライメントというアイデアの恩恵を受けます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 02:26:36 GMT)
Graph Universal Adversarial Attacks: A Few Bad Actors Ruin Graph
Learning Models [13.5] グラフ構造および/またはノード特徴の逆摂動がモデル性能を著しく低下させる可能性があることを示す。
我々は、悪いアクターがノードをアンカーし、それらを識別するためにGUAと呼ばれるアルゴリズムを提案する。
2708ノードを含むデータセット Cora では、6つのアンカーノードがGCNや他の3つのモデルに対して80%以上の攻撃成功率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 03:41:22 GMT)
Exploiting Negative Learning for Implicit Pseudo Label Rectification in
Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation [12.7] ソースフリードメイン適応(SFDA)のための最先端の手法は厳格な制限を受ける。
textitPR-SFDA は 49.0 mIoU を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 02:20:31 GMT)
Adapting Off-the-Shelf Source Segmenter for Target Medical Image
Segmentation [12.7] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、ラベル付きソースドメインから学習した知識をラベルなしおよび見えないターゲットドメインに転送することを目的としている。
データストレージやプライバシの問題のため、適応段階でのソースドメインデータへのアクセスは制限されることが多い。
我々は、ソースドメインで事前訓練されたオフザシェルフセグメントモデルをターゲットドメインに適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:16:55 GMT)
False perfection in machine prediction: Detecting and assessing
circularity problems in machine learning [11.9] 医療情報学や特許法などの重要な応用分野における機械学習の問題点を実証する。
入力データの表現に目的の出力が決定論的に定義されている測定値を含めると、完璧だが円形な予測が導かれる。
実世界のアプリケーションへの研究結果の転送には,データ表現から対象結果を定義する計測を分離することにより,円周性を回避する必要がある,と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:11:06 GMT)
Mixtures of Deep Neural Experts for Automated Speech Scoring [11.9] 本論文は,言語学習者の音声応答からテストプロンプトに対する第二言語能力の自動評価の課題に対処する。
本手法は,(1)音声対話のテキスト書き起こしを自動生成する音声認識システム,(2)テキスト書き起こしを習熟クラスに分類する深層学習者に基づく複数分類システム,の2つの異なるモジュールに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:44:50 GMT)
GANMEX: One-vs-One Attributions Guided by GAN-based Counterfactual
Explanation Baselines [11.8] 我々はGAN(Generative Adversarial Networks)を応用した新しいアプローチであるGANMEX(GAN-based Model Explainability)を提案する。
提案手法は, 対象クラスに最も近い実写的なサンプルとして, 対物的ベースラインを効果的に選択することで, 真の1-vs-1説明を提供する属性法を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:28:52 GMT)
A Label Management Mechanism for Retinal Fundus Image Classification of
Diabetic Retinopathy [11.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングには、大量の注意深くラベル付けされたデータが必要である。
大量のデータをラベル付けして、モデルの性能を劣化させると、ノイズの多いラベルデータがもたらされる。
そこで本稿では,DNNがノイズデータに対する過度な適合を克服するための新しいラベル管理機構(LMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:05:47 GMT)
Testing the Genomic Bottleneck Hypothesis in Hebbian Meta-Learning [11.4] Hebbianメタラーニングは、最近、ハード強化学習問題を解決することを約束している。
これらのアプローチの各シナプスは、非常に特定の学習規則を学習できるため、非常に異なる状況に一般化する能力は減少する可能性が高い。
我々は、ヘビアン学習規則の数を「ゲノムボトルネック」によって制限することは、正規化要因として機能する可能性があると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:14:04 GMT)
Gender Recognition in Informal and Formal Language Scenarios via
Transfer Learning [11.0] テキストデータに基づく性別、年齢、場所、性格などの人口統計特性の認識と識別は、異なるマーケティング戦略を改善するのに役立つ。
本稿では,再帰的・畳み込み型ニューラルネットワークの利用と,非公式言語や形式言語で書かれた文書における性別認識のための伝達学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:32:50 GMT)
High-Throughput Precision Phenotyping of Left Ventricular Hypertrophy
with Cardiovascular Deep Learning [10.9] 左室肥大 (LVH) は, 全身性および心血管性疾患による慢性のリモデリングの結果である。
LVHの早期検出と特徴付けは、患者のケアに大きな影響を及ぼす。
本研究では,ヒトの心室肥大を自動的に高精度に定量化する深層学習ワークフローであるEchoNet-LVHを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:28:40 GMT)
COVID-19 Vaccine Acceptance in the US and UK in the Early Phase of the
Pandemic: AI-Generated Vaccines Hesitancy for Minors, and the Role of
Governments [10.6] ワクチン開発における人工知能の使用は、ワクチンの受容に影響を与えなかった。
ワクチンの有効性を明示したヴィグネットは、ワクチンの受け入れを増加させた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:10:17 GMT)
Generative Self-training for Cross-domain Unsupervised Tagged-to-Cine
MRI Synthesis [10.6] クロスドメイン画像合成のための連続値予測と回帰目標を用いた新たな自己学習フレームワークを提案する。
具体的には,疑似ラベルを不確実性マスクでフィルタリングし,実際のベイズ学習を用いて生成した画像の予測信頼度を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:19:00 GMT)
Estimating the Robustness of Classification Models by the Structure of
the Learned Feature-Space [10.4] 固定テストセットは、可能なデータバリエーションのごく一部しかキャプチャできないため、制限され、新しい過度なソリューションを生成する傾向にある、と私たちは主張する。
これらの欠点を克服するために、学習した特徴空間の構造から直接モデルのロバスト性を推定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:52:29 GMT)
PHEW: Constructing Sparse Networks that Learn Fast and Generalize Well
without Training Data [10.0] 本稿では、Synflow-L2アルゴリズムを用いて、トレーニングデータなしでより高速な収束を実現するためのスパースニューラルネットワークの設計方法を示す。
PHEW(Paths with Higher-Edge Weights)と呼ばれるトレーニングデータなしでスパースネットワークを構築する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:34:45 GMT)
Recognising Biomedical Names: Challenges and Solutions [9.5] 本稿では,不連続な言及を認識可能な遷移ベースNERモデルを提案する。
また、適切な事前学習データを通知する費用対効果のアプローチも開発している。
我々の貢献は、特に新しいバイオメディカル・アプリケーションが必要な場合に、明らかな実践的意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:20:13 GMT)
Best-Case Lower Bounds in Online Learning [9.0] オンライン学習における研究の多くは、後悔に対する下線上界の研究に焦点を当てている。
本研究では,オンライン凸最適化における最良ケース下界の研究を開始する。
我々はFTRLの線形化バージョンが負の線形後悔を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 23:24:38 GMT)
An Efficient $k$-modes Algorithm for Clustering Categorical Datasets [8.5] 我々は, OTQT と呼ばれる$k$-modes の斬新で効率的な実装を提供する。
OTQTは既存の$k$-modesアルゴリズムでは検出不可能な目的関数を改善するために更新されていることを証明している。
OTQTはイテレーション毎に常に正確で、最終最適化までほぼ常に高速である(一部のデータセットではわずかに遅い)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 20:18:20 GMT)
Understanding Modern Techniques in Optimization: Frank-Wolfe, Nesterov's
Momentum, and Polyak's Momentum [8.5] コンベックス最適化のための反復アルゴリズムの構築と解析のレシピとして機能するモジュラーフレームワークを開発した。
我々は,いくつかの制約セットに対して,FrankWolf Nesterovアルゴリズムを新たに3つ導入した。
第2部では、ある問題に対するPolyak運動量のモジュラー解析を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:53:39 GMT)
Imitation Learning: Progress, Taxonomies and Opportunities [8.4] 模倣学習は、人間の行動の再現のために、人間の専門家のデモンストレーションや人工的に作られたエージェントから知識を抽出することを目的としている。
その成功は、ビデオゲーム、自律運転、ロボットシミュレーション、オブジェクト操作などの分野で実証されている。
ほとんどの訓練されたエージェントは、タスク固有の環境でうまく機能するように制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 05:55:33 GMT)
HILONet: Hierarchical Imitation Learning from Non-Aligned Observations [8.3] 非時間的環境における観測のみの軌道から学ぶことは困難である。
本稿では,階層的な構造を取り入れ,実現可能なサブゴールを選択する階層的学習手法であるHiLONetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:47:16 GMT)
Stock Market Analysis with Text Data: A Review [7.8] 株式市場の動きは、ニュース記事、会社の報告、ソーシャルメディアの議論を通じて共有される公私情報の影響を受けている。
文献のほとんどの研究は、構造化されていない膨大なテキストデータを分析するのに不足している伝統的なアプローチに基づいている。
本研究は、主要な株式市場分析モデル、金融市場予測のためのテキスト表現手法、既存手法の欠点について調査し、今後の研究に向けた有望な方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:31:56 GMT)
NAX: Co-Designing Neural Network and Hardware Architecture for
Memristive Xbar based Computing Systems [7.5] Memristive Crossbar Arrays (MCAs) を用いたインメモリコンピューティング(IMC)ハードウェアは、Deep Neural Networks (DNN) を加速するために人気を集めている。
ニューラルネットワークとIMCベースのハードウェアアーキテクチャを共同設計する,効率的なニューラルネットワーク検索エンジンであるNAXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 02:27:00 GMT)
Quantum repeaters based on concatenated bosonic and discrete-variable
quantum codes [7.0] 伝送量子ビットを2つのレベルからなるボゾンド符号に符号化することを提案する。
最初のレベルでは、1つのボソニックモードでキュービットを符号化する連続可変GKPコードを使用します。
2番目のレベルでは、小さな離散変数のコードを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:43:53 GMT)
Bayesian Deep Learning Hyperparameter Search for Robust Function Mapping
to Polynomials with Noise [6.8] 本研究では, 異なる分布, 信号-雑音比, 様々な雑音特性を有するノイズで汚染されたn階の信号を, 適切なニューラルアーキテクチャとアンサンブル構成で検出できるかどうかを考察する。
この結果から,予測能力と不確実性に最適なネットワークと,それぞれに最適なアンサンブル数が存在する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:54:55 GMT)
Provably efficient machine learning for quantum many-body problems [6.7] 古典的機械学習アルゴリズムは、有限空間次元におけるギャップ付きハミルトニアンの基底状態特性を効率的に予測できることを証明した。
また、古典的MLアルゴリズムは、幅広い量子位相の物質を効率的に分類できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:52:44 GMT)
Transformer Meets Convolution: A Bilateral Awareness Net-work for
Semantic Segmentation of Very Fine Resolution Ur-ban Scene Images [6.5] 本稿では,依存経路とテクスチャパスを含む相互認知ネットワーク(BANet)を提案する。
BANetは、VFR画像の長距離関係と細かな詳細をキャプチャする。
3つの大規模都市景観画像セグメンテーションデータセット(ISPRS Vaihingen データセット、ISPRS Potsdam データセット、UAVid データセット)で実施された実験は、BANetの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:57:36 GMT)
Deep Neural Network Based Respiratory Pathology Classification Using
Cough Sounds [6.4] 本研究では,健常児と病的児を区別できる深層学習に基づく音分類モデルを提案する。
我々は,臨床医の診断とラベル付きで,新しいうっつき音のデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 05:49:20 GMT)
FoldIt: Haustral Folds Detection and Segmentation in Colonoscopy Videos [6.2] ハウスタルフォールド(Haustral fold)は、光学的大腸内視鏡法において、高いポリープミス率に関係した結腸壁隆起である。
本報告では,光学的大腸内視鏡画像からハスタルフォールドオーバーレイを用いた仮想大腸内視鏡画像への特徴持続的画像変換のための,新たな生成逆境ネットワークFoldItを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:41:10 GMT)
Categorising Fine-to-Coarse Grained Misinformation: An Empirical Study
of COVID-19 Infodemic [6.1] 社会行動アノテーションを含む微粒な誤情報ツイートデータセットを導入する。
このデータセットは、社会行動の分析を可能にするだけでなく、エビデンスベースまたは非エビデンスベースの誤情報分類タスクにも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:24:37 GMT)
Making Invisible Visible: Data-Driven Seismic Inversion with
Physics-Informed Data Augmentation [6.1] 我々は、畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい物理インフォームドデータ拡張技術を開発した。
具体的には、生成モデルは、異なる物理知識(支配方程式、観測可能な知覚、物理現象など)を活用して、合成データの質を向上させる。
物理インフォームドデータ拡張技術を用いることで,データ駆動型地震探査を著しく向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:06:02 GMT)
Generalised Kernel Stein Discrepancy(GKSD): A Unifying Approach for
Non-parametric Goodness-of-fit Testing [5.9] KSD(Non-parametric Goodness-of-fit testing procedure)は、一般的な非正規分布を検証するための有望なアプローチである。
我々は,KSDに基づく適合性テストの実行において,異なるStein演算子を理論的に比較・解釈するための統一フレームワークである一般化カーネルSteindisrepancy(GKSD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 00:44:31 GMT)
Learnt Sparsification for Interpretable Graph Neural Networks [5.5] 不要な隣人を除去することにより、基礎となるグラフを明示的にスパース化するための、Kedgeと呼ばれる新しい手法を提案する。
Kedgeは、任意のGNNでトレーニングされたモジュール方式でエッジマスクを学習することで、勾配ベースの最適化を実現する。
我々は,GNN層の増加に伴うタスク性能の維持により,深いGNNにおける過度なスムース現象に対して,Kedgeが効果的に対処可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:04:25 GMT)
A Federated Learning Approach to Anomaly Detection in Smart Buildings [5.2] マルチタスク学習パラダイムを活用することにより,連合学習環境における異常検出問題を定式化する。
本稿では,LSTMモデルを用いた新しいプライバシ・バイ・デザイン・フェデレーション学習モデルを提案する。
集中型LSTMに比べてトレーニング収束時の2倍以上の速さであることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 20:16:15 GMT)
BiblioDAP: The 1st Workshop on Bibliographic Data Analysis and
Processing [5.1] データの自動処理は、デジタルライブラリ、データサイエンス、機械学習において非常に重要になる。
データは本質的に異質であり、構造化(引用グラフなど)と非構造化(出版物など)の両方で発生する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:33:19 GMT)
What makes visual place recognition easy or hard? [4.6] この実践的な状況と個々の設計決定のバリエーションにより、場所認識実験はさまざまな論文でほぼ同等である、と我々は主張する。
このような特性の広範なリストを提供し、位置認識実験をより簡単に、あるいは困難に設定する方法の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 22:15:22 GMT)
Width-based Lookaheads with Learnt Base Policies and Heuristics Over the
Atari-2600 Benchmark [4.6] RIW$_C$+CPV は $pi$-IW, $pi$-IW(1)+ および $pi$-HIW(n, 1) より優れていることを示す。
また,Atari-2600のゲーム群を,その定義特性に応じて分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:27:55 GMT)
Beyond Predictions in Neural ODEs: Identification and Interventions [4.3] システムに関する大量の観測データがあれば、その進化を規定するルールを解明できるだろうか?
単純な正規化スキームとフレキシブルなニューラルODEを組み合わせることで,時系列データから動的・因果構造を頑健に復元できることを示す。
我々は、変数やシステム自体の介入の下で正確な予測を行うこともできることを示して結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:35:38 GMT)
Evolving Hierarchical Memory-Prediction Machines in Multi-Task
Reinforcement Learning [4.0] 行動エージェントは、時間とともに様々な環境や目的にまたがって一般化されなければならない。
遺伝的プログラミングを用いて、制御文献から6つのユニークな環境で動作可能な、高度に一般化されたエージェントを進化させる。
進化するプログラムにおける創発的階層構造は、時間分解とメモリ上の問題環境の符号化を成功させるマルチタスクエージェントをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 21:34:32 GMT)
Policy Gradient Methods for the Noisy Linear Quadratic Regulator over a
Finite Horizon [3.9] 線形2次レギュレータ(LQR)問題における最適ポリシーを見つけるための強化学習法について検討する。
我々は、有限時間地平線と弱い仮定の下での状態ダイナミクスの設定に対する大域的線形収束を保証する。
基礎となるダイナミクスのモデルを仮定し、データに直接メソッドを適用する場合の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:46:28 GMT)
Fourier Transform Approximation as an Auxiliary Task for Image
Classification [3.7] 本稿では「入力画像のフーリエ変換の近似」を画像再構成の代替として検討する。
提案する補助課題は一般に分類精度を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 02:57:42 GMT)
Learning Explainable Representations of Malware Behavior [3.7] 我々は、ネットワークフローデータを理解可能なEmphnetworkイベントに処理するニューラルネットワークを開発する。
次に,脅威の特徴的行動パターンを協調的に構成する事象を強調するために,エンフィグライズド・グラディエント法を用いる。
本システムは,行動パターンに基づいて,njRATや他のマルウェアを検知する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:50:57 GMT)
Transformer-based unsupervised patient representation learning based on
medical claims for risk stratification and analysis [3.5] トランスフォーマーベースのマルチモーダルオートエンコーダ(TMAE)は,クレームデータから有意義な情報を符号化することで,効率的な患者表現を学習することができる。
我々は,60,000人以上の患者を対象とする実世界の小児検診データセットを用いてTMAEを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 21:29:50 GMT)
Real-time Spatio-temporal Event Detection on Geotagged Social Media [3.4] 本稿では,ソーシャルメディアを利用したオンラインイベント検出システムを提案し,時間と空間の解像度の異なるイベントを検出する。
ポスト処理ステージは、スパム、フェイク、不正なイベントをフィルタリングするために導入される。
提案手法は,Melbourne,London,Paris,New Yorkなど,さまざまな都市を対象としたさまざまなソーシャルメディアデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:14:03 GMT)
ScanBank: A Benchmark Dataset for Figure Extraction from Scanned
Electronic Theses and Dissertations [3.4] 本研究は,電子的論文・論文(ETD)に焦点をあて,アクセス性の向上と実用性の向上を目的としている。
デジタルPDFから図形や表を抽出する手法が提案されているが、スキャンされたETDではうまく機能しない。
この制限に対処するため、ScanBankという1万ページの画像をスキャンした新しいデータセットを提示する。
このデータセットを用いて、YOLOv5に基づくディープニューラルネットワークモデルをトレーニングし、スキャンされたETDから数値とテーブルを正確に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:43:56 GMT)
FDRN: A Fast Deformable Registration Network for Medical Images [3.4] 本稿では,高速な畳み込みニューラルネットワークを提案する。
FDRNは、コンパクトなネットワーク構造と効率的な学習により、既存の脳MR画像の最先端登録方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:43:32 GMT)
Image-to-Image Translation of Synthetic Samples for Rare Classes [3.0] いくつか例から学ぶことは、ディープラーニングベースの分類アルゴリズムの課題として知られている。
これらの希少クラスのトレーニングデータを増やすための潜在的アプローチは、限られた実データを合成サンプルで増強することである。
これは役に立つことが示されているが、実際のデータでテストした場合、実データと合成データのドメインシフトはアプローチの有効性を妨げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:57:53 GMT)
Weisfeiler and Lehman Go Cellular: CW Networks [3.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、表現力に制限があり、長距離相互作用に苦慮し、高次構造をモデル化する原則的な方法が欠けている。
SC の最近の理論的結果は、SC とグラフを柔軟にサブスムする位相対象である正則なセルコンプレックスに拡張する。
この一般化は、グラフリフトの変換の強力なセットを提供し、それぞれがユニークなメッセージパッシング手順につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:59:16 GMT)
Multi-modal and frequency-weighted tensor nuclear norm for hyperspectral
image denoising [3.0] 低ランク性は高スペクトル画像(HSI)復調作業において重要である。
マルチモーダルおよび非重み付きテンソル準最適化性能(MFWTNN)と非MFWTNNによるHSI復調タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:01:08 GMT)
Lagrangian dual framework for conservative neural network solutions of
kinetic equations [2.7] 物理保存法則を表す制約付き制約付き最適化問題として学習問題を定式化する。
学習問題の制約として解の物理的保存性を付与することにより、解のより正確な近似をより正確に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:01:04 GMT)
Collaborative Visual Inertial SLAM for Multiple Smart Phones [2.7] マルチエージェント協調SLAMはマルチユーザARインタラクションの前提条件である。
我々は,集中型アーキテクチャを持つ複数のiosモバイルデバイスにデプロイされた協調的な単眼的視覚慣性SLAMを提案する。
提案方式のマッピングと融合の精度は,より高い計算資源を必要とするVINS-Monoに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:24:04 GMT)
GraphConfRec: A Graph Neural Network-Based Conference Recommender System [2.7] SciGraphとグラフニューラルネットワークを組み合わせた会議推薦システムであるGraphConfRecを提案する。
タイトルや抽象だけでなく、共著者関係や引用関係にも基づいている。
最大0.580のリコール@10と最大0.336のMAPをグラフアテンションネットワークベースのレコメンデーションモデルで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 12:10:40 GMT)
STRESS: Super-Resolution for Dynamic Fetal MRI using Self-Supervised
Learning [2.6] 我々は,インターリーブスライス獲得を伴う動的胎児MRIのための自己教師付き超解像フレームワークSTRESSを提案する。
提案手法は,低解像度画像と高解像度画像のペアを生成するために,元の取得データに基づいて,高解像度軸に沿ったインターリーブスライス取得をシミュレートする。
シミュレーションおよび子宮内データによる評価の結果,提案手法は他の自己教師付き超解像法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:52:11 GMT)
PALRACE: Reading Comprehension Dataset with Human Data and Labeled
Rationales [2.3] RACEデータセットから選択した800の項目に対して,人間のラベル付き有理数を用いた新しいMRCデータセットPALRACEを提案する。
また,ラベル付き合理性に基づく質問に対して,参加者に回答を依頼する合理性評価セッションも実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:12:40 GMT)
Uncertainty-Aware Model-Based Reinforcement Learning with Application to
Autonomous Driving [2.3] 本稿では,新しい不確実性を考慮したモデルに基づく強化学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは適応的トランケーションアプローチに基づいて開発され、エージェントと環境モデルの間の仮想相互作用を提供する。
開発したアルゴリズムは、エンド・ツー・エンドの自動運転車制御タスクで実装され、様々な運転シナリオにおける最先端の手法と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:55:14 GMT)
groupShapley: Efficient prediction explanation with Shapley values for
feature groups [2.3] シェープ価値は、機械学習モデルから予測を説明するための最も適切で理論的に健全なフレームワークの1つとして、自らを確立している。
Shapley値の主な欠点は、その計算複雑性が入力機能の数で指数関数的に増加することである。
本稿では、上記のボトルネックを扱うための概念的にシンプルなアプローチであるgroupShapleyを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:16:14 GMT)
Minimum sharpness: Scale-invariant parameter-robustness of neural
networks [1.9] 本稿では,新しいシャープネス尺度,Minimum Sharpnessを提案する。
NNは、機能的性質が完全に同一である同値なクラスを構成する特定のスケール変換を持つことが知られている。
我々のシャープネスはNNの一般化と有効な相関を持ち、既存のシャープネス対策よりも計算コストが低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:20:03 GMT)
Vision-based Behavioral Recognition of Novelty Preference in Pigs [1.8] 研究データの行動スコアリングは、ドメイン固有のメトリクスを抽出するために重要であるが、人間の労働力を用いて膨大な量の情報を分析する能力にボトルネックがある。
ディープラーニングは、このボトルネックを緩和するための重要な進歩として広く見なされている。
我々は,手動スコアリングのプロセスを緩和するために,ディープラーニングを活用できる分野を1つ同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:10:34 GMT)
Fairness in Cardiac MR Image Analysis: An Investigation of Bias Due to
Data Imbalance in Deep Learning Based Segmentation [1.6] AIにおける「フェアネス」とは、人種や性別などの人口統計特性に基づいて、潜在的なバイアスのアルゴリズムを評価することを指す。
近年, 心MR領域の深層学習(DL)が注目されているが, それらの妥当性についてはまだ研究されていない。
異なる人種集団間でDiceのパフォーマンスに統計的に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:27:35 GMT)
Planar k-Uniform States: a Generalization of Planar Maximally Entangled
States [1.6] 平面極大絡み(PME)状態は、絶対極大絡み(AME)状態よりも広い多部絡み状態のクラスである。
最小サポートを持つ平面$k$-uniform状態の集合を構成する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:52:07 GMT)
Gradient-Based Interpretability Methods and Binarized Neural Networks [1.5] バイナリニューラルネットワーク(BNN)は、エッジコンピューティングプラットフォームでディープラーニングが実行される方法に革命をもたらす可能性がある。
我々は、広く使われているサリエンシマップに基づく解釈可能性技術の性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:53:18 GMT)
Enlaces de r\'adio de longa dist\^ancia utilizando a banda de HF [1.5] ブラジルでは、この種のコミュニケーションは、アマゾン熱帯雨林地域のような、遠隔地やアクセスが難しい地域で使用することができる。
これらすべての進歩により、通信インフラのない場所での通信サービスにHFバンドを使用できると信じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:25:12 GMT)
Learning-Based Practical Light Field Image Compression Using A
Disparity-Aware Model [1.5] 本研究では,4次元光場画像の圧縮のための学習型不均一支援モデルを提案する。
モデルはエンドツーエンドのトレーニングが可能で、別のモジュールを手動でチューニングする必要がなくなる。
PSNRとMS-SSIMの指標で比較すると,性能が向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:45:09 GMT)
Epidemic spreading and herd immunity in a driven non-equilibrium system
of strongly-interacting atoms [1.1] 我々は、ライドバーグ原子の光駆動非平衡相転移を用いた拡散の物理類似体を実験的に示す。
サンプルの異なる部分における空間的局所化相転移とその相互作用を観察する。
以上の結果から、Rydberg系は複雑な時空間力学をモデル化するのに十分な万能性を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:18:31 GMT)
Deep Multi-Task Model for Sarcasm Detection and Sentiment Analysis in
Arabic Language [1.1] 本稿では,2つのタスク間の知識相互作用を可能にする,エンドツーエンドの深層マルチタスク学習(MTL)モデルを提案する。
その結果,提案手法はアラビア感性分析(SA)とサルカズム検出サブタスクにおいて,単一タスクモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:00:32 GMT)
BERT-based Multi-Task Model for Country and Province Level Modern
Standard Arabic and Dialectal Arabic Identification [1.1] 本稿では,現代標準アラビア語(MSA)と方言アラビア語(DA)の国レベルおよび州レベルの識別のための第2次NADI共有課題に提出したディープラーニングに基づくシステムについて述べる。
その結果,MTLモデルは,ほとんどのサブタスクにおいて単一タスクモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:07:58 GMT)
Fast, high-fidelity Lyman $\alpha$ forests with convolutional neural
networks [1.0] 我々は、Lyman-$alpha$(Ly$alpha$)森林に関連するスケールでバリオン流体力学変数を再構成するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
提案手法は,これらのフィールドを$sim$20kpcの解像度で迅速に推定することができ,Ly$alpha$ forestの統計を既存の近似よりもはるかに精度良く取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 21:41:47 GMT)
STEP-EZ: Syntax Tree guided semantic ExPlanation for Explainable
Zero-shot modeling of clinical depression symptoms from text [0.9] 我々は,ZSL(Zero-Shot Learning)の様々なアプローチと,データ不足のトレーニングで有名な,重要な教師付き学習課題の説明可能性に焦点をあてる。
この研究は、私たちの知る限り、抑うつ検出症状に対するZSLモデルの有効性を徹底的に探求する最初の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:06:06 GMT)
First Step Towards EXPLAINable DGA Multiclass Classification [0.7] マルウェアファミリーは、コマンドとコントロール(C2)サーバーへの接続を確立するためにドメイン生成アルゴリズム(DGA)に依存している。
本稿では,機能ベースでコンテキストレスなDGAマルチクラス分類器であるEXPLAINを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 12:05:13 GMT)
Reimagining GNN Explanations with ideas from Tabular Data [0.7] グラフニューラルネットワークの説明可能性技術は、ニューラルネットワークと決定木ベースのモデルで利用可能な説明と比較して、まだ長い道のりがある。
我々は、GNNモデル説明に欠けている説明可能性の重要な側面についてコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 21:48:35 GMT)
Physics-constrained Bayesian inference of state functions in classical
density-functional theory [0.6] 我々は,古典統計力学の逆問題に対する新しいデータ駆動手法を開発した。
我々は, 近似自由エネルギー関数の構成を特徴付ける効率的な学習アルゴリズムを開発した。
我々は、自由エネルギーの観点からモデリングする上で非常に困難である一方、自然界においてユビキタスな体積粒子相互作用を除外することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:28:00 GMT)
A new Video Synopsis Based Approach Using Stereo Camera [0.6] 物体に基づく教師なし学習を用いた新しい異常検出法を開発した。
この方法を用いて、映像データを画素として処理し、その結果をビデオセグメントとして生成する。
私たちが開発したモデルは、単眼カメラとデュアルカメラシステムで別々にテストされ、検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 12:57:47 GMT)
Finding Phish in a Haystack: A Pipeline for Phishing Classification on
Certificate Transparency Logs [0.6] フィッシング防止技術は主に、被害者が保護されていない間、攻撃者に「機会の窓」を残した、リアクティブなブロックリストを利用する。
このウィンドウを短くするための1つの可能なアプローチは、認証透明性(CT)ログを監視して、Webサイトの準備中にフィッシング攻撃を早期に検出することである。
フィッシング分類のためのCTログデータを扱うための従来の試みは存在するが、実際のCTログデータに対する評価は欠如している。
我々は,CTログデータを扱う際の多くの問題に対処することで,そのような評価を容易にするパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 12:24:19 GMT)
Trinity: A No-Code AI platform for complex spatial datasets [0.5] 我々は、機械学習研究者と非技術ドメインの専門家の両方が、ドメイン固有の信号とデータセットを実験して、さまざまな複雑な問題を解決することができるようにするための、Trinity(トリニティ)と呼ばれるノーコード人工知能(AI)プラットフォームを紹介します。
多様な問題を解決するためのこの汎用性は、複雑な時空間データセットを変換して、標準的なディープラーニングモデルで使用可能にすることで実現される。
直感的なユーザインターフェース、複雑な機能エンジニアリングのデリバティブをホストする機能ストア、ディープラーニングカーネル、スケーラブルなデータ処理メカニズムによって、Trinityは強力なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 03:39:10 GMT)
Approximate Bayesian Computation with Path Signatures [0.5] 本稿では,時系列データ間の距離を構築するための自然候補としてパスシグネチャを導入する。
実験により, 従来の時系列モデルよりも高精度なベイズ後方推定が可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:25:43 GMT)
MegazordNet: combining statistical and machine learning standpoints for
time series forecasting [0.4] MegazordNetは、時系列予測のための構造化ディープラーニングモデルと組み合わせて、金融シリーズ内の統計的特徴を探求するフレームワークである。
我々は,S&P500株の終値を予測する手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:06:54 GMT)
Magic State Distillation from Entangled States [0.3] 非局所魔法は蒸留可能であり、蒸留結果を改善することができる。
我々は、いくつかの明示的な例を分析し、スピンスクイーズ法が不蒸留状態から蒸留状態に変換するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Online Handbook of Argumentation for AI: Volume 2 [0.2] 本巻は、OHAAI(Online Handbook of Argumentation for AI)の第2巻に選択された論文の改訂版を含む。
人工知能(AI)の分野としての論証は、知識の象徴的表現や実現不可能な推論に関心を持つ研究者にとって非常に重要である。
OHAAIは、AIに関連するあらゆる分野における議論の理論と応用に関する、最新のおよび今後の博士主導の研究を追跡するための研究ハブとして機能するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:24:19 GMT)
Real-time Instance Segmentation with Discriminative Orientation Maps [0.2] 本論文では,OrienMaskと呼ばれるリアルタイムインスタンス分割フレームワークを提案する。
いくつかの識別方向マップを予測するためにマスクヘッドが追加される。
同じアンカーサイズにマッチするすべてのインスタンスは、共通の向きマップを共有する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:27:35 GMT)
Using machine learning techniques to predict hospital admission at the
emergency department [0.0] 救急部門(ED)における最も重要な課題の一つは、病院入院の恩恵を受ける患者を迅速に特定することである。
機械学習(ML)技術は、医療における診断支援として有望であることを示している。
本研究は,病院入院の予測における業績について,以下の特徴について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:37:37 GMT)
Universal unitary transfer of continuous-variable quantum states into a
few qubits [0.0] 本稿では、任意の連続変数量子状態からいくつかの離散変数量子ビットとバックへの転送プロトコルを提案する。
このプロトコルは決定論的であり、2モードのラビ型相互作用のみを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:50:13 GMT)
Universal semiclassical equations based on the quantum metric [0.0] 2バンド系における加速波束に対する半古典的な運動方程式を導出する。
これらの方程式は、量子計量によって記述された静的バンド幾何学によって定式化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:24:29 GMT)
Tunneling in the Brillouin Zone: Theory of Backscattering in Valley Hall
Edge Channels [0.0] 運動量空間におけるトンネル遷移の包括的半古典理論を導入し、最も重要なシステムクラスの1つについて後方散乱を記述する。
壁面の局所的な傾斜とエネルギーの両方で決定された位置において, 円滑な領域壁有効散乱中心が形成されることを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 20:05:29 GMT)
Towards security recommendations for public-key infrastructures for
production environments in the post-quantum era [0.0] 量子コンピューティング技術は、現在使われている公開鍵暗号プロトコルに重大な脅威をもたらす。
我々は、クォータム後のソリューションへの迅速な移行の要求に焦点をあてて、既存のモデルのセキュリティ問題を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:45:29 GMT)
State- and molecule-selective rotational control in gas mixtures with a
shaped optical centrifuge [0.0] 2つの異なる分子種を2つの異なる回転周波数に励起する実験を行った。
新しいレベルの制御は、遠心分離分子の回転スペクトルに従って遠心スペクトルを形成することで達成される。
この技術は、分子回転が衝突や化学反応に与える影響の研究において、回転制御の有用性を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:34:02 GMT)
Social engineering: Concepts, Techniques and Security Countermeasures [0.0] 本報告の目的は,サイバーセキュリティにおける社会工学(Social Engineering in Cyber Security)というトピックについて検討し,事実研究に基づく社会工学の意味,概念,技術,セキュリティ対策の解説を行うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:05:05 GMT)
Sideband transitions in a two-mode Josephson circuit driven beyond the
rotating wave approximation [0.0] 我々は、強い駆動と大きなデチューニングの状況下で、強く駆動された2モードのジョセフソン回路を実験的、数値的に、解析的に検討した。
解析結果から, 回転波動近似の分解は定性的に異なるダイナミクスを導出しないことがわかった。
これはキャリア遷移の場合と比較して興味深い結果であり、RWAの分解は量子状態の質的に異なる時間進化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:25:16 GMT)
Should You Go Deeper? Optimizing Convolutional Neural Network
Architectures without Training by Receptive Field Analysis [0.0] 特定のタスクに人工ニューラルネットワークを適用する場合、研究者、プログラマ、その他の専門家は通常、設計における畳み込み層の数をオーバーショットする。
我々はこれらの非効率性を解決するための設計戦略を提案し、ANNの説明可能性と計算性能を最適化する。
戦略も分析も実際のモデルのトレーニングを必要としないため、これらの洞察は将来的に自動化されるかもしれないANNアーキテクチャの非常に効率的な設計プロセスを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:04:16 GMT)
Role of thermal field in entanglement harvesting between two accelerated
Unruh-DeWitt detectors [0.0] 2つの加速検出器間の絡み合いに及ぼすフィールド温度$T(f)$の影響について検討した。
平行運動のため、場の熱的性質は絡み合いを生じない。
一方、$T(f)$は、検出器が反平行運動にあるときの絡み合いに影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:09:57 GMT)
Resolution limit in quantum imaging with undetected photons using
position correlations [0.0] 未検出光子(QIUP)を用いた量子イメージングは、物体を照らす光子を検出できない独自の画像取得方法である。
ここでは位置相関が有効であるQIUPの分解能限界について詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:24:59 GMT)
Reporting Revenge Porn: a Preliminary Expert Analysis [0.0] 本稿では,コンテンツ共有プラットフォームにおけるリベンジポルノの乱用を報告するためのプロセスについて,予備的専門家による分析を行った。
その中には、ソーシャルネットワーク、画像ホスティングサイト、ビデオホスティングプラットフォーム、フォーラム、ポルノサイトが含まれていました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:08:59 GMT)
Relativistic Particle Motion and Quantum Optics in a Weak Gravitational
Field [0.0] 宇宙における長いベースライン量子実験は、弱い重力場における相対論的量子粒子の時間的進化をよりよく理解する必要がある。
従来の量子光学や原子物理学による従来の処理が、局所性、同時性、シグナリング、因果性などに関わる問題に直面した場合、なぜ不十分になるのかを説明する。
重力の影響を加味して、曲線時空の量子場理論(QFTCST)に導かれる。
この確立された理論は、重力と量子理論の基礎を検証して提案された宇宙実験の大規模なクラスに対する標準参照理論として機能するべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:32:45 GMT)
Quantum technologies for climate change: Preliminary assessment [0.0] 気候変動は、人間の社会と地球の生態系に現実的な脅威をもたらす。
コンピューティング、センシング、通信における量子技術は、気候変動の影響を診断し緩和するのに有用なツールとなりうる。
本報告は,4つの主要領域に焦点をあてて,気候変動における量子技術の高インパクト利用の可能性を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:02:19 GMT)
Quantum simulation of three-body interactions in weakly driven quantum
systems [0.0] 摂動型フロケット工学の重要な限界を克服する。
超伝導回路および分子ナノマグネットにおける純三体ハミルトニアンの高精度実現について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:27:22 GMT)
Quantum degenerate Fermi gas in an orbital optical lattice [0.0] 光学式チェッカーボード正方形格子の励起ブロッホ帯において, スピン偏極試料と量子退化フェルミオン原子のスピン混合物を調製した。
スピン偏極の場合、パウリの排除原理による衝突の抑制を反映して、10,$s以上の極端帯域寿命が観測される。
スピン混合物の場合、寿命は異なるスピン成分間の2体衝突によって桁違いに減少するが、それでも約1秒の顕著な大きな値が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:59:57 GMT)
Quantum Simulation of Open Quantum Systems Using a Unitary Decomposition
of Operators [0.0] 任意の量子作用素は、少なくとも4つのユニタリ作用素の線型結合として正確に分解可能であることを示す。
結果は古典的な計算と一致しており、中間的および将来の量子デバイスにおける非単位演算の約束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:00:02 GMT)
Quantum Rayleigh problem and thermocoherent Onsager relations [0.0] 熱流と平衡における量子コヒーレンスと相関の役割について検討する。
発射体間で共有される量子不協和と絡み合いは、真の熱流に寄与する。
熱コヒーレント現象の実験的実現の可能性と技術的応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:14:21 GMT)
Quantum Brain Networks: a Perspective [0.0] 本稿では、ニューロテクノロジー、人工知能、量子コンピューティングの知識と手法を統合する新たな学際分野として量子脳ネットワーク(QBraiN)を提案する。
目的は、様々な破壊的な応用のために、人間の脳と量子コンピュータの間の接続性を高めることにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:24:15 GMT)
QuNetSim: A Software Framework for Quantum Networks [0.0] QuNetSimはPythonのソフトウェアフレームワークで、ネットワーク層まで量子ネットワークをシミュレートすることができる。
このフレームワークには多くの既知の量子ネットワークプロトコルが組み込まれており、ユーザーはシミュレーションを素早く構築でき、初心者は簡単に独自の量子ネットワークプロトコルを実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 12:58:11 GMT)
Proposal for entangling gates on fluxonium qubits via a two-photon
transition [0.0] 本稿では、2つの容量結合したフラクソニウム量子ビット上のマイクロ波励起エンタングリングゲートの族を提案する。
どちらの量子ビットにも印加されるマイクロ波パルスは、計算部分空間の外にある無視できる漏れで2光子ラビ振動を誘導する。
我々のゲートスキームは大規模量子プロセッサにとって有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 00:27:20 GMT)
Probabilistic Attention for Interactive Segmentation [0.0] 変圧器における標準的な点積注意は,最大Aポストエリオーリ(MAP)推論の特別な場合であることを示す。
提案手法は,キーおよび値モデルパラメータのオンライン適応に期待値最大化アルゴリズムを用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 00:19:43 GMT)
Predicting Legal Proceedings Status: Approaches Based on Sequential Text
Data [0.0] 本稿では,ブラジルの法的手続を3段階に分類する予測モデルを開発する。
自然言語処理(NLP)と機械学習技術を組み合わせて問題解決を行った。
我々のアプローチは最大精度.93、最高スコアは.89(マクロ)と.93(重み)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 02:57:08 GMT)
Order from chaos in quantum walks on cyclic graphs [0.0] 循環型量子ウォークのカオス的および周期的性質を考察し,3サイクルグラフ上の周期的量子ウォークが同じグラフ上の2つのカオス的量子ウォークの決定論的組み合わせによって生成されるユニークな状況に着目した。
私たちの結果は量子暗号と量子カオス制御に関係します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:03:55 GMT)
Open Images V5 Text Annotation and Yet Another Mask Text Spotter [0.0] 本稿では,Open Images V5データセットのテキストアノテーションについて述べる。
私たちの知る限り、手作業で作成したテキストアノテーションの中では最大である。
我々は、競争性能を実現するための単純な Mask-RCNN ベースのネットワークである Yet Another Mask Text Spotter (YAMTS) を訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:46:56 GMT)
Numerical influence of ReLU'(0) on backpropagation [0.0] 理論的には、[0, 1] における ReLU (0) の選択は、バックプロパゲーションとトレーニングの両方に無視できる影響を持つ。
各種ネットワークおよびデータセットにおける複数の精度レベル(16, 32, 64ビット)に対するReLU(0)値の重要性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:28:17 GMT)
Non-invasive measurement of currents in analog quantum simulators [0.0] 量子多体系における電流を測定するための柔軟な非侵襲的手法を提案する。
我々は、Harper-Hofstadter光格子はしごにおけるボソン相互作用の例において、このスキームを数値的にベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:00:07 GMT)
Neural Fashion Image Captioning : Accounting for Data Diversity [0.0] 本論文はファッション画像のキャプションを初めて行う手法の1つである。
InFashAIv1データセットには、約16万のアフリカのファッションアイテムイメージとそのタイトル、価格、一般的な説明が含まれている。
両データセットでモデルを共同でトレーニングすることで,アフリカ風のファッションイメージの品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 04:39:26 GMT)
Multi-Class Classification of Blood Cells -- End to End Computer Vision
based diagnosis case study [0.0] 我々は,外輪郭,色の形態的特徴から,白血球分類の問題に取り組む。
我々は、最小時間複雑さと低リソース要求でロバストなアルゴリズムを特定するために、多くのアルゴリズムを探求したい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 17:18:19 GMT)
Modelling Art Interpretation and Meaning. A Data Model for Describing
Iconology and Iconography [0.0] イコノロジー(Iconology)は、美術史の分野の一つで、芸術の社会的・文化的背景に関する意味を研究する。
いくつかの学際的な研究分野は、イコノロジーに近い理論的な枠組みを利用して、データサイエンスの手法で定量的アートヒストリーを追求している。
イコノグラフィー研究は近年Webで取り上げられているが、イコノロギー研究に関連する側面の完全な記述はいまだに欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 14:37:58 GMT)
Learning Under Delayed Feedback: Implicitly Adapting to Gradient Delays [0.0] コンベックス最適化では、複数のマシンが共通のメモリを共有しながら並列に動作している。
本研究では、制約付き設定のための堅牢なトレーニング手法を提案し、更新遅延、客観的な滑らかさ、分散の事前知識に依存しない非収束保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:36:36 GMT)
Lattice Quantum Electrodynamics in (3+1)-dimensions at finite density
with Tensor Networks [0.0] 物質を含むハミルトニアン定式化における3次元格子ゲージ理論のシミュレーションを報告する。
この符号プロブレムフリー法を用いて、零および有限電荷密度のコンパクト量子電磁力学の基底状態をシミュレートする。
本稿では,モデルの集合相のキャラクタリゼーション,大ゲージ結合における凝縮相の存在,電荷遮蔽効果などの基本的な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:38:11 GMT)
L'Apprentissage Automatique dans la planification et le contr{\^o}le de
la production : un {\'e}tat de l'art [0.0] 本研究の目的は、生産計画と制御に機械学習を適用するための技術とツールを特定することである。
また、最近の研究論文では、産業4.0(I4.0)の特徴についてもレビューしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:36:39 GMT)
Improved Acyclicity Reasoning for Bayesian Network Structure Learning
with Constraint Programming [0.0] 離散データからベイズネットワーク(BNSL)の構造を学習することはNPハードタスクであることが知られている。
本研究では,可能なクラスタカットのサブセットを発見するための新しい時間アルゴリズムを提案する。
最適ではないにもかかわらず、性能は桁違いに向上することを示す。
結果として得られる解法は、BNSL問題に対する最先端の解法である GOBNILP と好意的に比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:46:11 GMT)
End-to-End Lexically Constrained Machine Translation for Morphologically
Rich Languages [0.0] 本研究は, 機械翻訳による単語の正しいインフレクションを許容する機構について検討する。
英語とチェコ語のペアを用いた実験により, 自動評価と手動評価の両方において, 制約付き単語の翻訳が改良されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 13:40:13 GMT)
Dr. Watson type Artificial Intellect (AI) Systems [0.0] 本稿では,ソリューションを直接提供するのではなく,それを指して,ユーザに対して質問やメッセージの調整を円滑に行う,新たなタイプのAIシステムを提案する。
AIの人間によるコラボレーションのモデルは、ホームズ氏とワトソン博士のインタラクションの古典的な文学的な例から、コナン・ドイルの物語から導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 03:59:39 GMT)
Diversity and density of urban functions in station areas [0.0] 本稿では,首都圏における都市機能の多様性と密度の関係に関する実証的証拠を提供する。
その結果,高度に密集した局地は多種多様な多様性を示す傾向にあった。
本稿では, 都市計画における多様性と密度の両立を考慮し, 駅エリアの活力と弾力性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 00:51:44 GMT)
Deformed2Self: Self-Supervised Denoising for Dynamic Medical Imaging [0.0] Deformed2Selfは動的撮像のためのエンドツーエンドの自己教師型ディープラーニングフレームワークである。
シングルイメージとマルチイメージのデノゲーションを組み合わせて画像品質を改善し、空間トランスフォーマーネットワークを使用して異なるスライス間の動きをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 05:50:19 GMT)
Deep learning of contagion dynamics on complex networks [0.0] 本稿では,ネットワーク上での感染動態の効果的なモデルを構築するために,ディープラーニングに基づく補完的アプローチを提案する。
任意のネットワーク構造をシミュレーションすることで,学習したダイナミックスの性質を学習データを超えて探索することが可能になる。
この結果は,ネットワーク上での感染動態の効果的なモデルを構築するために,ディープラーニングが新たな補完的な視点を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 21:11:42 GMT)
Deep Fake Detection: Survey of Facial Manipulation Detection Solutions [0.0] 我々は、アートニューラルネットワーク(MesoNet、ResNet-50、VGG-19、Xception Net)のいくつかの状態を分析し、それらを互いに比較する。
オンラインソーシャルメディアプラットフォームにデプロイされるリアルタイムのディープフェイク検出など,さまざまなシナリオに対する最適なソリューションを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 18:08:07 GMT)
Combination of Convolutional Neural Network and Gated Recurrent Unit for
Energy Aware Resource Allocation [0.0] クラウドコンピューティングサービスモデルは、急速に成長し、非効率なリソース使用は、クラウドデータセンターにおける高エネルギー消費の最大の原因の1つです。
仮想マシン(VM)のライブマイグレーションと,少数の物理マシン(PM)への統合により,エネルギー消費削減を目的としたクラウドデータセンターの資源配分を行った。
この問題を解決するために、ユーザリクエストのパターンに従って、レイテンシに対するセンシティブなクラスや非センシティブなクラスに分類することが可能で、その後、マイグレーション用に適切なVMを選択することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 05:57:51 GMT)
Classifying Textual Data with Pre-trained Vision Models through Transfer
Learning and Data Transformations [0.0] 我々は、ImageNetで訓練されたベンチマークビジョンモデルによって得られた知識を用いて、より小さなアーキテクチャがテキストの分類を学ぶのを助けることを提案する。
異なるドメインの分析と転送学習を行う。
この研究の主な貢献は、言語とビジョンの両方で事前訓練された大きなモデルを結びつけて、最先端の結果を得るという、新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:53:38 GMT)
Calibrating the Lee-Carter and the Poisson Lee-Carter models via Neural
Networks [0.0] 本稿では,複数の個体群にLee-CarterモデルとPoisson Lee-Carterモデルを適用するニューラルネットワーク手法を提案する。
我々は、個々のLCモデルの構造を再現し、同時に考慮されたすべての人口の死亡データを分析することで、それらの結合フィッティングを可能にするニューラルネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 11:20:44 GMT)
Butterfly velocity and chaos suppression in de Sitter space [0.0] ド・ジッター静的パッチにおけるホログラフィックCFTを有限温度$T$および化学ポテンシャルで検討した。
そのような場の理論では、蝶の速度$v_B$はハッブルパラメータ$H$と$T$のすべての値に対して退化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:30:31 GMT)
BanditMF: Multi-Armed Bandit Based Matrix Factorization Recommender
System [0.0] マルチアーム・バンディット(MAB)は、探索と搾取のバランスをとるために原則化されたオンライン学習アプローチを提供する。
協調フィルタリング(CF)は、おそらく推奨システムにおいて最も早く、最も影響力のある手法である。
BanditMFは、マルチアームバンディットアルゴリズムと協調フィルタリングの2つの課題に対処するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 07:30:43 GMT)
Analysis of a Casimir-driven Parametric Amplifier with Resilience to
Casimir Pull-in for MEMS Single-Point Magnetic Gradiometry [0.0] 我々は、時間遅延に基づくパラメトリック増幅技術を開発し、安定した状態とプルインを避けるために、カシミール駆動のメトロジープラットフォームを設計し、シミュレーションする。
この設計を、心臓や脳のイオン電流から発生するものと同様、弱い低周波勾配、磁場の検出に適用する。
カシミール駆動パラメトリック増幅器を用いて,MEMS単点勾配計の最適分解能が1万倍向上し,最大感度は1Hzで6Hz/(pT/cm)であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 15:52:00 GMT)
Analisis Kualitas Layanan Website E-Commerce Bukalapak Terhadap Kepuasan
Pengguna Mahasiswa Universitas Bina Darma Menggunakan Metode Webqual 4.0 [0.0] オンライン開発をサポートする要因の1つは、オンラインの売買サイトやElectronic Commerceである。
Web または Web は、メディアの形式であり、ページの集合として解釈できる。
本研究は,ユーザビリティ,情報品質,ユーザ満足度に関するインタラクション品質の3次元からなる Webqual 4.0 手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 10:57:04 GMT)
An\'alisis de Canasta de mercado en supermercados mediante mapas
auto-organizados [0.0] チリの首都チリ西部のスーパーマーケットの重要なチェーンは、意思決定を行うための重要な情報を取得する必要がある。
コホーネンのSOM法を用いて,ニューラルネットワークを用いたアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 16:52:14 GMT)
Algorithm Based on One Monocular Video Delivers Highly Valid and
Reliable Gait Parameters [0.0] 現代の畳み込みニューラルネットワーク上に構築された新しい歩行評価システムの優れた妥当性と再現性を示す。
歩行パラメータは, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度ともに良好であった。
結論として、我々の結果は、幅広い主流アプリケーションにおけるコスト、空間、運用上効果的な歩行分析の道を開くことができると確信している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:34:15 GMT)
Ad Text Classification with Transformer-Based Natural Language
Processing Methods [0.0] 私たちのデータセットは、12のセクターから約21,000のラベル付き広告テキストで構成されています。
トルコ語のための事前訓練されたBERTモデルを用いて得られた分類効率を詳細に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:28:59 GMT)
A Unified Approach to Fair Online Learning via Blackwell Approachability [0.0] 我々は、センシティブで非センシティブな文脈でオンライン学習を公平にするための設定と一般的なアプローチを提供する。
無意識の概念に触発されて、プレイヤーは決定を下す前に、非感受性のコンテキストにしかアクセスできないと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 09:00:12 GMT)
A System for Automatic Rice Disease Detection from Rice Paddy Images
Serviced via a Chatbot [0.0] 実際の水田画像からイネの病気を診断するLINEボットシステムを開発し,本論文で紹介した。
対象画像は, 特別な試料準備をせずに, 実際の水田環境から撮影した。
画像からイネ病を検出するために深層学習ニューラルネットワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 08:49:24 GMT)
A Review of Assistive Technologies for Activities of Daily Living of
Elderly [0.0] 高齢者には、身体障害、認知障害、記憶の弱化、非組織的行動など、いくつかのニーズと要求がある。
スマートホームとスマートシティにおける高齢者介護支援生活サービスの実現には,様々な課題が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 23 Jun 2021 06:17:49 GMT)