Probing Inter-modality: Visual Parsing with Self-Attention for
Vision-Language Pre-training [139.5] Vision-Language Pre-Trainingは、画像とテキストのペアからマルチモーダル表現を学ぶことを目的としている。
CNNは、長距離依存をモデル化する際の局所受容野の弱点により、視覚的関係学習に制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 04:42:48 GMT)
Habitat 2.0: Training Home Assistants to Rearrange their Habitat [122.5] インタラクティブな3D環境で仮想ロボットを訓練するためのシミュレーションプラットフォームHabitat 2.0(H2.0)を紹介する。
エンボディされたAIスタックのすべてのレベル – データ、シミュレーション、ベンチマークタスク – にコントリビューションを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 05:42:15 GMT)
A Theory-Driven Self-Labeling Refinement Method for Contrastive
Representation Learning [111.1] 教師なしのコントラスト学習は、正のイメージの作物と、負のイメージの作物とをラベル付けする。
本研究は, コントラスト学習において, 不正確なラベル割り当てがセマンティック・インスタンス識別の一般化を著しく損なうことを最初に証明する。
この理論に触発されて、コントラスト学習のための新しい自己ラベル改善手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:24:52 GMT)
Fast Training of Neural Lumigraph Representations using Meta Learning [109.9] 我々は、リアルタイムにレンダリングできる高品質な表現を素早く学習することを目的として、新しいニューラルレンダリングアプローチを開発した。
われわれのアプローチであるMetaNLR++は、ニューラル形状表現と2次元CNNに基づく画像特徴抽出、集約、再投影のユニークな組み合わせを用いてこれを実現する。
そこで本研究では,MetaNLR++が類似あるいはより優れたフォトリアリスティックなノベルビュー合成を実現し,競合する手法が要求される時間のほんの少しの時間で実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:55:50 GMT)
PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer [103.0] PVTv2は、分類、検出、セグメンテーションにおいてPVTv1を大幅に改善する。
この研究によって、最先端のビジョントランスフォーマーの研究がよりアクセスしやすくなることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:07:07 GMT)
R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks [99.4] ドロップアウト(Dropout)は、ディープニューラルネットワークのトレーニングを規則化する、強力で広く使用されているテクニックである。
モデルトレーニングにおけるドロップアウト時の単純な正規化戦略、すなわちR-Dropを導入し、異なるサブモデルの出力分布を互いに整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:01:26 GMT)
Instance-optimality in optimal value estimation: Adaptivity via
variance-reduced Q-learning [99.3] 本稿では,マルコフ決定過程における最適な$Q$値関数を離散状態と動作で推定する問題を解析する。
局所的なミニマックスフレームワークを用いて、この関数は任意の推定手順の精度の低い境界に現れることを示す。
他方,Q$ラーニングの分散還元版を解析することにより,状態と行動空間の対数的要因まで,下位境界のシャープさを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:38:54 GMT)
Kimera-Multi: Robust, Distributed, Dense Metric-Semantic SLAM for
Multi-Robot Systems [92.3] Kimera-Multiは、最初のマルチロボットシステムであり、不正なインターループとイントラロボットループの閉鎖を識別し拒否することができる。
我々は、フォトリアリスティックシミュレーション、SLAMベンチマークデータセット、地上ロボットを用いて収集された屋外データセットの挑戦において、Kimera-Multiを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 03:56:40 GMT)
Unsupervised Discovery of Actions in Instructional Videos [86.8] 我々は,様々な指導ビデオから構造化された人間のタスクの原子的動作を学習するための教師なしのアプローチを提案する。
本稿では,映像の時間的セグメンテーションのための逐次自己回帰モデルを提案する。
我々の手法は、最先端の教師なし手法よりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:05:01 GMT)
On component interactions in two-stage recommender systems [82.4] 2段階のレコメンデータは、YouTube、LinkedIn、Pinterestなど、多くのオンラインプラットフォームで使用されている。
ランク付け器と評価器の相互作用が全体の性能に大きく影響していることが示される。
特に、Mixture-of-Expertsアプローチを用いて、アイテムプールの異なるサブセットに特化するように、ノミネータを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 20:53:23 GMT)
HDMapGen: A Hierarchical Graph Generative Model of High Definition Maps [81.9] HDマップは道路路面の正確な定義と交通ルールの豊富な意味を持つ地図である。
実際の道路トポロジやジオメトリはごくわずかで、自動運転スタックをテストする能力は著しく制限されています。
高品質で多様なHDマップを生成可能な階層グラフ生成モデルであるHDMapGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:59:30 GMT)
Laplace Redux -- Effortless Bayesian Deep Learning [79.7] ラプラス近似は変分ベイズやディープアンサンブルのような代替法ほど人気がないことを示す。
PyTorch用の使いやすいソフトウェアライブラリである"Laplace"を紹介します。
実験を通して、LAは計算コストの点で優れているが、性能の面ではより一般的な代替品と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:30:40 GMT)
Modularity in Reinforcement Learning via Algorithmic Independence in
Credit Assignment [79.6] 提案手法は, 事前決定の順序に対して, スパース変化のみを必要とする伝達問題に対して, 政策段階の手法よりも, より標本効率が高いことを示す。
我々は最近提案された社会的意思決定の枠組みをマルコフ決定プロセスよりもよりきめ細かい形式主義として一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 21:29:13 GMT)
Certified Robustness via Randomized Smoothing over Multiplicative
Parameters [78.4] 我々はガンマ補正摂動に関して、確実に頑健な分類器を構築する。
我々の知る限りでは、乗法的ガンマ補正変換に対する証明された堅牢性に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:35:15 GMT)
K-Net: Towards Unified Image Segmentation [78.3] K-Netと名付けられたこのフレームワークは、学習可能なカーネルのグループによってインスタンスとセマンティックカテゴリの両方を一貫して分割する。
K-Netは双方向マッチングでエンドツーエンドでトレーニングすることができ、そのトレーニングと推論は自然にNMSフリーで、ボックスフリーである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:18:21 GMT)
Understanding the Hoarding Behaviors during the COVID-19 Pandemic using
Large Scale Social Media Data [77.3] われわれは、2020年3月1日から4月30日まで、米国で4万2000人以上のユニークTwitterユーザーによる嫌がらせと反嫌悪のパターンを分析した。
ホアーディンググループと反ホアーディンググループの両方の女性の比率が、一般のTwitter利用者の比率よりも高いことがわかりました。
LIWCの不安度はTwitterの不安度よりもかなり高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:53:34 GMT)
FreeTickets: Accurate, Robust and Efficient Deep Ensemble by Training
with Dynamic Sparsity [74.6] 我々は、疎い畳み込みニューラルネットワークの性能を、ネットワークの高密度な部分よりも大きなマージンで向上させることができるFreeTicketsの概念を紹介した。
本研究では, ダイナミックな間隔を持つ2つの新しい効率的なアンサンブル手法を提案し, スパーストレーニング過程において, 多数の多様かつ正確なチケットを「無償」で撮影する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:48:20 GMT)
Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey [74.4] 対面防止(FAS)は、プレゼンテーションアタック(PA)から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っているため、近年注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 19:12:00 GMT)
Enhancing the Generalization for Intent Classification and Out-of-Domain
Detection in SLU [70.4] インテント分類は、音声言語理解(SLU)における主要な課題である
近年の研究では、余分なデータやラベルを使用することで、OOD検出性能が向上することが示されている。
本稿では、IND意図分類とOOD検出の両方をサポートしながら、INDデータのみを用いてモデルを訓練することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:27:38 GMT)
Early Convolutions Help Transformers See Better [63.2] 視覚変換器(ViT)モデルは準標準最適化性を示す。
現代の畳み込みニューラルネットワークは、最適化がはるかに容易である。
畳み込みステムをViTで使用すると、最適化の安定性が劇的に向上し、ピーク性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:59:33 GMT)
Table2Charts: Recommending Charts by Learning Shared Table
Representations [61.7] Table2Chartsは、(テーブル、チャート)ペアの大きなコーパスから共通のパターンを学ぶ。
165kのテーブルと266kのチャートを持つ大きなスプレッドシートコーパスでは、テーブルフィールドの共有表現を学習できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:57:20 GMT)
High-dimensional separability for one- and few-shot learning [58.9] この作業は、実用的な質問、人工知能(AI)エラーの修正によって進められている。
特殊な外部デバイスである修正器が開発されている。従来のAIシステムを変更することなく、迅速かつ非イテレーティブなシステム修正を提供する必要がある。
AIシステムの新しいマルチコレクタが提示され、深層畳み込みニューラルネットワークによってエラーを予測し、新しいクラスのオブジェクトを学習する例が紹介される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:58:14 GMT)
High-probability Bounds for Non-Convex Stochastic Optimization with
Heavy Tails [55.6] 我々は、勾配推定が末尾を持つ可能性のある一階アルゴリズムを用いたヒルベルト非最適化を考える。
本研究では, 勾配, 運動量, 正規化勾配勾配の収束を高確率臨界点に収束させることと, 円滑な損失に対する最もよく知られた繰り返しを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:17:01 GMT)
Creating Quantum Emitters in Hexagonal Boron Nitride Deterministically
on Chip-Compatible Substrates [51.1] 2次元ヘキサゴナル窒化ホウ素(hBN)は室温単一光子発光体(SPE)をホストする
本稿では,原子間力顕微鏡(AFM)先端を用いたナノインデンテーションにより,hBN SPEを決定的に活性化する放射線・リソグラフィーのない経路について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 20:58:02 GMT)
Privacy-Preserving Image Acquisition Using Trainable Optical Kernel [50.1] 本稿では、画像センサに到達する前に、光学領域の感度の高い識別情報を除去する訓練可能な画像取得手法を提案する。
イメージセンサに到達する前に、センシティブなコンテンツが抑制されるため、デジタルドメインには入らないため、いかなる種類のプライバシー攻撃でも検索できない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:08:14 GMT)
Data augmentation for deep learning based accelerated MRI reconstruction
with limited data [46.4] ディープニューラルネットワークは、画像復元と再構成タスクの非常に成功したツールとして登場した。
最先端のパフォーマンスを達成するためには、大規模で多様な画像集合の訓練が重要であると考えられる。
本稿では,MRI画像再構成の高速化のためのデータ拡張のためのパイプラインを提案し,必要なトレーニングデータを削減する上での有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 19:08:46 GMT)
Achieving Real-Time Object Detection on MobileDevices with Neural
Pruning Search [45.2] 本稿では,2次元および3次元物体検出のための自律走行車における高速推論を実現するために,コンパイラ対応のニューラルプルーニング検索フレームワークを提案する。
提案手法は, YOLOv4 を用いた2次元物体検出と PointPillars による3次元物体検出において, 実時間, 55ms および 99ms の推論時間を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:59:20 GMT)
Test-Time Adaptation to Distribution Shift by Confidence Maximization
and Input Transformation [44.5] ニューラルネットワークは、トレインタイムのデータ分散下ではありそうもないデータに対して、低いパフォーマンスを示すことが多い。
本稿では,対象分布からのラベル付きデータのみを必要とする完全テスト時間適応設定に焦点をあてる。
本稿では,初期収束とエントロピー最小化の不安定性の両方に対処することにより,テスト時間適応を改善する新しい損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:06:10 GMT)
A Few Brief Notes on DeepImpact, COIL, and a Conceptual Framework for
Information Retrieval Techniques [42.7] uniCOIL」はCOILの単純な拡張であり、一般的なMS MARCO通過ランキングデータセットのスパース検索における現在の最先端技術を実現する。
The Anserini IR Toolkit using the Anserini IR Toolkit built on the Lucene search library, so complete compatible with standard inverted indexs。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:30:42 GMT)
Evolutionary Dynamics and $\Phi$-Regret Minimization in Games [38.0] Regretはオンライン学習の基礎概念として確立されており、ゲームにおける学習力学の分析にも重要な応用がある。
本稿では,全エンフミックス戦略空間の分割に対する偏差の観点から,後悔に対する理解を再考する。
ここでは、複製子力学(RD)のよく研究された進化的学習アルゴリズムが、一般的な2倍の2ドルゲームにおいて、最強の$Phi$-regretの形式をシームレスに最小化することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:48:15 GMT)
Learning from an Exploring Demonstrator: Optimal Reward Estimation for
Bandits [36.4] マルチアームバンディットインスタンスの報酬を推定する"逆バンディット"問題を導入する。
逆強化学習の関連問題に対する既存のアプローチは、最適なポリシーの実行を前提としている。
提案手法は,高信頼度アルゴリズムのクラス内でのデモンストレーションのための簡易かつ効率的な報酬推定手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:37:49 GMT)
Small random initialization is akin to spectral learning: Optimization
and generalization guarantees for overparameterized low-rank matrix
reconstruction [35.6] 本稿では,小さなランダム初期化が完全には理解されていないことを示す。
我々は、小さな乱数行列から勾配を再構成し、低い乱数行列から最適勾配に類似した解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:52:39 GMT)
TiVGAN: Text to Image to Video Generation with Step-by-Step Evolutionary
Generator [34.8] 本稿では、フレーム単位で進化し、最終的にフル長のビデオを生成する新しいトレーニングフレームワーク、Text-to-Image-to-Video Generative Adversarial Network (TiVGAN)を提案する。
ステップバイステップの学習プロセスは、トレーニングの安定化を支援し、条件付きテキスト記述に基づく高解像度ビデオの作成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:25:23 GMT)
Improved Prediction and Network Estimation Using the Monotone Single
Index Multi-variate Autoregressive Model [34.5] 単調単一指数多変量自己回帰モデル(SIMAM)に基づく半パラメトリックアプローチを開発する。
我々は、従属データに対する理論的保証と、交互に投影される勾配降下アルゴリズムを提供する。
シミュレーションデータと2つの実データ例において,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:32:29 GMT)
Rethinking Token-Mixing MLP for MLP-based Vision Backbone [34.5] 本稿では,Circulant Channel-Specific(CCS)トークン混合ベンチマークと呼ばれる,空間不変かつチャネル固有な改良された構造を提案する。
パラメータは少ないが、ImageNet1Kでは高い分類精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:59:57 GMT)
Multi-Compound Transformer for Accurate Biomedical Image Segmentation [33.5] 我々は、MCTrans(Multi-Compound Transformer)と呼ばれる統一トランスネットワークを提案する。
MCTransはトークンのシーケンスとしてマルチスケールの畳み込み機能を組み込んで、イントラスケールとインタースケールの自己アテンションを実行する。
MCTransはUNetのようなネットワークに簡単に接続でき、バイオメディカルイメージセグメンテーションにおける最先端の手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 03:45:44 GMT)
Modelling Monotonic and Non-Monotonic Attribute Dependencies with
Embeddings: A Theoretical Analysis [33.4] 本稿では,異なる埋め込み戦略の理論的限界について考察する。
最初に、いくつかのネガティブな結果を示し、最も人気のある埋め込みモデルの中には、基礎的なホーンルールさえもキャプチャできないものもあることを明らかにした。
また、いくつかの埋め込み戦略は、原則としてモノトニックな属性と非モノトニックな属性の依存関係の両方をモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:29:11 GMT)
Strong quantum computational advantage using a superconducting quantum
processor [33.0] 本研究では,66個の機能量子ビットからなる2次元プログラム可能な超伝導量子プロセッサ,TextitZuchongzhiを開発した。
我々の研究は、古典的な計算を妥当な時間で実現できない、あいまいな量子計算の優位性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:06:07 GMT)
Adversarial Generation of Continuous Images [31.9] 本稿では,INRに基づく画像デコーダ構築のための2つの新しいアーキテクチャ手法を提案する。
私たちは、最先端の連続画像GANを構築するためにそれらを使用します。
提案したINR-GANアーキテクチャは連続画像生成装置の性能を数倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 09:00:05 GMT)
Adversarial Robustness of Streaming Algorithms through Importance
Sampling [30.0] 我々は、中央の機械学習とアルゴリズムタスクに逆向きに頑健なストリーミングアルゴリズムを導入する。
我々の結果は、多くの重要なサンプリングベースのアルゴリズムが敵の堅牢性をもたらすという、単純だが強力で観察に基づいている。
我々は、様々な敵攻撃に対するアルゴリズムの堅牢性を実証的に確認し、対照的に、いくつかの一般的なアルゴリズムは堅牢ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 19:24:11 GMT)
Adventurer's Treasure Hunt: A Transparent System for Visually Grounded
Compositional Visual Question Answering based on Scene Graphs [29.6] アドベンチャラー宝探し(アドベンチャラー宝探し、Adventurer's Treasure Hunt、ATH)は、我々のモデルによる解答の手続きと冒険者の宝探しの類似性から名づけられた。
ATHは、視覚知識ベースを直接クエリすることで、答えを動的に抽出する最初のGQA訓練VQAシステムである。
GQAデータセット上では,全コンポーネントの詳細な結果とVQAパフォーマンスへの貢献を報告し,ATHが全システムの中で最高の視覚的グラウンドティングスコアを達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:39:34 GMT)
Prior-Induced Information Alignment for Image Matting [28.9] 我々は、PIIAMatting(Presideed-induced Information Alignment Matting Network)という新しいネットワークを提案する。
ピクセルワイズ対応マップの区別と層ワイズ特徴マップの相関を効率的にモデル化することができる。
PIIAMattingはAlphamatting.com, composition-1K, Distinctions-646データセットの最先端の画像マッチング手法に対して好意的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:46:59 GMT)
Real-Time Multi-View 3D Human Pose Estimation using Semantic Feedback to
Smart Edge Sensors [28.5] 各カメラビューに対する2次元関節検出は、専用の埋め込み推論プロセッサ上で局所的に行われる。
3次元ポーズは、三角法と体モデルに基づいて、中央のバックエンドにある2次元関節から回収される。
パイプライン全体がリアルタイム操作が可能なのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:00:00 GMT)
Keyphrase Generation for Scientific Document Retrieval [28.2] 本研究は,シーケンス・ツー・シーケンス・モデルが文書検索性能を大幅に向上できることを示す実証的証拠を提供する。
本稿では,キーフレーズ生成モデルの限界をよりよく理解することのできる,新たな外部評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:55:49 GMT)
Word2Box: Learning Word Representation Using Box Embeddings [28.1] 単語のベクトル表現を学習することは、NLPにおける最も基本的なトピックの1つである。
我々のモデルであるWord2Boxは、単語表現の問題に対する領域ベースアプローチを採用し、単語を$n$次元長方形として表現する。
様々な単語類似性タスク、特にあまり一般的でない単語の性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 01:17:11 GMT)
ACN: Adversarial Co-training Network for Brain Tumor Segmentation with
Missing Modalities [26.4] 本稿では,この問題を解決するために,新たにACN(Adversarial Co-Training Network)を提案する。
ACNは、相互のドメインを補うために、完全なモダリティと欠落したモダリティの両方に複合的な学習プロセスを可能にする。
提案手法は, 欠落した状況下において, 全ての最先端手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:53:11 GMT)
Integrating topic modeling and word embedding to characterize violent
deaths [26.0] コーパス内のトピックを識別し,文書をトピックシーケンスとして表現する新しい手法を提案する。
まず、埋め込み空間のスパース表現を提供するベクトル(談話原子)の集合を同定する。
対象者のジェンダーバイアスと,女性被害者と男性被害者の物語の有病率を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 01:53:20 GMT)
Single RGB-D Camera Teleoperation for General Robotic Manipulation [25.3] 人間のモーションキャプチャー装置として1台のRGB-Dカメラを用いた遠隔操作システムを提案する。
本システムでは, 布の折り畳み, 打抜き, 穴内の3mmクリアランスペグなど, 汎用的な操作を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 05:07:17 GMT)
A Span-Based Model for Joint Overlapped and Discontinuous Named Entity
Recognition [24.7] 重なり合いと不連続性の両方を共同で認識できる新しいスパンベースモデルを提案する。
複数のベンチマークデータセットの実験結果から,重なり合った不連続なNERに対して,我々のモデルは高い競争力を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 02:37:20 GMT)
Robust Distributed Optimization With Randomly Corrupted Gradients [24.3] 本研究では, ビザンチンの故障に頑健で, 潜在的に敵対的な挙動を示す一階分散最適化アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは順序正規化と信頼に値する統計的誤差収束率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 19:45:25 GMT)
Striking the Right Balance: Recall Loss for Semantic Segmentation [24.0] クラス不均衡は、セマンティックセグメンテーションのようなコンピュータビジョンアプリケーションにおける基本的な問題である。
我々は,バニラクロスエントロピー損失を変形させることにより,ハードクラスの鉱業損失を提案する。
本研究では, 標準クロスエントロピー損失と逆周波数重み付き損失との間に, 新たなリコール損失が徐々に変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:02:03 GMT)
Making Images Real Again: A Comprehensive Survey on Deep Image
Composition [21.7] 画像合成は、ある画像から前景を切り取り、別の画像に貼り付け、合成画像を作成することを目的としている。
しかし、合成画像が非現実的になるような問題は数多くある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 09:09:14 GMT)
Explicit Clothing Modeling for an Animatable Full-Body Avatar [21.5] マルチビューキャプチャービデオから上半身の衣服を明示的に表現したアニマタブルな布製のアバターを製作した。
身体力学と衣服状態の相互作用を学習するために、時間的畳み込みネットワークを用いて衣服潜伏コードの予測を行う。
3つの異なるアクターに対してフォトリアリスティックなアニメーションを出力し、単層アバターよりも布体アバターの利点を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:58:40 GMT)
Unsupervised Continual Learning via Self-Adaptive Deep Clustering
Approach [20.6] 本稿では,自己適応型深層学習者(KIERA)の知識保持について述べる。
KIERAは、弾力性のあるネットワーク構造を持つフレキシブル・ディープ・クラスタリング・アプローチの概念から開発され、時間的に変化する環境に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:37:14 GMT)
Hyperspectral Remote Sensing Image Classification Based on Multi-scale
Cross Graphic Convolution [20.4] マルチスケール機能マイニング学習アルゴリズム(MGRNet)を提案する。
MGRNetは、主成分分析を用いて、元のハイパースペクトル画像(HSI)の次元を減少させ、その意味情報の99.99%を保持する。
3つの一般的なハイパースペクトルデータセットの実験により,本論文で提案したMGRNetアルゴリズムは,認識精度において従来の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:28:09 GMT)
Dizygotic Conditional Variational AutoEncoder for Multi-Modal and
Partial Modality Absent Few-Shot Learning [19.9] ディジゴティック条件変分オートエンコーダ(DCVAE)と呼ばれる新しいマルチモーダルデータ拡張手法を提案する。
DCVAEは、2つの条件変分オートエンコーダ(CVAE)を同じシードでペアリングすることで特徴合成を行うが、ジジゴティック共生方式では異なるモダリティ条件を行う。
2つのCVAEの生成した特徴を適応的に組み合わせて最終特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:29:55 GMT)
Political Ideology and Polarization of Policy Positions: A
Multi-dimensional Approach [19.4] 我々は,政策のイデオロギーを,姿勢とイデオロギーの曖昧な共存を区別して検討する。
政治学の理論的な記述と相まって、イデオロギーを多次元的構成として扱う。
この枠組みは, 時間的・多面的なイデオロギー距離の測定値である分極の定量的解析を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 04:03:04 GMT)
VAT-Mart: Learning Visual Action Trajectory Proposals for Manipulating
3D ARTiculated Objects [19.3] 3次元の明瞭な物体の空間は、その無数の意味圏、多様な形状幾何学、複雑な部分関数に非常に豊富である。
それまでの作業は, 関節パラメータを推定し, 3次元関節物体の視覚的表現として機能する, 抽象運動学的な構造が主流であった。
本研究では,物体中心の動作可能な視覚的先入観を,知覚システムが運動構造推定よりも動作可能なガイダンスを出力する,新しい知覚-相互作用ハンドシェイキングポイントとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:47:31 GMT)
Multi-task curriculum learning in a complex, visual, hard-exploration
domain: Minecraft [18.8] 私たちは、複雑な視覚的な領域でカリキュラムの学習を探索し、多くの難しい探索課題を経験します。
学習の進歩は,効果的なカリキュラムを自動構築する上で,学習可能性の信頼性の高い尺度であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:50:40 GMT)
Dynamic Planning and Learning under Recovering Rewards [18.8] 我々は「純粋周期ポリシー」のクラスの性能保証を提案し、構築し、証明する。
私たちのフレームワークとポリシー設計は、他のオフライン計画およびオンライン学習アプリケーションに適応する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:40:07 GMT)
Evading Adversarial Example Detection Defenses with Orthogonal Projected
Gradient Descent [18.0] 敵の例検出防衛の実施には、モデルによって同時に分類され、非敵の例として検出されなければならない敵の例を見つける必要がある。
複数の同時的制約を満たそうとする既存の攻撃は、他の制約を満足させるコストで、1つの制約に対して過度に最適化されることが多い。
本手法は,4つの最先端検出防御を回避し,検出率を0%に抑えながら精度を0%に低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 23:19:02 GMT)
Motion Projection Consistency Based 3D Human Pose Estimation with
Virtual Bones from Monocular Videos [16.8] 仮想骨の概念は3次元ポーズ推定における累積誤差の問題を解決するために提案される。
本稿では,実際の骨と仮想骨を同時に予測するネットワークを提案する。
ネットワークによって予測される2次元投影位置変位とカメラによるキャプチャされた実2次元変位との整合性は、3次元人間のポーズを学習するための新しい投影整合性損失として提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:37:57 GMT)
Reasoning on $\textit{DL-Lite}_{\cal R}$ with Defeasibility in ASP [16.8] 我々は,不可能な公理を持つ知識ベースを$textitDL-Lite_cal R$で定義し,それらの意味的および計算的性質について検討する。
制限形式である$textitDL-Lite_cal R$ axiomsにより、より単純なASPエンコーディングを定式化できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:23:11 GMT)
Bootstrapping the error of Oja's Algorithm [16.0] ストリーム主成分分析のためのOjaのアルゴリズムから,主固有ベクトルの推定誤差の不確かさを定量化する問題を考察する。
オンラインで更新できる乗算ブートストラップアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:27:26 GMT)
Learning and Planning in Average-Reward Markov Decision Processes [15.6] 我々は,平均回帰MDPの学習と計画アルゴリズムを導入する。
全てのアルゴリズムは,平均報酬の推定値を更新する際に,従来の誤差よりも時間差誤差を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:06:53 GMT)
Sparsely Overlapped Speech Training in the Time Domain: Joint Learning
of Target Speech Separation and Personal VAD Benefits [15.4] 本稿では,重み付きSI-SNR損失と目標音声分離と個人VADの併用学習を提案する。
実験の結果,提案手法は完全重畳音声のSDRにおいて,ベースラインを1.73dB向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 02:35:03 GMT)
Causal Reinforcement Learning using Observational and Interventional
Data [14.9] 環境の因果モデルを効率的に学習することは、PMDPで動作するモデルRLエージェントの重要な課題である。
学習エージェントが環境と直接対話することでオンライン体験を収集できるシナリオを考察する。
オンラインとオフラインのエクスペリエンスは、因果モデルを学ぶために安全に組み合わせられるか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 06:58:20 GMT)
Hyperbolic Busemann Learning with Ideal Prototypes [14.5] 本研究では,任意のデータの表現学習のための双曲型ブセマン学習を提案する。
理想のプロトタイプに対して近似性を計算するために、罰則を付したブセマン損失を導入する。
実験により,本手法は,近年の超球面・双曲型プロトタイプよりも高い精度で,分類信頼性の自然な解釈を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:36:59 GMT)
Realtime Robust Malicious Traffic Detection via Frequency Domain
Analysis [14.2] 本稿では,リアルタイムMLに基づく不正なトラフィック検出システムであるWhisperを提案する。
42種類の攻撃で実験したところ、ウィスパーは様々な高度なステルス攻撃を正確に検出でき、少なくとも18.36%の改善が達成された。
様々な回避攻撃の下でも、Whisperは検出精度の約90%を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:38:05 GMT)
Progressive Class-based Expansion Learning For Image Classification [12.9] クラスベースの拡張学習は、クラスベースの拡張最適化方式でボトムアップ成長戦略を取る。
本研究は,授業の難易度を優先的に選択するために,クラス混同基準を開発する。
このように、混乱したクラスの分類境界は頻繁に刺激され、きめ細かい形になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 06:11:32 GMT)
On Power Laws in Deep Ensembles [12.7] 1つの大きなネットワークは、同じ数のパラメータを持つ複数の中規模ネットワークのアンサンブルよりも性能が悪くなる可能性があることを示す。
検出された電力法則的依存関係を用いて、所定の構造を持つネットワークの集合から得られる利益を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:19:55 GMT)
Understanding Dynamics of Nonlinear Representation Learning and Its
Application [12.7] 暗黙的非線形表現学習のダイナミクスについて検討する。
我々は,データ構造アライメント条件がグローバル収束に十分であることを示す。
我々はデータ構造アライメント条件を満たす新しいトレーニングフレームワークを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:31:30 GMT)
Multi-objective Evolutionary Approach for Efficient Kernel Size and
Shape for CNN [12.7] VGGNetやResNetのようなCNNトポロジにおける最先端の開発は、ますます正確になっている。
これらのネットワークは数十億の演算とパラメータを含む計算コストが高い。
本稿では,畳み込み層におけるカーネルのサイズと数を削減することにより,計算資源の消費を最適化することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:47:29 GMT)
Topos and Stacks of Deep Neural Networks [12.3] 既知のすべてのディープニューラルネットワーク(DNN)は、標準的なGrothendieckのトポのオブジェクトに対応する。
層内の不変構造(CNNやLSTMなど)は、Giraudのスタックに対応している。
ネットワークのセマンティック機能は、そのような言語で理論を表現し、入力データに関する出力の質問に答える能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:50:06 GMT)
An Efficient Batch Constrained Bayesian Optimization Approach for Analog
Circuit Synthesis via Multi-objective Acquisition Ensemble [11.6] MACE(Multi-objective Acquisition Function Ensemble)を用いた並列化可能なベイズ最適化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,バッチサイズが15のときの非制約最適化問題に対する微分進化(DE)と比較して,シミュレーション全体の時間を最大74倍削減することができる。
制約付き最適化問題に対して,提案アルゴリズムは,バッチサイズが15の場合に,重み付き改善に基づくベイズ最適化(WEIBO)アプローチと比較して最大15倍の高速化を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:21:28 GMT)
Improving Prediction of Low-Prior Clinical Events with Simultaneous
General Patient-State Representation Learning [11.6] 我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の文脈におけるアプローチについて研究する。
モデルトレーニングにおける一般的な患者状態表現タスクの導入は、個別の低優先度目標の予測を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:32:12 GMT)
Scalable Optimal Classifiers for Adversarial Settings under Uncertainty [10.9] 本稿では,攻撃者に対して目的が不明な攻撃者がクラス-1データを生成する対角的設定において,最適な分類器を見つけることの問題点を考察する。
この低次元キャラクタリゼーションにより,ほぼほぼ最適な分類器をスケーラブルに計算する訓練手法が開発可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:33:53 GMT)
LiteGEM: Lite Geometry Enhanced Molecular Representation Learning for
Quantum Property Prediction [10.8] 我々は,分子のHOMO-LUMOギャップを予測する大規模量子化学データセットであるKDD Cup 2021-PCQM4M-LSCを提案する。
LiteGEMは、ディープグラフニューラルネットワークと様々な自己教師型学習タスクの助けを借りて、テストセットの平均絶対誤差0.1204を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 09:23:49 GMT)
Progressive Joint Low-light Enhancement and Noise Removal for Raw Images [10.8] モバイル機器の低照度撮像は、比較的小さな開口部を通過する入射光が不足しているため、通常困難である。
そこで我々は,共同照明調整,色強調,遮音を行う低照度画像処理フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、他のカメラモデルに適応する際に、大量のデータを再構成する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:43:52 GMT)
Rail-5k: a Real-World Dataset for Rail Surface Defects Detection [10.4] 本稿では,実世界のアプリケーションシナリオにおける視覚アルゴリズムの性能をベンチマークするためのRail-5kデータセットを提案する。
われわれは、中国各地の鉄道から5万枚以上の高品質の画像を集め、1100枚の画像に注釈を付け、鉄道の専門家の助けを借りて、最も一般的な13種類の鉄道欠陥を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 01:53:52 GMT)
Speech2Properties2Gestures: Gesture-Property Prediction as a Tool for
Generating Representational Gestures from Speech [9.9] 本研究では,ジェスチャ生成のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法はまずジェスチャーを予測し,次にジェスチャー特性の予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:07:59 GMT)
Fast Bayesian Variable Selection in Binomial and Negative Binomial
Regression [9.8] 本稿では,二項回帰および負二項回帰における変数選択のための効率的なMCMCスキームを導入し,ロジスティック回帰を特別な事例として活用する。
実験では、17万の共変量を持つデータを含む、我々のアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 20:54:41 GMT)
Shape registration in the time of transformers [9.7] 本研究では,非剛性3次元点雲の効率的な登録のための変圧器ベース手法を提案する。
このアーキテクチャの潜在能力を生かして、基礎的真理対応のスパースセットだけを必要とするモデルを訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:56:20 GMT)
Expert Q-learning: Deep Q-learning With State Values From Expert
Examples [9.7] エキスパートQラーニングは、Dueling Q-learningにインスパイアされ、半教師付き学習のアイデアを強化学習に取り入れることを目的とした。
オフラインの専門家は、-1, 0, 1から状態の値だけを予測するだけで、これが悪いか、中立か、良い状態かを示す。
また,本アルゴリズムでは,Q-ネットワークとエキスパートネットワークの非同期コピーも保持し,Double Q-learningと同じ方法で目標値を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:41:45 GMT)
Robust Learning-Augmented Caching: An Experimental Study [9.0] キャッシュにおける鍵となる最適化問題は、将来を知ることなく最適に解決できない。
学習強化アルゴリズムの新しい分野は、古典的なオンラインキャッシュアルゴリズムを活用するソリューションを提案する。
簡単な手法は、高い性能の予測器よりも低いオーバーヘッドしか持たないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:15:07 GMT)
Modeling and Reasoning in Event Calculus using Goal-Directed Constraint
Answer Set Programming [8.7] イベント計算(英: Event Calculus、EC)は、常識推論を健全で論理的な基礎でモデル化する形式主義の一群である。
ECを用いた推論の機械化の試みは、高密度領域における連続的な変化の処理に困難に直面した。
我々は、ECシナリオが自然に、直接、s(CASP)にエンコードされる方法と、誘引的および誘引的推論タスクを実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:43:25 GMT)
The Deep Neural Network based Photometry Framework for Wide Field Small
Aperture Telescopes [8.6] 近年、天体の検出と分類のためにディープニューラルネットワークが提案されている。
我々は、深層ニューラルネットワークによる天体目標検出フレームワークの能力を拡張し、光度測定や分光法に適したものにする。
私たちのニューラルネットワークは、古典的手法よりも光度測定の性能が優れていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:34:15 GMT)
A Time-Delay Feedback Neural Network for Discriminating Small,
Fast-Moving Targets in Complex Dynamic Environments [8.6] 複雑な視覚環境の中で小さな移動物体を識別することは、自律型マイクロロボットにとって重要な課題である。
フィードバック接続を備えたSTMDベースのニューラルネットワーク(Feedback STMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 02:02:51 GMT)
Multimodal Trajectory Prediction Conditioned on Lane-Graph Traversals [8.2] 本稿では,学習した個別ポリシーのロールアウトとレーングラフのサブセットに着目したデコーダを組み合わせた新しい手法を提案する。
本モデルは, nuScenes 動作予測データセット上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:23:14 GMT)
Contrastive Counterfactual Visual Explanations With Overdetermination [7.9] CLEARイメージは、満足いく説明は対照的で、事実的であり、測定可能であるべきだという見解に基づいている。
CLEAR画像は、Grad-CAMやLIMEなどの手法を平均27%向上させる医療画像ケーススタディに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:24:17 GMT)
R2RNet: Low-light Image Enhancement via Real-low to Real-normal Network [7.8] 本稿ではR2RNetと呼ばれる低照度画像強調のための新しいReal-low to Real-normal Networkを提案する。
合成画像で訓練された他のほとんどの方法とは異なり、我々は最初の大規模実世界ペアロー/ノーマルライト画像データセットを収集する。
提案手法はコントラストを適切に改善し,ノイズを同時に抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 09:33:13 GMT)
Hate Speech Detection in Clubhouse [6.9] Google Perspective Scoresを用いて,収集したインスタンスを統計的視点から分析する。
我々の実験では、パースペクティブスコアは、高レベルのテキスト機能として、WordsとWord2Vecのバグよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:39:03 GMT)
Deep Learning Image Recognition for Non-images [6.9] CPC-Rアルゴリズムは、非画像データを可視化することにより、非画像データを画像に変換する。
ディープラーニングCNNアルゴリズムは、これらの画像の学習問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:36:36 GMT)
Iris Presentation Attack Detection by Attention-based and Deep
Pixel-wise Binary Supervision Network [6.7] 虹彩提示攻撃検出(PAD)は虹彩認識システムにおいて重要な役割を担っている。
既存のCNNベースのPADソリューションの多くは、CNNのトレーニング中にバイナリラベルを監督するのみである。
本稿では,A-PBS(Deep Pixel-wise binary supervision)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:47:08 GMT)
RadGraph: Extracting Clinical Entities and Relations from Radiology
Reports [6.4] RadGraphは、フルテキストの胸部X線診断レポートにおけるエンティティと関係のデータセットである。
我々のデータセットは、胸部X線写真にリンクした際のコンピュータビジョンやマルチモーダル学習と同様に、医療自然言語処理の幅広い研究を促進することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:24:23 GMT)
An Uncertainty Estimation Framework for Probabilistic Object Detection [5.8] 本稿では,物体検出における不確実性を推定する2つの一般的な手法を組み合わせた新しい手法を提案する。
我々のフレームワークは、予測の不確実性を近似するために、深いアンサンブルとモンテカルロのドロップアウトを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:29:59 GMT)
We Should at Least Be Able to Design Molecules That Dock Well [5.8] そこで本研究では,タンパク質への分子結合を評価する一般的な計算手法であるドッキングに基づくベンチマークを提案する。
グラフベース生成モデルでは,ドッキングスコアの高い分子を現実的な大きさのトレーニングセットを用いて学習すると生成できないことが観察された。
本稿では,簡易なスコアリング関数に基づくベンチマークの簡易版を提案し,テストしたモデルで部分的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:21:45 GMT)
Recurrent neural network transducer for Japanese and Chinese offline
handwritten text recognition [5.7] 日本語と中国語のオフラインテキスト行画像を認識するためのRNN-Transducerモデルを提案する。
提案モデルでは,入力画像からの視覚情報と言語情報の両方を利用する。
実験結果から,提案モデルが全データセットの最先端性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:16:44 GMT)
Cosmic-CoNN: A Cosmic Ray Detection Deep-Learning Framework, Dataset,
and Toolkit [5.7] 汎用CR検出モデルを生成するためのディープラーニングフレームワークであるCosmic-CoNNを提案する。
我々は、ラス・カンブレス天文台のグローバル望遠鏡ネットワークから数千の画像を活用する、大規模で多様な地上ベースのCRデータセットを構築した。
また、コンソールコマンド、Webベースのアプリケーション、Python APIを含む一連のツールを構築して、天文学者のコミュニティによって広くアクセス可能な、自動で堅牢なCR検出を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:04:56 GMT)
Dynamic Urban Planning: an Agent-Based Model Coupling Mobility Mode and
Housing Choice. Use case Kendall Square [5.6] 本稿では,住民の行動パターンを特徴付けるエージェントモデルを提案する。
この意思決定プロセスに影響を与える基準の現実的な識別と表現は、潜在的住宅インセンティブの影響を理解し評価するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:54:44 GMT)
Lambda Learner: Fast Incremental Learning on Data Streams [5.5] 本稿では,データストリームからのミニバッチに対するインクリメンタル更新によるモデルトレーニングのための新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークのモデルでは,オフラインデータに基づいてトレーニングされた周期的に更新されたモデルを推定し,モデル更新が時間に敏感な場合,性能が向上することを示す。
我々は、大規模ソーシャルネットワークのためのスポンサー付きコンテンツプラットフォームに大規模な展開を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:27:01 GMT)
Knowledge Transfer by Discriminative Pre-training for Academic
Performance Prediction [5.3] 本稿では,学業成績予測のための差別的事前学習タスクを用いた転帰学習フレームワークであるDPAを提案する。
従来の最先端生成事前学習法と比較して、DPAはよりサンプリング効率が良く、より低いアカデミック性能予測誤差に迅速に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:02:23 GMT)
Quantifying Social Biases in NLP: A Generalization and Empirical
Comparison of Extrinsic Fairness Metrics [5.2] バイアスを測定することは、NLP/MLモデルの理解を深め、不公平に対処するための鍵となる。
NLPで使用される公平度測定値の違いと類似点について,さらに詳しく検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:02:33 GMT)
Training Massive Deep Neural Networks in a Smart Contract: A New Hope [5.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、DeFiやNFTトレーディングといったブロックチェーンアプリケーションで非常に有用である。
本稿では,A New Hope (ANH) と呼ばれる新しいプラットフォーム設計を提案する。
i) 計算集約的なスマートコントラクトトランザクションは、結果を必要とするノード、あるいは特定のサービスプロバイダによってのみ実行される、(ii) 非決定論的スマートコントラクトトランザクションは、不確実な結果をもたらす、という考え方です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:38:44 GMT)
VOGUE: Answer Verbalization through Multi-Task Learning [4.9] マルチタスクに基づく応答言語化フレームワークVOGUE(VerbalizationOuGh mUlti-task lEarning)を提案する。
我々のフレームワークは、質問やクエリを同時に入力として使用することで、結果を生成することができる。
既存データセットの枠組みを評価した結果,BLEUとMETEORの両スコアにおいて,現在のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:12:34 GMT)
Projection-wise Disentangling for Fair and Interpretable Representation
Learning: Application to 3D Facial Shape Analysis [4.7] 合流バイアスは、特に臨床実践において、機械学習を実践する上で重要な問題である。
複数のバイアスに依存しない表現を学習する問題について考察する。
本稿では,ほぼすべての情報を潜在表現に保持しながらバイアスを軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 19:24:07 GMT)
Online Estimation and Coverage Control with Heterogeneous Sensing
Information [4.4] 不均一なマルチロボットセンシングシステムは、均質なシステムよりもより包括的に物理過程を特徴付けることができる。
複数の感覚データへのアクセスにより、このようなシステムは相補的な情報源間で情報を融合することができる。
低忠実度データはより豊富であり、高忠実度データはより信頼できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 20:59:57 GMT)
A More Compact Object Detector Head Network with Feature Enhancement and
Relational Reasoning [4.2] よりコンパクトなオブジェクト検出器ヘッドネットワーク(CODH)を提案する。
提案手法では,ヘッドネットワークのパラメータは最先端のカスケードR-CNNより0.6倍小さいが,COCOテストデブでは1.3%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:38:57 GMT)
Real-Time Human Pose Estimation on a Smart Walker using Convolutional
Neural Networks [4.1] スマートウォーカのコンテキストにおける患者モニタリングとデータ駆動型ヒューマン・イン・ザ・ループ制御に対する新しいアプローチを提案する。
完全かつコンパクトなボディ表現を、リアルタイムおよび安価なセンサーから抽出することができる。
有望な結果にもかかわらず、現実のシナリオにおけるリハビリテーションツールとしてのパフォーマンスを評価するために、障害のあるユーザにより多くのデータを収集する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:11:48 GMT)
Early Mobility Recognition for Intensive Care Unit Patients Using
Accelerometers [3.8] Intensive Care Unit (ICU) 患者に対するヒト活動認識, 早期移動認識の医療応用を提案する。
我々のシステムには、ICU患者からの加速度計に基づくデータ収集と、患者の早期モビリティを認識するAIモデルが含まれている。
その結果,モデル精度は77.78%から81.86%に向上し,モデル不安定性(標準偏差)は16.69%から6.92%に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:59:31 GMT)
Feature Combination Meets Attention: Baidu Soccer Embeddings and
Transformer based Temporal Detection [3.8] 本稿では,サッカー中継ビデオにおけるイベントの発生状況と発生状況を検出するための2段階のパラダイムを提案する。
具体的には,サッカーデータ上に複数のアクション認識モデルを微調整し,ハイレベルなセマンティックな特徴を抽出する。
このアプローチは、サッカーネットv2チャレンジにおける2つのタスク、すなわちアクションスポッティングとリプレイグラウンドにおいて、最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:00:21 GMT)
Fast computation of mutual information in the frequency domain with
applications to global multimodal image alignment [3.6] 情報理論における相互情報(MI)の概念は,多モードアライメントプロセスの導出のための類似度尺度として広く用いられている。
すべての離散空間変位に対する計算MIの効率的なアルゴリズムを提案する。
提案手法の有効性を3つのベンチマークデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:27:05 GMT)
TENT: Tensorized Encoder Transformer for Temperature Forecasting [3.5] 天気予報のためのトランスフォーマーアーキテクチャに基づく新しいモデルを提案する。
元の変換器と3D畳み込みニューラルネットワークと比較して、提案したTENTモデルは、気象データの基本となる複雑なパターンをより良くモデル化できることを示す。
2つの実生活気象データセットの実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:17:22 GMT)
Domain Adaptation Broad Learning System Based on Locally Linear
Embedding [3.3] 提案アルゴリズムは,対象領域からのラベル付きデータのごく一部とソース領域からのラベル付きデータのすべてを用いて,ロバストな分類モデルを学習することができる。
その結果,既存の移動学習手法よりも実行時間が少なく,分類精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 01:55:57 GMT)
Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive
Educational Systems [3.3] ラベルスカース問題を回避する一般的な方法は、学習項目の内容の表現を学習するためのモデルを事前学習することである。
本稿では,総合的な対話型教育システムのための基礎的事前学習課題のクラスであるアセスメント・モデリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 05:00:25 GMT)
A Diffeomorphic Aging Model for Adult Human Brain from Cross-Sectional
Data [3.2] そこで本稿では,異なる時点の被験者の画像を用いて,与えられた人口の老化モデルを構築する手法を提案する。
提案手法は,2つの公開断面データセット上で有効に検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:04:05 GMT)
A Rational Entailment for Expressive Description Logics via Description
Logic Programs [3.2] 我々は、表現的記述論理(DL)のための合理的なエンテーメントのモデル化方法を示す。
非単調なDL知識ベースを記述論理プログラム(dlプログラム)にコンパイルする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:35:42 GMT)
Non-Exhaustive Learning Using Gaussian Mixture Generative Adversarial
Networks [3.0] 我々は、新しいオンライン非排他的学習モデル、すなわち、非排他的ガウス混合生成適応ネットワーク(NE-GM-GAN)を提案する。
提案モデルでは,GANなどの深層生成モデル上での潜在表現を合成し,テストデータ中の新しいクラスのインスタンスをインクリメンタルに検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:20:22 GMT)
Developing a cyber security culture: Current practices and future needs [2.8] 過去10年間の58件の調査記事(2010-2020)を特定し分析する
トップマネジメントのサポート、ポリシーと手順、そして認識は、サイバーセキュリティ文化の育成に不可欠である。
アンケートと調査は、サイバーセキュリティ文化を測定する最もよく使われるツールである。
実践者にとって、この記事では、堅牢なセキュリティ文化の作成と管理に不可欠な要素とモデルを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:31:33 GMT)
Object Detection Based Handwriting Localization [2.7] 文書から手書き領域をローカライズするオブジェクト検出手法を提案する。
提案手法は手書き文字認識や署名検証などの他の作業を容易にすることも期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 21:25:20 GMT)
The Convergence Rate of SGD's Final Iterate: Analysis on Dimension
Dependence [2.5] Gradient Descent (SGD) は最適化において最も単純で一般的な手法の一つである。
定次元設定におけるSGDの最終点収束を特徴付ける方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:51:04 GMT)
HALF: Holistic Auto Machine Learning for FPGAs [1.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画像や自然言語処理などの組み込みシステムに関連する領域において、複雑な問題を解決することができる。
特定のFPGAプラットフォームにDNNを効率よく実装するためには、例えばエネルギー効率など、膨大な設計パラメータを考慮する必要がある。
FPGA上でのDNN実装の質は, 自動的, 全体的設計手法により大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:45:47 GMT)
Recent Advances in Fibrosis and Scar Segmentation from Cardiac MRI: A
State-of-the-Art Review and Future Perspectives [1.8] 晩期ガドリニウム増強(LGE)心血管磁気共鳴(CMR)は臨床診断と治療を確実に導くのに有効である。
本報告では, 心臓線維症とスカーセグメンテーションの高精度化をめざして, 従来および現在の技術動向を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:30:35 GMT)
Pulse of the Pandemic: Iterative Topic Filtering for Clinical
Information Extraction from Social Media [1.6] 新型コロナウイルスのパンデミックの急速な進展は、公衆衛生上の緊急事態において、最新の臨床知識を急速に広める必要性を浮き彫りにした。
ソーシャルメディアデータから臨床関連情報を抽出するための,教師なしかつ反復的なアプローチを提案する。
このアプローチは、約5200万件の新型コロナウイルス関連ツイートから、臨床関連性の高い詳細なトピックやツイートを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:50:35 GMT)
Overview of BioASQ 2020: The eighth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering [1.6] 本稿では,評価フォーラム (CLEF) 2020 カンファレンス・ラボで実験室として実施されている BioASQ チャレンジの第8版の概要を紹介する。
BioASQは、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答のためのシステムと方法論の推進を目的とした一連の課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:24:17 GMT)
Random Forests for dependent data [1.5] 本稿では,RFの新たな拡張であるRF-GLSを提案する。
この拡張の鍵は、大域的OLS最適化として回帰木における局所的な決定の等価表現である。
RF-GLSによるRFの予測と予測の精度向上を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:10:51 GMT)
Quasiconformal model with CNN features for large deformation image
registration [1.5] 準コンフォーマル理論と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の融合による大規模変形画像登録法を開発した。
従来の画像登録法とは異なり,提案手法の単射性は準等角的理論によって保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:59:26 GMT)
Data Poisoning Won't Save You From Facial Recognition [1.1] データ中毒は、Webスクラッド画像で訓練された顔認識モデルに対する説得力のある防御として提案されている。
この戦略がセキュリティの誤った感覚をもたらすことを実証する。
大規模顔認識に対する毒殺攻撃の2つのシステムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:06:19 GMT)
Explaining the Performance of Multi-label Classification Methods with
Data Set Properties [1.1] MLC(Multi-label Classification)のためのデータセットと手法に関する総合メタラーニング研究を提案する。
ここでは,40個のMLCデータセットを,データの異なる特性を記述した50個のメタ特徴を用いて解析する。
MLCデータセットの空間を記述する最も顕著なメタ機能は、ラベル空間の異なる側面を評価するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:00:05 GMT)
CVEH: A Dynamic Framework To Profile Vehicle Movements To Mitigate Hit
And Run Cases Using Crowdsourcing [0.9] 先進国では、警備部隊は高度な装備、高速車両、ドローン、ヘリコプターを使って犯罪者の車両を捕まえた。
発展途上国では、経営コストやその他の制約により、このようなスキームは利用できない。
我々は、開発途上国がクラウドソーシング技術を用いて、犯罪者の動きをプロファイルできるCVEHというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:52:28 GMT)
Toward a Next Generation Particle Precipitation Model: Mesoscale
Prediction Through Machine Learning (a Case Study and Framework for Progress) [0.9] 我々は、新しい、より有能な粒子沈殿データのデータベースを作成、キュレート、分析し、利用可能にした。
PrecipNetと呼ばれるニューラルネットワークは、MLアプローチによって得られる表現力の増大を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:19:33 GMT)
Optimizing Ansatz Design in QAOA for Max-cut [0.9] CNOTは現代の量子コンピュータの主要なエラー源の1つである。
本稿では,回路内のCNOTゲート数を削減するための2つのハードウェア独立手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:59:59 GMT)
One-sided destructive quantum interference from an exceptional
point-enabled metasurface [0.9] 量子干渉は一方にしか存在せず、他方にしか存在できないことを示す。
片側干渉は、テーラーメイドの準曲面でさらに操作することができる。
非エルミートビアニソトロピックな準曲面は、2光子量子干渉をチューニングする際により多くの自由度を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:29:27 GMT)
Twenty-three millisecond electron spin coherence of erbium ions in a
natural-abundance crystal [0.8] これは、核スピンが豊富な物質の中で測定される最長の電子スピンコヒーレンス時間である。
Er$3+$:CaWO$_4$を量子ネットワークの先導プラットフォームとして確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 20:45:11 GMT)
CLIPDraw: Exploring Text-to-Drawing Synthesis through Language-Image
Encoders [0.8] CLIPDrawは、自然言語入力に基づいて新しい描画を合成するアルゴリズムである。
ピクセル画像ではなく、ベクターストローク(ベクトルストローク)上で動作します。
結果はCLIPDrawと他の合成-スルー-最適化法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:43:26 GMT)
A Knowledge-Grounded Dialog System Based on Pre-Trained Language Models [0.8] 第9回対話システム技術チャレンジ(DSTC9)のために開発された知識基底ダイアログシステムを提案する。
既存の言語モデルによるトランスファー学習を活用して,課題トラックのタスクを達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:56:10 GMT)
Adding Interactivity to Education of Complex Wireless Networks Using
Digital Game-Based Learning [0.6] デジタルゲームベース学習(DGBL)は,工学的授業に適用した場合の学習効果を高めることが確認されている。
本研究は、視覚的かつ体系的なビューを特徴とするDGBLプラットフォームを設計することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:09:57 GMT)
Capturing Dynamics of Time-Varying Data via Topology [0.5] 時間変化の計量空間を要約する新しいツール: crocker stackを紹介した。
魚の群れや鳥の群れが形成する計量空間の時間変化は、膨大な量の情報を含むことができる。
生物凝集モデルに影響を及ぼすパラメータ識別タスクに対するクロッカースタックの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:10:20 GMT)
PhysiNet: A Combination of Physics-based Model and Neural Network Model
for Digital Twins [0.5] 本稿では,物理モデルとニューラルネットワークモデルを組み合わせて,システムのライフサイクル全体の予測精度を向上させるモデルを提案する。
実験により、提案したハイブリッドモデルは、物理ベースモデルとニューラルネットワークモデルの両方より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:13:16 GMT)
Complexity-based partitioning of CSFI problem instances with
Transformers [0.4] 共役正規形式 (CNF) の合成式同型問題を異なる複雑性の群に分割する2段階のアプローチを提案する。
提案手法を擬似ランダムに生成したデータセット上で評価し,有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:48:12 GMT)
Efficient Dialogue State Tracking by Masked Hierarchical Transformer [0.3] 我々は、リッチリソース言語によるトレーニングセットと低リソース言語によるテストセットを備えた言語間ダイアログ状態トラッカーを構築した。
スロット操作分類タスクと状態追跡タスクを共同学習する手法を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:35:49 GMT)
Overview of BioASQ 2021: The ninth BioASQ challenge on Large-Scale
Biomedical Semantic Indexing and Question Answering [0.3] BioASQの課題は、大規模バイオメディカルセマンティックインデックスと質問応答の最先端化である。
本稿では,評価フォーラム(CLEF, Conference and Labs of the Evaluation Forum)2021におけるBioASQチャレンジの9回目の概要について述べる。
合計で170以上のシステムを持つ42チームが、チャレンジの4つのタスクに参加するために登録された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:03:11 GMT)
Ensembling Shift Detectors: an Extensive Empirical Evaluation [0.3] データセットシフトという用語は、機械学習モデルをトレーニングするために使用されるデータが、モデルが動作する場所と異なる状況を指す。
本稿では,各検出器の統計的テストの重要度をデータセットに調整しながら,相補的なシフト検出器をアンサンブルする,単純かつ強力な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:21:16 GMT)
What's in a Measurement? Using GPT-3 on SemEval 2021 Task 8 -- MeasEval [0.2] 2020年夏、OpenAIはGPT-3自動回帰言語モデルをリリースした。
私たちは特に、GPT-3がSemEval 2021 MeasEvalタスクにもたらすメリットに興味がありました。
私たちは、GPT-3の数発の学習機能を使って、以前の作業よりも優れたパフォーマンスを持つソリューションをより簡単に開発できるかどうかを確かめたかったのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:48:25 GMT)
Realizing coherently convertible dual-type qubits with the same ion
species [0.2] 同じイオン種を用いた2つのコヒーレント変換可能な量子ビット型を実装した。
量子ビットを171Yb+イオンの2対のクロック状態に符号化し、狭帯域レーザーを用いた2種類の高速かつ高忠実な変換を実現する。
我々の研究は、将来の大規模量子コンピューティングとネットワークのために、同じイオン種を持つコヒーレントに変換可能なデュアルタイプの量子ビットを使用することの可能性と利点を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:00:08 GMT)
The Food Recognition Benchmark: Using DeepLearning to Recognize Food on
Images [0.2] モバイルMyFoodRepoアプリを通じて公開されている食品画像を用いて,このようなベンチマークのセットアップについて報告する。
4回のラウンドを通じて、ベンチマークは24,119の画像からなるMyFoodRepo-273データセットをリリースし、合計39,325個の分割ポリゴンを273のクラスに分類した。
273食品カテゴリーのトップパフォーマンスモデルの平均精度は0.568(ラウンド4)、平均リコール率は0.885(ラウンド3)に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 20:51:26 GMT)
Dataset and Benchmarking of Real-Time Embedded Object Detection for
RoboCup SSL [0.1] 本稿では,SSL(Small Size League)におけるリアルタイムオブジェクト検出のベンチマークとして使用するオープンソースデータセットを提案する。
このデータセットでは、MobileNet SSD v1 は SSL ロボット上で実行中に 94 Frames Per Second (FPS) で 44.88% AP50 (68.81% AP50) を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:09:36 GMT)
QuLBIT: Quantum-Like Bayesian Inference Technologies for Cognition and
Decision [0.1] 本稿では、量子論から派生した統合認知意思決定フレームワーク(QulBIT)の基礎を提供する。
本稿では,統合フレームワークの主要なモジュール,説明的分析手法について詳述し,その適用が確実な原則に反する状況で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:39:34 GMT)
Weighted multi-level deep learning analysis and framework for processing
breast cancer WSIs [0.1] 本稿では,画像レベルの利点を生かした新しいアプローチに基づいて,WSI(Whole Slide Images)処理のためのディープラーニングベースのソリューションとフレームワークを提案する。
その結果,グローバル情報の収益性は72.2%から84.8%に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:38:11 GMT)
Weight Divergence Driven Divide-and-Conquer Approach for Optimal
Federated Learning from non-IID Data [0.0] Federated Learningは、トレーニングデータを集中化することなく、分散デバイスに格納されたデータのトレーニングを可能にする。
本稿では,一般的なFedAvgアグリゲーションアルゴリズムの活用を可能にする,新しいDivide-and-Conquerトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 09:34:20 GMT)
Wehrl entropy, entropic uncertainty relations and entanglement [0.0] Wehrl-Liebの不等式は、通常のBialynicki-Birula や Mycielski のエントロピーの不確実性関係よりもほぼ至る所で等しいことを示す。
我々は、ドイツ国防省の相互情報を用いて、純粋な国家二部制の絡み合いを計測可能な完全証人を得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:52:30 GMT)
Virtual Agents in Live Coding: A Short Review [0.0] 本稿は、ライブコーディングの実践において仮想エージェントを使用することのさまざまな観点について、短いレビューで紹介する。
過去や現在を眺めるだけでなく、今後の方向も指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:23:38 GMT)
Violation of Bell Inequalities: Mapping the Conceptual Implications [0.0] a) 量子力学の関連する特性、(b) ベルの不等式を導出した思考、(c) 主張する含意の範囲について概説する。
主な結論は、ベルの不等式違反は、物理的現実の性質にいくつかの意味を持つように見えるが、いずれも明確なものではないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:43:27 GMT)
Variance Reduction for Matrix Computations with Applications to Gaussian
Processes [0.0] 本稿では,行列分解による行列計算の分散化に着目する。
行列の平方根因数分解の計算は、いくつかの重要な場合において、任意により良い性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:41:22 GMT)
Understanding Cognitive Fatigue from fMRI Scans with Self-supervised
Learning [0.0] 本稿では, 認知疲労の状態を, 不快感から極度の疲労状態まで, 6つのレベルに分けることを提案する。
我々は,空間的特徴抽出に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用い,4次元fMRIスキャンの時間的モデリングに長寿命メモリ(LSTM)ネットワークを構築した。
本手法は,fMRIデータから認知疲労を解析するための最先端技術を確立し,従来の手法に勝ってこの問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:38:51 GMT)
Two-sequential Conclusive Discrimination between Binary Coherent States
via Indirect Measurements [0.0] ルーベネッツとナムカンで最近導入された$N$の連続的な決定的状態判別の一般的なシナリオは、ノイズの存在下で実現可能な多部量子通信を提供することができる。
本稿では,Jaynes-Cummings相互作用モデル内での間接的測定により,バイナリコヒーレント状態間の逐次決定的識別を実現するための新しい実験手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:13:35 GMT)
Traditional Machine Learning and Deep Learning Models for Argumentation
Mining in Russian Texts [0.0] この領域におけるロシア語の研究の大きな障害は、注釈付きロシア語テキストコーパスの欠如である。
本稿では,ロシア語版Argumentative Micro Corpus(ArgMicro)を拡張したPersuasive Essays Corpus(PersEssays)の機械翻訳による議論の質向上の可能性を探る。
従来の機械学習技術(SVM, Bagging, XGBoost)とディープニューラルネットワークを用いて,議論的談話単位(ADU)を2つのクラス – "pro"(for)と"opp"(against)に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:44:43 GMT)
Towards Model-informed Precision Dosing with Expert-in-the-loop Machine
Learning [0.0] モデル学習ループに人的専門家を取り入れることで、モデル学習を加速し、解釈可能性を向上させるMLフレームワークを検討する。
本稿では,データアノテーションのコストが高い学習問題に対処することを目的とした,新たなヒューマン・イン・ザ・ループMLフレームワークを提案する。
精度測定への応用により,本手法はデータから解釈可能なルールを学習し,専門家の作業負荷を低減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 03:45:09 GMT)
Tiled sparse coding in eigenspaces for the COVID-19 diagnosis in chest
X-ray images [0.0] そこで本研究では,異なる病態に関連付けられた肺炎のパターンを特定するために,スパースコーディングに基づく分類フレームワークを提案する。
肺炎の存在を同定する精度は93.85%であり、4級分類では88.11%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:50:31 GMT)
Sharp Lower Bounds on the Approximation Rate of Shallow Neural Networks [0.0] 浅部ニューラルネットワークの近似速度に対して, 急激な下界を証明した。
これらの下界は、有界変動を持つシグモノイド活性化関数と、ReLUのパワーである活性化関数の両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:01:42 GMT)
Revelio: ML-Generated Debugging Queries for Distributed Systems [0.0] Revelioはユーザレポートとシステムログを入力として、開発者がバグの根本原因を見つけるために使用できるクエリを出力する。
ディープニューラルネットワークを使用して、多様な入力ソースと潜在的クエリを高次元ベクトル空間に均一に埋め込む。
私たちは、Revelioが予想されるトップ3関連クエリの96%に最も有用なクエリが含まれていることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:23:21 GMT)
Reducing numerical precision preserves classification accuracy in
Mondrian Forests [0.0] Mondrian Forestは強力なデータストリーム分類手法であるが、その大きなメモリフットプリントは低リソースプラットフォームに不適である。
メモリ消費の低減のために,縮小精度浮動小数点表現を用いて検討し,その性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 00:08:07 GMT)
Realisation of homogeneous ion chain using surface traps [0.0] 高周波リニアイオントラップでは、世界中の研究室で1Dイオン鎖が日常的に生成される。
隣り合うイオン間の距離が一定である均一に分散したイオン鎖を生成する可能性は、量子情報(英語版)の文脈で新しいタイプの実験を開封する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:03:36 GMT)
Real-time ghost imaging of Bell-nonlocal entanglement between a photon
and a quantum memory [0.0] 単一光子カメラで取得した画像からの絡み合いの認証は、この問題を軽減することができる。
リアルタイムフィードバックモードで動作する量子メモリでこの機能を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:09:07 GMT)
Quantum state tomography of qutrits by single-photon counting with
imperfect measurements [0.0] 射影測定による量子状態トモグラフィーのためのフレームワークを提案する。
状態再構成の精度は、雑音の量に対してグラフに示されるメリットの数値によって定量化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:39:25 GMT)
Quantum polyspectra for modeling and evaluating quantum transport
measurements: A unifying approach to the strong and weak measurement regime [0.0] 量子輸送の測定をモデル化し評価するために、最大4次の量子多スペクトルを導入した。
単一量子ドットの占有ダイナミクスの時間トレースは、その2階、3階、および4階のスペクトルを同時に取り付けることで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:05:03 GMT)
Quantum hypothesis testing in many-body systems [0.0] 量子力学では、後者のタイプの測定は量子仮説テストの枠組みを用いて研究し、最適化することができる。
量子多体系と量子場理論への量子仮説テストの適用について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 09:33:03 GMT)
Quantization Aware Training, ERNIE and Kurtosis Regularizer: a short
empirical study [0.0] ErnieやBertのような事前訓練された言語モデルは、現在多くのアプリケーションで使われている。
これらのモデルには、大量のデータに対して、教師なし/自己教師なしのモダリティで通常得られる事前訓練された重みのセットが付属する。
推論設定のこれらの追加要件を満たすための主な手段は、低い精度の計算を使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 11:33:25 GMT)
Priority prediction of Asian Hornet sighting report using machine
learning methods [0.0] アジアのジャイアント・ホーネット(Vespa mandarinia)は、ミツバチのコロニーだけでなく、地元のアピカルチャーにも被害を与えている。
本稿では,機械学習に基づく目撃レポートの優先順位予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:33:53 GMT)
Poisoning the Search Space in Neural Architecture Search [0.0] 我々は,探索空間におけるデータ中毒攻撃に対して,効率的なNASと呼ばれるアルゴリズムのロバスト性を評価する。
以上の結果から,NASを用いたアーキテクチャ探索の課題に対する洞察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 05:45:57 GMT)
Physics-Informed Neural Networks for Minimising Worst-Case Violations in
DC Optimal Power Flow [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワークは、基礎となる物理システムの既存のモデルを利用して、少ないデータで高精度な結果を生成する。
このようなアプローチは、計算時間を劇的に削減し、電力システムにおける計算集約的なプロセスの優れた見積を生成するのに役立つ。
このようなニューラルネットワークは、電力系統における安全クリティカルな応用に適用でき、電力系統運用者の間で高い信頼関係を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 10:45:22 GMT)
Open government geospatial data on buildings for planning sustainable
and resilient cities [0.0] 自由アクセスのために政府から解放された建物に関する2次元地理空間データのグローバルな研究を行う。
私たちは、アクセシビリティ、豊かさ、データ品質、調和、他のアクターとの関係という5つの次元に基づいて、1億以上の建物を含む28カ国から140以上のリリースをベンチマークします。
政府によって公表されたデータの多くは空間分析に有用であるが、その間には大きな格差があり、全ての事例が高品質で調和し、説明情報に富んでいるわけではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:13:04 GMT)
On the Time Scaling of Entanglement in Integrable Scale-Invariant
Theories [0.0] 積分可能な理論では、スケール不変性は時間と空間の間の異方性であり、$z$でパラメータ化され、ほとんどの絡み合いは$z>1$のスローモードによってもたらされる。
これらの非相対論的理論では、緩やかなモードが支配的であり、局所的な量子情報は、相対論的モードよりも強い方法で普遍的にスクランブルされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 13:28:12 GMT)
Measuring close proximity interactions in summer camps during the
COVID-19 pandemic [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な危機を緩和するため、政策立案者は非製薬戦略を実践している。
その関連性にもかかわらず、新型コロナウイルスのパンデミックの間、学校の子供たちや他の教育環境の近距離接触に関するデータはほとんど得られない。
近年、ウルトラワイドバンド(UWB)無線はより正確な代替手段として出現し、それにもかかわらずエネルギー消費が著しく増加した。
本稿では,Janusシステムによって具現化され,これらの無線を相補的な利点を生かして組み合わせた新しいアプローチを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:26:18 GMT)
Magnetic Resonance Force Microscopy with Overlapping Frequencies of
Cantilever and Spin [0.0] 我々は,高周波ナノメカニカルカンチレバーを用いた磁気共鳴力顕微鏡を理論的に研究した。
カンチレバーの相対周波数シフトは、単一のスピン検出実験で達成された記録的なMRFM周波数シフトよりもはるかに大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 23:58:36 GMT)
Learning complex dependency structure of gene regulatory networks from
high dimensional micro-array data with Gaussian Bayesian networks [0.0] 遺伝子発現データセットは、比較的小さなサンプルサイズを持つ数千の遺伝子から構成される。
Glassoアルゴリズムは高次元マイクロアレイデータセットを扱うために提案されている。
既定のGlassoアルゴリズムの修正は、複雑な相互作用構造の問題を克服するために開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:04:35 GMT)
Integrate-and-Fire Neurons for Low-Powered Pattern Recognition [0.0] コンデンサの電荷と放電特性を利用した低出力ニューロンモデル「Integrate-and-Fire」を導入する。
並列および直列RC回路を用いて、繰り返し形式で表現できるトレーニング可能なニューロンモデルを開発した。
本論文は,第20回人工知能・ソフトコンピューティングWebシステム国際会議(ICAISC 2021)で発表された研究の全文である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:08:00 GMT)
Hidden symmetry in the biased Dicke model [0.0] 我々は、偏りのあるディックモデルと可換な対称性作用素が一般の$N$に対して$mathbbZ$対称性を生成することを証明する。
また、偏りのあるディックモデルのハミルトニアンと可換である対称性作用素の一般$N$に対して、$mathbbZ$対称性を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:15:47 GMT)
Feature selection for intrusion detection systems [0.0] 本稿では,連続的な入力特徴と離散的目標値を考える上での課題に対処する特徴選択手法を提案する。
我々は、DDoS信号と良性信号の区別において、99.9%の精度を達成できる、機械学習に基づく高精度な検出システムを開発するために、我々の研究結果を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 18:53:21 GMT)
Feature Importance Guided Attack: A Model Agnostic Adversarial Attack [0.0] 本稿では,敵の避難サンプルを生成する「FIGA(Feature Importance Guided Attack)」を提案する。
8種類のフィッシング検出モデルに対してFIGAを実証する。
フィッシング検出モデルのF1スコアを平均0.96から0.41に下げることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:46:22 GMT)
False Negative Reduction in Video Instance Segmentation using
Uncertainty Estimates [0.0] 本稿では,追跡インスタンスの時系列における不整合に基づく画像列の偽陰性検出手法を提案する。
インスタンス数を大幅に増やすことができるため、インスタンス上に集約された不確実性推定を用いて偽陽性プルーニングを適用する。
提案手法は,単一フレームでのみトレーニング可能な任意のニューラルネットワークに適用可能な後処理ステップとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:38:55 GMT)
Enhanced force sensitivity and entanglement in periodically driven
optomechanics [0.0] スクイージング(Squeezing)は、量子力学の精度向上を可能にするリソースであり、線形光学による絡み合いの発生の基盤として使用できる。
本稿では,光学系における単純な周期変調プロトコルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 15:10:59 GMT)
Efficient Realistic Data Generation Framework leveraging Deep
Learning-based Human Digitization [0.0] 本稿では,アノテーションを用いたリアルな合成データを自動生成する手法を提案する。
提案手法は、実際の背景画像として入力され、さまざまなポーズで人物を投入する。
対応するタスクのベンチマークと評価は、実データに対する補足として、合成データが効果的に使用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:07:31 GMT)
Dynamical Casimir Effect and Work in Fermionic Fields [0.0] 移動境界の場合、(1+1)次元の量子質量を持たないフェルミオン場を考える。
場の力学を記述するハミルトニアンが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:24:23 GMT)
Doing good by fighting fraud: Ethical anti-fraud systems for mobile
payments [0.0] 本稿では,モバイルデバイス上で動作している実際のアプリケーションにおいて,既存のセキュリティ問題であるBoxerを大規模に測定する。
Boxerは全体的にうまく機能するが、機械学習モデルを実行するデバイスを毎秒1フレーム未満(FPS)で効率的にスキャンすることができず、安価なデバイスを使用するユーザをブロックしている。
このシステムは、現代のモバイルデバイスで見られる幅広いパフォーマンス特性とハードウェア構成にまたがる支払いカードをスキャンする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:28:28 GMT)
Designing color symmetry in stigmergic art [0.0] 色対称性は、対象の着色をその対称性群と一貫して変化させる。
我々は、幾何学的対象を対称性に一貫性のある着色を繰り返すモチーフと解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 14:47:15 GMT)
Dataset Bias Mitigation Through Analysis of CNN Training Scores [0.0] 本稿では,スコアベース再サンプリング(SBR)と呼ばれる,ドメインに依存しない新しい手法を提案する。
そこで本手法では, トレーニングを行った場合, 同一のCNNモデルを用いて, トレーニングサンプルを推定し, 予測値を求め, 予測点と接地点との距離に基づいて, 接地点から遠く離れた標本を同定する。
提案手法の有効性を検証し,提案手法の有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 16:07:49 GMT)
Current Landscape of the Russian Sentiment Corpora [0.0] 深層ニューラルネットワークモデルBERTを用いて、トレーニングデータセットが感情分析のパフォーマンスに与える影響について検討した。
BERTモデルに基づくROMIPセミナーのレビューのコーパスに対して,初めて品質スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 07:36:09 GMT)
Condensation driven by a quantum phase transition [0.0] 系が0温度で示す位相は、有限温度で認識可能なパターンを確立する。
差分相は、魅力的な相互作用にもかかわらず、人口が基底状態に蓄積する有限温度での集合的/凝縮状態を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 12:24:36 GMT)
Cheating Detection Pipeline for Online Interviews and Exams [0.0] パイプラインは、顔検出、顔認識、オブジェクト検出、顔追跡アルゴリズムで構成される。
最終的に、私たちのパイプラインは、オンラインインタビューと試験ビデオで不正行為を検出し分析するための効率的で高速なガイドラインを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:52:20 GMT)
Characterization of the Variation Spaces Corresponding to Shallow Neural
Networks [0.0] 我々は、$L2(Omega)$ の関数の辞書に対応する変分空間を考察し、これらの空間における近似の基本的な理論を提示する。
浅いReLU$k$ネットワークに対応する辞書や、崩壊するフーリエモードの辞書を含む多くのケースにおいて、2つの定義が一致することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:11:14 GMT)
Capturing the temporal constraints of gradual patterns [0.0] 段階的パターンマイニング(Gradual pattern mining)は、「Xを多くすればYを多くする」といった段階的規則を通じて属性相関を抽出することを可能にする。
例えば、研究者は段階的なパターンマイニングを適用して、データセットのどの属性が不慣れな相関を示すかを決定することで、より深い探索や分析のためにそれらを分離することができる。
この作業は、私たちの社会のほぼすべての領域でIoTアプリケーションの普及によって動機付けられています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 06:45:48 GMT)
Butterflies dragging the jets: on the chaotic nature of holographic QCD [0.0] 熱媒中を移動する荷電担体が経験する抵抗力に対する最初の相対論的補正は蝶の速度によって固定されることを示す。
ジェットクレンチングパラメータでは、プランク境界の精神における運動量拡大方向と温度に沿った蝶の速度と関係があることが分かる。」
これは、クォークグルーオンプラズマや他の強い結合系が比較的単純な観測物から実験的にバタフライ速度を復元する方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:52:35 GMT)
Benchmarking convolutional neural networks for diagnosing Lyme disease
from images [0.0] ライム病は世界で最も一般的な感染症の一つである。
近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が画像から皮膚の病変を識別するのに非常に有効であることが示されている。
プライバシの懸念が主な理由として、ライム病の予測のための公開のEMイメージデータセットは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 08:28:21 GMT)
Are conditional GANs explicitly conditional? [0.0] 本稿では,条件付きジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワーク(cGAN)に対する2つのコントリビューションを提案する。
最初の主な貢献は、cGANの分析であり、それらが明示的に条件付きでないことを示すものである。
第2のコントリビューションは、アコントラリオと呼ばれる新しい手法であり、敵アーキテクチャの両部分の条件性を明示的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 22:49:27 GMT)
A geometric way to find the measures of uncertainty from statistical
divergences for discrete and finite probability distributions [0.0] 統計的発散の幾何学的性質をエクスプロイトし、離散確率分布と有限確率分布に対する関連する帰納的不確実性尺度を定義する方法を考案する。
量子状態の生成における不確実性を測定するために同様の手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 17:46:59 GMT)
A Meta-Heuristic Search Algorithm based on Infrasonic Mating Displays in
Peafowls [0.0] 探索アルゴリズムの解空間が増大するにつれて、網羅的探索のような単純な手法は計算コストが高く、信頼性が低いものとなる。
本研究では, 重力探索アルゴリズムとオオカミの交尾行動から着想を得た赤外探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 09:04:51 GMT)
A 3D CNN Network with BERT For Automatic COVID-19 Diagnosis From CT-Scan
Images [0.0] 肺CTスキャンスライス画像からのCOVID1-19自動診断フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,CTスキャンボリュームのスライス画像をまずセグメンテーション技術を用いてプロプロセスする。
トレーニングと検証のために、固定数のスライス画像の1つまたは複数のセットを選択するために再サンプリング法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 28 Jun 2021 05:35:26 GMT)