MTrans: Multi-Modal Transformer for Accelerated MR Imaging [92.2] MR画像の高速化のためのマルチモーダルトランス(MTrans)を提案する。
トランスアーキテクチャを再構築することで、MTransは深いマルチモーダル情報をキャプチャする強力な能力を得ることができる。
i)MTransはマルチモーダルMRイメージングに改良されたトランスフォーマーを使用する最初の試みであり、CNNベースの手法と比較してよりグローバルな情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 15:01:30 GMT)
Post-Training Quantization for Vision Transformer [85.6] 本稿では,視覚変換器のメモリ記憶量と計算コストを削減するための学習後量子化アルゴリズムを提案する。
約8ビット量子化を用いて、ImageNetデータセット上でDeiT-Bモデルを用いて81.29%のトップ-1の精度を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 06:27:22 GMT)
Regret Analysis in Deterministic Reinforcement Learning [78.3] 本稿では,最適学習アルゴリズムの分析と設計の中心となる後悔の問題を考察する。
本稿では,システムパラメータに明示的に依存する対数問題固有の後悔の下位境界について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 23:41:57 GMT)
From Symbols to Embeddings: A Tale of Two Representations in
Computational Social Science [77.5] コンピュータ社会科学(CSS)の研究は、データ駆動型であり、オンラインのユーザ生成コンテンツやソーシャルネットワークの可用性から大きな恩恵を受けている。
回答を探るため、テキストとネットワークの両方でCSSのデータ表現を徹底的にレビューする。
以上の表現の応用は、CSSに関連する6つのトップ会場から400以上の研究論文を調査した結果に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 11:04:44 GMT)
Semi-supervised Semantic Segmentation with Directional Context-aware
Consistency [66.5] 我々は、ラベル付きデータの小さなセットに、全くラベル付けされていない画像のより大きなコレクションを提供する半教師付きセグメンテーション問題に焦点をあてる。
好ましいハイレベル表現は、自己認識を失わずにコンテキスト情報をキャプチャするべきである。
我々は,DCロス(Directional Contrastive Loss)を画素対ピクセルの整合性を達成するために提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 03:42:40 GMT)
Darker than Black-Box: Face Reconstruction from Similarity Queries [65.6] ブラックボックスモデルの類似点のみを問う顔クエリを再構築する手法を提案する。
提案アルゴリズムはより一般的な設定で動作するが,提案手法はクエリ効率が良く,既存の手法よりも優れていることを示す実験である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 17:25:46 GMT)
Residual Moment Loss for Medical Image Segmentation [56.7] 位置情報は,対象物体の多様体構造を捉えた深層学習モデルに有効であることが証明された。
既存のほとんどの手法は、ネットワークが学習するために、位置情報を暗黙的にエンコードする。
セグメント化対象の位置情報を明示的に埋め込むために,新しい損失関数,すなわち残差モーメント(RM)損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 09:31:49 GMT)
Visual Conceptual Blending with Large-scale Language and Vision Models [54.3] 言語モデルを用いて2つのブレンドの単一文記述を生成する。
テキストベース画像生成モデルを用いてブレンドの視覚的描写を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 02:48:39 GMT)
DONet: Learning Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation from
Depth Observation [53.6] 単一深度画像からカテゴリレベルの6次元オブジェクト・ポースとサイズ推定(COPSE)を提案する。
筆者らのフレームワークは,深度チャネルのみの物体のリッチな幾何学的情報に基づいて推論を行う。
我々のフレームワークは、ラベル付き現実世界の画像を必要とする最先端のアプローチと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 10:41:50 GMT)
Multi-task Over-the-Air Federated Learning: A Non-Orthogonal
Transmission Approach [52.9] 複数の学習タスクがエッジサーバ(ES)の協調の下でデータ収集および学習モデルのためのエッジデバイスを共有するマルチタスク・オーバーテア・フェデレーション・ラーニング(MOAFL)フレームワークを提案する。
収束解析と数値計算の両方の結果から,MOAFLフレームワークは学習性能を著しく低下させることなく,複数のタスクのアップリンク帯域幅の消費を大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 13:09:32 GMT)
Last-iterate Convergence in Extensive-Form Games [49.3] 逐次ゲームにおける楽観的アルゴリズムの最後の点収束について検討する。
これらのアルゴリズムはいずれも最終点収束を楽しみ、そのいくつかは指数関数的に高速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 22:02:26 GMT)
Global Convergence of Gradient Descent for Asymmetric Low-Rank Matrix
Factorization [49.1] 非対称な低ランク分解問題: [mathbbRm min d , mathbfU$ および MathV$ について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 17:25:24 GMT)
Robust Pose Transfer with Dynamic Details using Neural Video Rendering [45.7] 画像翻訳に基づくダイナミックディテール生成ネットワーク(D2G-Net)を組み合わせたニューラルビデオレンダリングフレームワークを提案する。
具体的には、テクスチャ表現を新たに提示し、静的およびポーズ変化の外観特性の両方を符号化する。
我々のニューラルヒューマンビデオは、2kから4kのフレームしか持たない短いビデオでも、より明確なダイナミックディテールとより堅牢なパフォーマンスを達成することができることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 03:40:22 GMT)
Unsupervised Skill Discovery with Bottleneck Option Learning [43.5] Information Bottleneck Option Learning (IBOL) と呼ばれる新しい教師なしスキル発見手法を提案する。
より多様な状態遷移を促進する環境の線形化に加えて、IBOLは多様なスキルの発見を可能にする。
IBOLが複数の最先端の教師なしスキル発見手法より優れていることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 18:29:45 GMT)
Indoor Panorama Planar 3D Reconstruction via Divide and Conquer [36.5] 室内パノラマは典型的には人造構造で、重力に平行または垂直である。
我々はこの現象を利用して、(H)水平面と(V)慣性面を持つ360度画像のシーンを近似する。
我々は、既存の360度深度データセットを地平線H&V平面で拡張することにより、屋内パノラマ平面再構成のためのベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 07:58:29 GMT)
MQA: Answering the Question via Robotic Manipulation [29.6] そこで我々は,ロボットが与えられた質問に答えるために環境を変える操作を行う,新しいタスク, Manipulation Question Answering (MQA)を提案する。
QAモジュールでは、ロボットが環境と対話するための操作アクションを生成するために、ディープQネットワーク(DQN)モデルが設計されている。
本研究では,ロボットが容器内の物体を連続的に操作する状況について,質問への回答が見つかるまで考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 13:44:50 GMT)
Learning Mesh Representations via Binary Space Partitioning Tree
Networks [29.0] コンベックス分解により3次元形状を表現するネットワークであるBSP-Netを提案する。
ネットワークは、一組の平面上に構築されたBSPツリーから得られた凸の集合を用いて形状を再構築するよう訓練され、平面と凸はどちらも学習されたネットワーク重みによって定義される。
生成されたメッシュは、水密でコンパクト(低ポーリー)で、鋭い幾何学を表現するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 16:37:54 GMT)
Few-Shot Domain Expansion for Face Anti-Spoofing [28.6] Face Anti-Spoofing (FAS) は顔認識システムにおいて必須かつ広く使われているモジュールである。
Few-Shot Domain Expansion for Face Anti-Spoofing (FSDE-FAS)
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 07:38:50 GMT)
Representation Based Regression for Object Distance Estimation [27.5] 本研究では,検出された物体の距離を観測現場で予測する新しい手法を提案する。
提案手法は,最近提案されたCSEN(Convolutional Support Estimator Networks)を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 11:45:54 GMT)
On Hyperspectral Unmixing [25.4] 著者はJos'e Bioucas-Dias氏のハイパースペクトルアンミックス(HU)への重要な貢献をレビューしている。
本稿では、Jos'e Bioucas-Dias氏のハイパースペクトルアンミックス(HU)に対する重要な貢献についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 09:30:57 GMT)
The Story in Your Eyes: An Individual-difference-aware Model for
Cross-person Gaze Estimation [24.8] 本研究では,人物別差分を明示的にモデル化することで,人物間視線予測タスクを目/顔画像で精査する手法を提案する。
具体的には、まず既存の手法を用いて、InitNetと呼ばれる早期の視線予測結果が得られると仮定する。
我々は,EVE,XGaze,MPIIGazeの3つの公開データセットに対して提案手法の有効性を検証し,提案手法がSOTA法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 10:14:10 GMT)
Building a Video-and-Language Dataset with Human Actions for Multimodal
Logical Inference [21.3] 本稿では,マルチモーダル論理推論のための人間行動を用いたビデオ・言語データセットを提案する。
データセットは200のビデオ、5,554のアクションラベル、および1,942のアクション三つ子からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 03:57:36 GMT)
A Closer Look at How Fine-tuning Changes BERT [21.2] 我々は,英語のBERTファミリーを研究し,空間の微調整がいかに変化するかを分析するために2つの探索手法を用いた。
実験の結果,ラベルに関連する点を他のラベルから切り離すことで,微調整により性能が向上することがわかった。
微調整前後の表現を比較することで、微調整が任意に表現を変更せず、代わりに元の構造を保ちながら下流のタスクに表現を調整できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 17:01:43 GMT)
DeepGD: A Deep Learning Framework for Graph Drawing Using GNN [18.7] 本稿では,畳み込みグラフニューラルネットワークに基づくディープラーニングフレームワークDeepGDを提案する。
複数の事前指定された美学の間で妥協してレイアウトを生成する。
トレードオフのバランスをとるために,各審美の重み係数を調整する2つの適応的トレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 07:18:09 GMT)
Learning Nash Equilibria in Zero-Sum Stochastic Games via
Entropy-Regularized Policy Approximation [18.4] ゼロサムゲームにおけるナッシュ均衡学習の計算コストを削減するためのポリシー近似の利用について検討する。
我々は,Nashポリシーを近似するために,エントロピー規則化されたソフトポリシーのシーケンスを利用する新しいQ-ラーニング型アルゴリズムを提案する。
一定の条件下では、正規化されたQ-関数を更新することにより、アルゴリズムはナッシュ平衡に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 04:26:01 GMT)
A Comprehensive Survey of Incentive Mechanism for Federated Learning [18.3] フェデレートラーニングは、参加者が提供した様々なリソースを利用して、グローバルモデルを協調的にトレーニングする。
フェデレート学習にいくらかの支払いをすることで、より多くの参加者に貴重なリソースを貢献させることは極めて重要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 12:24:15 GMT)
Crowdsourcing Evaluation of Saliency-based XAI Methods [18.2] 本稿では,クラウドソーシングによるXAI手法の評価手法を提案する。
我々の手法は人間の計算ゲーム「Peek-a-boom」にインスパイアされている。
自動評価と群集評価を併用した2つのデータセット上で,様々なXAI手法の精度マップを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 17:37:53 GMT)
AdaptCL: Efficient Collaborative Learning with Dynamic and Adaptive
Pruning [16.8] 本稿では,AdaptCLという新しい協調学習フレームワークを提案する。
すべてのワーカ(データホルダ)は、機能適応型プルーンドモデルを備えて、最も高速なワーカとほぼ同じ更新時間を達成する。
AdaptCLは平均して41%以上の時間節約を実現し、低異種環境における精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 02:41:19 GMT)
Immuno-mimetic Deep Neural Networks (Immuno-Net) [15.7] 免疫系から概念を借りた新しいタイプの生体模倣モデルを導入する。
この免疫模倣モデルは、ディープニューラルネットワークの堅牢化のための新しい計算生物学フレームワークをもたらす。
また,Immuno-net RAILSは,ベースライン法の正逆精度を最大12.5%向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 16:45:23 GMT)
DenseTNT: Waymo Open Dataset Motion Prediction Challenge 1st Place
Solution [14.8] 自律運転では、ゴールベースの多軌道予測手法が最近有効であることが証明され、まず最初にゴール候補を決め、次に最終目標を選択し、最後に選択した目標に基づいて軌道を完了させる。
本研究では,軌道予測のための高密度目標確率推定を行うアンカーフリーモデルDenseTNTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 07:21:29 GMT)
RAILS: A Robust Adversarial Immune-inspired Learning System [14.8] 適応免疫システム(RAILS)にインスパイアされた新しい対人防御フレームワークを開発する。
RAILSは、堅牢性(多様性)と正確性(特異性)のトレードオフを示す
PGD攻撃では、RAILSは、標準精度を損なうことなく、それぞれ5.62%、12.5%、および10.32%の既存の手法よりも堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 17:57:45 GMT)
Reward-Based 1-bit Compressed Federated Distillation on Blockchain [14.4] 様々な形態のフェデレーション知識蒸留(FD)の出現は、新しい世代の堅牢でコミュニケーション効率の良いフェデレーション学習(FL)の道を開く。
本稿では,高度に圧縮された1ビットソフトラベルをスマートコントラクトに集約する分散化フェデレーション学習フレームワークを提案する。
労働者のコントリビューションが簡単に比較できる状況では、FDのPier Truth Serum for Crowdsourcing Mechanism(PTSC)を変更して、正直な参加に報いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 15:51:04 GMT)
Demonstration of a non-Abelian geometric controlled-Not gate in a
superconducting circuit [14.1] 超伝導回路における非アベリア幾何学制御ノットゲートのオンチップ化について報告する。
このゲートは超伝導プラットフォーム上でのスケーラブル量子計算の全幾何学的実現に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 02:41:00 GMT)
Aggregating Incomplete and Noisy Rankings [13.3] 我々は、ほとんど不完全でノイズの多いランキングから、一組の代替品の真の順序付けを学ぶことの問題を考察する。
我々の選択的なMallowsモデルは、任意の選択肢の任意の部分集合におけるノイズの多いランクを出力する。
選抜されたMallowsランキングから、最適極大ランキングを効率的に計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 13:01:15 GMT)
Attention-guided Progressive Mapping for Profile Face Recognition [12.8] 顔認証のクロスポーズは依然として重要な課題である。
正面の顔の特徴空間にトラバースすることで、ポーズ・ロバストな特徴を学習することは、この問題を緩和するための効果的で安価な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 02:21:41 GMT)
Entanglement-Free Parameter Estimation of Generalized Pauli Channels [10.5] 本稿では,$d$次元ヒルベルト空間に作用する一般化されたパウリチャネルに対するパラメータ推定プロトコルを提案する。
提案手法の健全な特徴は,製品プローブ状態と測定値,$d$で線形な測定構成数,最小後処理数などである。
一般化されたパウリ作用素を計測しながら、パウリ雑音による誤差を測定誤差としてモデル化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 02:25:46 GMT)
Score-Based Change Detection for Gradient-Based Learning Machines [9.7] 本稿では,経験的リスク最小化により学習した機械学習モデルの任意のコンポーネント数の変化を検出できる汎用的なスコアベース変化検出手法を提案する。
仮説テストの整合性を確立し、所定の誤報率を達成するためにそれを校正する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 01:38:11 GMT)
A Behavior-aware Graph Convolution Network Model for Video
Recommendation [9.6] ユーザとビデオ間の影響を捉えるために,Sagittariusというモデルを提案する。
Sagittariusは重み付けによって異なるユーザの振る舞いを区別する。
そして、ユーザー行動の意味をユーザーとビデオの埋め込みに融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 08:24:45 GMT)
Knee Osteoarthritis Severity Prediction using an Attentive Multi-Scale
Deep Convolutional Neural Network [9.0] 本稿では,KellgrenおよびLawrenceグレードの分類をX線から自動的に評価する,深層学習ベースのフレームワークであるOsteHRNetを提案する。
提案モデルでは,OAIデータセットのベースラインコホートにおいて,71.74%,0.311のMAEが最良である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 17:29:46 GMT)
Analyzing Research Trends in Inorganic Materials Literature Using NLP [8.6] 本研究では,材料科学文献から材料名と特性を抽出する大規模自然言語処理パイプラインを提案する。
我々は、名前付きエンティティ認識(NER)モデルをトレーニングするための301論文から抽出した836の注釈付き段落を含むコーパスを構築した。
実験の結果、このNERモデルの有用性が示され、マイクロF1スコア78.1%で抽出に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 06:29:10 GMT)
Continuous Control with Deep Reinforcement Learning for Autonomous
Vessels [8.5] 本研究では, エージェントの性能向上を図るために, 状態-作用回転と呼ばれる新しい戦略を提案する。
CVN上における状態-作用回転は目的地への到着率を一定に向上することを示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 03:12:32 GMT)
Graph Convolutional Memory for Deep Reinforcement Learning [8.2] 深部強化学習を用いてPOMDPを解くためのグラフ畳み込みメモリ(GCM)を提案する。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)やトランスフォーマーとは異なり、GCMは知識グラフを通じて、ドメイン固有の事前情報をメモリリコールプロセスに埋め込む。
グラフ畳み込みを用いたGCMは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における画像特徴に類似した階層グラフ特徴を抽出する
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 00:22:51 GMT)
Learning stochastic object models from medical imaging measurements by
use of advanced AmbientGANs [8.0] GAN(Generative Adversarial Network)は、そのようなタスクの可能性を秘めている。
GAN(Generative Adversarial Network)のような深層生成ニューラルネットワークは、そのようなタスクの可能性を秘めている。
本研究では,現代進行的・多分解能的な訓練手法に適した改良型アンビエントGANトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 21:46:23 GMT)
How many moments does MMD compare? [7.9] MathcalF-1$は、$K$に関連付けられた積分作用素と同じ方法で滑らかな関数に作用する。
擬微分作用素によって定義されるカーネルは、コンパクト集合上の任意の連続マーサー核を均一に近似することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 16:44:17 GMT)
Disentangling semantic features of macromolecules in Cryo-Electron
Tomography [7.8] マクロ分子のセマンティックな特徴を明示的に切り離すことは、マクロ分子の下流解析を行う上で重要である。
本稿では, 高分子の構造, 配向, シフトを明示的に切り離す3次元空間変動オートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 10:41:26 GMT)
Learning without Forgetting for 3D Point Cloud Objects [7.8] 新しいクラスに対して、よく訓練されたディープラーニングモデルを微調整すると、ネットワークは新しい概念を学ぶが、古いトレーニングの知識を徐々に忘れていく。
本研究では,3次元データに対する知識蒸留技術について検討し,前回のトレーニングの破滅的な忘れ込みを減らすことを目的とした。
学習中に古い知識と新しい知識の相互関係を調べることは、古い知識を忘れずに新しい概念を学ぶのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 16:39:39 GMT)
Hear Me Out: Fusional Approaches for Audio Augmented Temporal Action
Localization [7.6] 本稿では TAL に対する単純かつ効果的な核融合法を提案する。
実験により,本手法は,アートビデオのみの TAL アプローチにおける性能を継続的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 00:49:02 GMT)
Mitigating severe over-parameterization in deep convolutional neural
networks through forced feature abstraction and compression with an
entropy-based heuristic [7.5] 本稿では,エントロピーに基づく畳み込み層推定(EBCLE)を提案する。
EBCLEを用いて訓練したより広いが浅いモデルの相対的有効性を強調する実証的証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 10:34:39 GMT)
Draw Me a Flower: Grounding Formal Abstract Structures Stated in
Informal Natural Language [6.9] 我々は,2次元ヘキサゴスボード上で,プレイヤーがますます複雑な画像を記述するヘキサゴス参照ゲームを開発した。
このゲームを使って164の画像と3000以上の自然発生命令からなるヘキサゴナルスデータセットを収集した。
ヘキサゴナルスデータセットから導かれる命令-実行タスクに基づくベースラインモデルの結果、NLの高レベルな抽象化が現在のシステムでは処理が困難であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 21:11:16 GMT)
Mechanical Oscillator Can Excite an Atom Through the Quantum Vacuum [6.9] 強結合状態の機械振動子によって接続された空洞ミラーの1つを有する2光子Rabiモデルを考える。
空洞が真空状態にあるとき、原子と機械振動子の間に共鳴結合が存在することが分かる。
我々の理論は、量子情報からナノテクノロジーまで、新しい効果的な相互作用の1つを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 11:35:03 GMT)
Deep Learning for Technical Document Classification [6.8] 本稿では,技術文書分類のためのマルチモーダル深層学習アーキテクチャTechDocについて述べる。
トレーニングされたモデルは、テキストと数字の両方で、数百万の現実世界の技術ドキュメントにスケールできる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 16:12:47 GMT)
A Reinforcement Learning Approach for Sequential Spatial Transformer
Networks [6.6] 我々は、このタスクをマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化し、このシーケンシャルな意思決定問題を解決するためにRLを使用する。
この方法では、サンプリングモジュールの微分可能性に縛られません。
MNISTデータセットとFashion-MNISTデータセットを用いて,本手法の有効性を検証するために,複数の実験を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 17:41:17 GMT)
Blind Non-Uniform Motion Deblurring using Atrous Spatial Pyramid
Deformable Convolution and Deblurring-Reblurring Consistency [6.0] 複数のAtrous Space Pyramid Deformable Convolutionモジュールからなる新しいアーキテクチャを提案する。
複数のASPDCモジュールは、同じ層内で異なるディレーションレートで画素固有の動きを暗黙的に学習し、異なる大きさの動きを処理する。
実験の結果,提案手法はベンチマークデータセット上での最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 23:14:52 GMT)
DGL-LifeSci: An Open-Source Toolkit for Deep Learning on Graphs in Life
Science [5.4] DGL-LifeSciは,生命科学におけるグラフの深層学習のためのオープンソースパッケージである。
DGL-LifeSciはRDKit、PyTorch、Deep Graph Libraryをベースにしたピソンツールキットである。
これは、分子特性予測、反応予測、分子生成のためのカスタムデータセットに基づくGNNベースのモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 13:27:47 GMT)
SDOF-Tracker: Fast and Accurate Multiple Human Tracking by
Skipped-Detection and Optical-Flow [5.0] 本研究では,あるフレーム間隔で人間検出を行うことにより,走行速度の向上を図ることを目的とする。
本稿では, 隣接フレーム間の外観があまり変化しないという事実に基づいて, 検出結果を光学的流れで補完する手法を提案する。
MOTChallengeのMOT20データセットでは、提案されたSDOF-Trackerが全走行速度で最高の性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 15:35:35 GMT)
KGRefiner: Knowledge Graph Refinement for Improving Accuracy of
Translational Link Prediction Methods [4.7] 本稿では,知識グラフの精細化手法を提案する。
これにより知識グラフがより情報的になり、リンク予測操作をより正確に行うことができる。
提案手法は,翻訳リンク予測手法の性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 13:32:39 GMT)
3D Reconstruction through Fusion of Cross-View Images [4.6] マルチステレオおよびステレオ画像からの3Dリカバリは、コンピュータビジョン、リモートセンシング、ジオマティクスにおける多くの応用に役立つ。
地上画像と衛星画像をフル3Dリカバリするための枠組みを紹介する。
提案手法は,車両に搭載されたGo-proカメラで取得した12の衛星画像と150kのビデオフレームからなるデータセット上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 18:31:08 GMT)
Learning and Adaptation in Millimeter-Wave: a Dual Timescale Variational
Framework [4.2] ミリ波車両ネットワークはビームトレーニングのオーバーヘッドが大きいため、狭ビーム通信が可能である。
本稿では,通信ビームのダイナミクスを学習し,低オーバーヘッドで適応ビームトレーニングを設計するための学習適応フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 19:04:18 GMT)
A Machine Learning Model for Early Detection of Diabetic Foot using
Thermogram Images [3.8] 糖尿病性足の潰瘍(DFU)と切断は致命的な致死性の原因である。
サーモグラム画像は、DFU以前の足底温度の上昇を検出するのに役立つかもしれない。
糖尿病の足を同定するための頑健な解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 11:37:59 GMT)
SymbolicGPT: A Generative Transformer Model for Symbolic Regression [3.7] シンボル回帰のための新しいトランスフォーマーベース言語モデルであるSybolicGPTを提案する。
本モデルでは,精度,実行時間,データ効率に関して,競合モデルと比較して高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 03:26:35 GMT)
An On-Device Federated Learning Approach for Cooperative Model Update
between Edge Devices [3.0] エッジデバイスが実行時に入力データをトレーニングしてモデルを更新するように、オンデバイス学習に基づくニューラルネットワークアプローチが最近提案されている。
本稿では,OS-ELMに着目して,最近のサンプルに基づいてモデルを逐次訓練し,異常検出のためのオートエンコーダと組み合わせる。
デバイス上でのフェデレーション学習のために拡張し、エッジデバイスがトレーニングされた結果を交換し、他のエッジデバイスから収集したデータを使用してモデルを更新できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 14:59:30 GMT)
Smart Inference for Multidigit Convolutional Neural Network based
Barcode Decoding [2.7] この研究は、ポータブルデバイス上で実行可能なディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、デコード問題を解決することを目的としている。
我々は,本手法を活発にテストするために,様々な困難な条件下で実捕えられた1Dバーコードの大規模な実用的なデータセットを作成してきた。
実験の結果、SIの有効性を95.85%の精度で証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 08:42:23 GMT)
Geometric Processing for Image-based 3D Object Modeling [2.6] 本稿では,幾何処理の3つの主要構成要素の最先端手法について紹介する:(1)ジオレファレンス; 2)画像密度マッチング3)テクスチャマッピング。
3Dオブジェクト再構成ワークフローにおける画像の大部分が自動化された幾何処理は、現実的な3Dモデリングの重要な部分となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 18:33:30 GMT)
Model-assisted Learning-based Framework for Sensor Fault-Tolerant
Building HVAC Control [2.6] 本稿では,センサフォールトトレラントHVAC制御のための新しい学習フレームワークを提案する。
本研究は,1)センサ故障の可能性を考慮した温度予測,2)精度評価に基づく提案の1つの選択,3)選択した温度推定による強化学習の3つの深層学習ベースコンポーネントを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 05:03:08 GMT)
Legendre Deep Neural Network (LDNN) and its application for
approximation of nonlinear Volterra Fredholm Hammerstein integral equations [2.0] 本稿では,非線形ボルテラ・フレドホルム・ハマースタイン方程式(VFHIE)の解法としてレジェンダ・ディープニューラルネットワーク(LDNN)を提案する。
LDNNと組み合わせたガウス二次コロケーション法を用いて,非線形VFHIEに対する新しい数値解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 21:00:09 GMT)
Pairing Conceptual Modeling with Machine Learning [1.8] 機械学習の基礎と開発サイクルの概要を提供する。
データサイエンスプロジェクトに概念モデリングを組み込むためのフレームワークを提案する。
逆ペアリングでは、機械学習は、知識グラフだけでなく、テキストやルールマイニングを通じて概念モデリングに影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 15:06:59 GMT)
Machine Learning Detection Algorithm for Large Barkhausen Jumps in
Cluttered Environment [1.5] 低出力のフラックスゲートは、フラックスゲート出力のdcジャンプとして現れる大きなバルクハウゼンジャンプを持つ傾向がある。
dcジャンプは、ほとんどすべてのセンサーコアで持続するが、遅いがまだ耐え難い速度である。
本研究は,自然磁場データに埋め込まれたdcジャンプを識別するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 05:37:12 GMT)
Effective Cascade Dual-Decoder Model for Joint Entity and Relation
Extraction [1.3] テキストからリレーショナルトリプルを抽出することは知識グラフ構築の基本的な課題である。
重なり合う三重項を抽出する効果的なカスケード二重復号器手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 07:42:05 GMT)
Change Detection for Geodatabase Updating [1.3] ジオデータベースを効率的かつ経済的に更新することは、地理空間産業の根本的で実践的な問題である。
1つの解決策は、(ベクトル化された)地理空間データ生成のためのより自動化された方法を開発することである。
本稿では,リモートセンシングとジオマティクスの分野における最先端の変更検出手法の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 18:35:10 GMT)
Interpretable Network Representation Learning with Principal Component
Analysis [1.2] ネットワーク評価データのサンプルに対する解釈可能なネットワーク表現学習の問題点を考察する。
ネットワークサンプルの統計的に意味のある低次元表現を識別するためのPCANアルゴリズムを提案する。
高速サンプリングに基づくアルゴリズム sPCAN を導入し,計算効率は比較的高いが,解釈可能性の利点を享受している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 13:52:49 GMT)
Using deep learning to detect patients at risk for prostate cancer
despite benign biopsies [0.8] 良性前立腺生検全スライド画像における形態的パターンを識別するために, 深部畳み込みニューラルネットワークモデルを開発し, 検証した。
提案モデルは, 定期的前立腺生検における偽陰性症例数を減少させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 15:21:33 GMT)
Who is Responsible for Adversarial Defense? [0.7] 新たな攻撃方法を定式化し、堅牢性のための新しい防衛戦略を考案することが不可欠である。
また、これらの防衛の必要性を実践し、検証し、正当化する責任を誰が負うかを認識することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 06:09:04 GMT)
Concentration of Contractive Stochastic Approximation and Reinforcement
Learning [0.6] マルティンゲール濃度の不等式を用いて、縮尺写像とマルティンゲール差とマルコフ雑音との近似アルゴリズムに濃度境界を導出した。
これらは強化学習アルゴリズム、特に非同期Q-ラーニングやTD(0)に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 18:34:21 GMT)
Image content dependent semi-fragile watermarking with localized tamper
detection [0.6] 提案手法はJPEG圧縮に対して頑健であり,最先端のセミフレジャル透かし法と競合する。
提案手法はJPEG圧縮に対して頑健であり,最先端の半フラジイル透かし法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 05:40:56 GMT)
An XAI Approach to Deep Learning Models in the Detection of Ductal
Carcinoma in Situ [0.3] 深層学習コミュニティでは、健康に関する問題、特に乳がんを解決しようとする反動があった。
その結果,マンモグラムの分類に寄与する画素を強調するために,CNNの隠蔽層を通過する説明システムが必要であることがわかった。
これは原画像中のこれらのピクセルの地図として表現され、最終分類に寄与する診断と範囲に寄与する。
このアルゴリズムの最も大きな利点は、Resnet-50パッチアーキテクチャで非常によく機能することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 10:22:33 GMT)
Photonic Topological Baths for Quantum Simulation [0.1] トポロジカルフォトニクスの最近の発展は、新しい量子現象を研究する可能性を示している。
我々はSu-Schrieffer-Heegerモデルに類似した量子フォトニック浴を実験的に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 22:01:02 GMT)
WVOQ at SemEval-2021 Task 6: BART for Span Detection and Classification [0.0] BARTDecoderモデルは、テキスト入力をXMLライクなマークアップスパンを持つバージョンに変換するために使用される。
本稿では,SemEval-2021のタスク6への参加について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 07:59:22 GMT)
Use of Variational Inference in Music Emotion Recognition [0.0] 本研究は,音楽感情認識分野における統計的手法の活用を目的としたものである。
我々は、よく知られたデータベースを理解可能なアルゴリズムのモデリングにおいて、健全な理論的統計的分析が果たす役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 21:41:08 GMT)
Use of Machine Learning Technique to maximize the signal over background
for $H \rightarrow \tau \tau$ [0.0] ANN(Artificial Neural Network)は、パターン認識と機械学習において、数多くのコンテストで優勝している。
ここでは、記録されたイベントを信号またはバックグラウンドとして分類するために機械学習技術を用いて、擬似データセットでヒッグス粒子が2tau$ leptonsに崩壊する確率を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 15:22:16 GMT)
Semantic Labeling of Large-Area Geographic Regions Using Multi-View and
Multi-Date Satellite Images and Noisy OSM Training Labels [0.0] 建物や道路を意味的にラベル付けする新しい多視点学習フレームワークとCNNアーキテクチャを提案する。
多視点セマンティックセグメンテーションへのアプローチは,従来の手法に比べてクラスごとのIoUスコアが4-7%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 02:50:21 GMT)
Properties of R\'enyi complexity ratio of quantum states for central
potential [0.0] 2つの密度関数のR'enyi複雑性比は、3次元および多次元量子系に対して導入された。
R'enyiの複雑性比のいくつかの性質が示され、異なる量子系に対して研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 04:54:29 GMT)
Power Law Graph Transformer for Machine Translation and Representation
Learning [0.0] 本稿では,予測と表現学習のための帰納的および帰納的タスクを適切に定義した変圧器モデルであるPower Law Graph Transformerを提案する。
我々は、機械翻訳のためのTEDトークテキストからトルコ語とポルトガル語のデータセットを用いてモデルを訓練した。
量子化集合とN-次元多様体表現の双対性を利用して局所的および大域的帰納的帰納的出力を変換する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 15:59:37 GMT)
Persian Causality Corpus (PerCause) and the Causality Detection
Benchmark [0.0] 我々はペルシャ語のための因果的人間注釈コーパスを準備している。
このコーパスは4446の文と5128の因果関係からなる。
我々はこのコーパスを用いて因果要素境界を検出するシステムの訓練を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 07:54:48 GMT)
PeCoQ: A Dataset for Persian Complex Question Answering over Knowledge
Graph [0.0] 本稿では,ペルシャ語質問応答のためのデータセットである textitPeCoQ を紹介する。
このデータセットには、ペルシャの知識グラフであるFarsBaseから抽出された1万の複雑な質問と回答が含まれている。
データセットには、マルチリレーション、マルチエンタリティ、順序性、時間的制約など、さまざまな種類の複雑さがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 08:21:23 GMT)
Online Interaction Detection for Click-Through Rate Prediction [0.0] そこで我々は,オンラインランダム・インターセクション・チェーンと呼ばれる新しいインタラクション検出手法を提案する。
ORICはランダムに選択されたサンプルの交点を観察して情報的相互作用を検出する。
ORICは、新しいデータが収集されるたびに更新されるが、過去のデータで再トレーニングされることはない。
フレームワークはストリーミングインタラクションを扱うように設計されているため、既存のCTR予測モデルのほとんどは、インタラクション検出後に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 06:34:03 GMT)
On a novel training algorithm for sequence-to-sequence predictive
recurrent networks [0.0] 我々は、よく訓練された予測ネットワークのRNのパラメータが互いに独立ではないことを示す。
従来のseq2seqアルゴリズムは、予測シーケンス長に比例したサイズの短期記憶を必要とする。
本稿では,Seq2seq予測ネットワークのための新しいメモリレスアルゴリズムを提案し,時系列予測の文脈において従来のものと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 00:59:57 GMT)
Nonparametric estimation of continuous DPPs with kernel methods [0.0] パラメトリックおよび非パラメトリック推論法は、有限の場合、すなわち、点パターンが有限の基底集合に存在する場合において提案されている。
我々は、この最大可能性(MLE)問題の制限バージョンが、RKHSにおける非負関数に対する最近の表現定理の範囲内にあることを示す。
この有限次元問題を解くための固定点アルゴリズムを提案し,解析し,実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 11:57:14 GMT)
Learning to solve geometric construction problems from images [0.0] この方法は、ユークリダの最初の6レベルパックから、平均92%の精度で68種類の幾何学的構成問題を解くことを学ぶ。
この難易度の幾何学的構成問題を解くために、純粋に画像に基づく学習が訓練されたのは、これが初めてである、と私たちは信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 10:47:41 GMT)
Algorithmic Randomness and Kolmogorov Complexity for Qubits [0.0] Nies and Scholz defined quantum Martin-L of randomness (q-MLR) for state ( qubitstrings)
量子ソロワランダム性の概念を定義し、純粋に線型代数的手法を用いてq-MLRと等価であることを示す。
大数の法則の量子アナログが量子シュノーラーランダム状態に対して成り立つことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 16:52:56 GMT)
AI based Presentation Creator With Customized Audio Content Delivery [0.0] 本稿では,機械学習(ML)アルゴリズムと自然言語処理(NLP)モジュールを用いて,文書からスライドベースのプレゼンテーションを作成するプロセスを自動化することを目的とする。
次に、最先端の音声クローンモデルを使用して、希望する著者の声にコンテンツを配信します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 12:17:11 GMT)
A Case Study of LLVM-Based Analysis for Optimizing SIMD Code Generation [0.0] 本稿では,新しいARM A64FXプロセッサをターゲットとした DCA++ アプリケーションをチューニングするために,LLVM ベースのツールを使用する手法を提案する。
これらのコード変更を適用することで、コードスピードは1.98X増加し、A64FXプロセッサ上で78GFlopsを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 27 Jun 2021 22:38:16 GMT)