Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

A Unified Off-Policy Evaluation Approach for General Value Function [131.5]
一般価値関数(GVF)は、強化学習(RL)における予測的知識と振り返り的知識の両方を表現する強力なツールである。本稿では,GVF評価のためのGenTDと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。我々は、GenTDが単一の標準スカラー値関数と同じくらい効率的に複数の相互関連多次元GVFを学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:20:34 GMT)
AdaSpeech 3: Adaptive Text to Speech for Spontaneous Style [111.9]
AdaSpeech 3 は,順応性のある TTS システムである。 AdaSpeech 3は自然なFPとリズムを自発的なスタイルで合成し、従来の適応TSシステムよりもずっと優れたMOSとSMOSスコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:40:45 GMT)
Provable Lipschitz Certification for Generative Models [104.0]
生成モデルのリプシッツ定数を上界化するためのスケーラブルな手法を提案する。この集合をゾノトープを用いた層状凸近似により近似する。これにより、小さなネットワーク上で効率的かつ厳密なバウンダリを提供し、VAEおよびDCGANアーキテクチャ上の生成モデルにスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:00:29 GMT)
AE TextSpotter: Learning Visual and Linguistic Representation for Ambiguous Text Spotting [98.1]
本研究はAmbiguity Elimination Text Spotter(AE TextSpotter)という新しいテキストスポッターを提案する。 AE TextSpotterは、視覚的特徴と言語的特徴の両方を学び、テキスト検出の曖昧さを著しく低減する。我々の知る限り、言語モデルを用いてテキスト検出を改善するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:06:06 GMT)
NRST: Non-rigid Surface Tracking from Monocular Video [97.3]
モノクロRGBビデオからの非剛性表面追跡の効率的な手法を提案する。ビデオとテンプレートメッシュが与えられた場合、我々のアルゴリズムはテンプレートをフレーム毎に非厳密に登録する。以上の結果から, 汎用テクスチャ非剛体および単色織物に対する本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:06:45 GMT)
Efficient Vision Transformers via Fine-Grained Manifold Distillation [96.5]
視覚変換器のアーキテクチャは多くのコンピュータビジョンタスクで異常な性能を示した。ネットワーク性能は向上するが、トランスフォーマーはより多くの計算資源を必要とすることが多い。本稿では,教師のトランスフォーマーから,画像と分割パッチの関係を通して有用な情報を抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:48:32 GMT)
Accurate methods for the analysis of strong-drive effects in parametric gates [94.7]
正確な数値と摂動解析手法を用いて効率的にゲートパラメータを抽出する方法を示す。我々は,$i$SWAP, Control-Z, CNOT など,異なる種類のゲートに対する最適操作条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:02:54 GMT)
Similarity-Aware Fusion Network for 3D Semantic Segmentation [87.5]
本研究では,3次元セマンティックセグメンテーションのための2次元画像と3次元点雲を適応的に融合する類似性認識融合ネットワーク(SAFNet)を提案する。我々は、入力とバックプロジェクションされた(2Dピクセルから)点雲の間の幾何学的および文脈的類似性を初めて学習する、後期融合戦略を採用している。 SAFNetは、様々なデータ完全性にまたがって、既存の最先端の核融合ベースのアプローチを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:34:02 GMT)
A Short Note on the Relationship of Information Gain and Eluder Dimension [86.9]
エルダー次元と情報ゲインは、カーネルヒルベルト空間を再現する正確な意味で等価であることを示す。これは偶然ではなく、エルダー次元と情報ゲインは、カーネルヒルベルト空間を再現する正確な意味で等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 04:01:22 GMT)
Discrete-Valued Neural Communication [85.4]
構造化されたモデル間で動的かつスパースな通信を行う方法を示す。量子化機構をベクトル量子化変分オートエンコーダから共有符号ブックによる多頭部離散化まで拡張する。実験の結果,DVNCは様々なアーキテクチャの体系的一般化を大幅に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:09:25 GMT)
VidLanKD: Improving Language Understanding via Video-Distilled Knowledge Transfer [76.4]
言語理解を改善するためのビデオ言語知識蒸留法VidLanKDを提案する。我々は、ビデオテキストデータセット上でマルチモーダル教師モデルを訓練し、その知識をテキストデータセットを用いて学生言語モデルに伝達する。我々の実験では、VidLanKDはテキストのみの言語モデルや発声モデルよりも一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:41:32 GMT)
Poly-NL: Linear Complexity Non-local Layers with Polynomials [76.2]
性能を損なわずに2次から線形に複雑性を低減できる新しい高速非局所ブロックを定式化する。 The proposed method, we dub that "Poly-NL" is competitive to state-of-the-art performance across image recognition, instance segmentation, and face detection task。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:51:37 GMT)
Mind Your Outliers! Investigating the Negative Impact of Outliers on Active Learning for Visual Question Answering [71.2]
視覚的質問応答のタスクにおいて、5つのモデルと4つのデータセットにまたがって、多種多様な能動的学習アプローチがランダム選択を上回りません。アクティブな学習手法が好まれるが、モデルは学習に失敗する例の集まりである。本研究では,アクティブ学習プールにおける集団外乱の減少に伴い,アクティブ学習サンプル効率が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 00:52:11 GMT)
Learning an Explicit Hyperparameter Prediction Policy Conditioned on Tasks [68.7]
メタラーニングの目的は、観察されたタスクから機械学習の学習方法論を学習することであり、メタラーニング手法を活用して、新しいクエリタスクに一般化することである。本研究では,これらの学習手法を,すべての学習課題で共有される明示的な過パラメータ化予測ポリシーの学習として解釈する。この理論は、抽出されたメタラーナーの品質を改善するためのいくつかの実行可能な制御戦略を自然に導いており、いくつかの典型的なメタラーニングアプリケーションにおいてその一般化能力を微妙に改善できることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 04:05:08 GMT)
Depth-supervised NeRF: Fewer Views and Faster Training for Free [66.2]
DS-NeRF(DS-NeRF)は、容易に利用可能な深度監視の利点を生かした神経放射場学習の損失である。 DS-NeRFはトレーニングを2～6倍高速化しながら、トレーニングビューを少なくすることで、より正確な画像をレンダリングできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:58:35 GMT)
Embracing the Dark Knowledge: Domain Generalization Using Regularized Knowledge Distillation [65.8]
十分なデータと代表データがない場合の一般化能力の欠如は、その実践的応用を妨げる課題の1つである。我々はKDDG(Knowledge Distillation for Domain Generalization)という,シンプルで効果的な,プラグアンドプレイのトレーニング戦略を提案する。教師ネットワークからの「より豊かな暗黒知識」と、我々が提案した勾配フィルタの両方が、マッピングの学習の難しさを軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:08:54 GMT)
ROPUST: Improving Robustness through Fine-tuning with Photonic Processors and Synthetic Gradients [65.5]
ROPUSTは、頑健な事前学習モデルを活用し、その堅牢性を高めるためのシンプルで効率的な手法である。我々は,ロバストベンチの4つの攻撃に対して,9つの異なるモデルを用いて実験を行った。 ROPUSTは,最先端の位相探索技術でも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:03:36 GMT)
Hyperspectral Pansharpening Based on Improved Deep Image Prior and Residual Reconstruction [64.1]
高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能化近年,深層畳み込みネットワーク(ConvNets)を用いたHSパンシャープ法が注目に値する結果を得た。深層層の増加を抑えることで高レベルの特徴を学習することに焦点を当てた,新しいオーバーコンプリートネットワークHyperKiteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:11:03 GMT)
Shapes as Product Differentiation: Neural Network Embedding in the Analysis of Markets for Fonts [63.0]
本稿では,最もシンプルなデザイン製品であるフォントについて考察する。世界最大のフォント市場からのオリジナルデータセットを使用して、合併と製品の差別化を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:12:27 GMT)
Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and Current Trends [60.3]
ディープラーニングに基づくイベント抽出技術が研究ホットスポットとなっている。本稿では,ディープラーニングモデルに焦点をあて,最先端のアプローチを見直し,そのギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:25:06 GMT)
Relativistic aspects of orbital and magnetic anisotropies in the chemical bonding and structure of lanthanide molecules [60.2]
本研究では, 重同族ランタノイドEr2およびTm2分子の電子的およびロ-振動状態について, 最先端相対論的手法を適用して検討した。我々は、91のEr2と36のTm2電子ポテンシャルを2つの基底状態原子に解離させることで、信頼できるスピン軌道と相関による分裂を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:34:00 GMT)
Distributed stochastic optimization with large delays [60.0]
大規模最適化問題を解決する最も広く使われている手法の1つは、分散非同期勾配勾配(DASGD)である。 DASGDは同じ遅延仮定の下で大域的最適実装モデルに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 21:59:49 GMT)
Long-distance entanglement of purification and reflected entropy in conformal field theory [58.8]
量子論における混合状態の絡み合い特性について、精製と反射エントロピーの絡み合いを通して研究する。両者の崩壊, 浄化の絡み合い, 反射エントロピーが, 相互情報行動に関して増大していることを示す基礎的証明が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:30:29 GMT)
Differentially private federated deep learning for multi-site medical image segmentation [56.3]
フェデレートラーニング(FL)のような協調機械学習技術は、データ転送なしで効果的に大規模なデータセット上でモデルのトレーニングを可能にする。近年のイニシアチブでは、FLで訓練されたセグメンテーションモデルが、局所的に訓練されたモデルと同様のパフォーマンスを達成できることが示されている。しかし、FLは完全なプライバシ保護技術ではなく、プライバシ中心の攻撃は秘密の患者データを開示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:57:32 GMT)
Learning Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds with Random Sampling [52.5]
我々はRandLA-Netを紹介した。RandLA-Netは、大規模ポイントクラウドのポイントごとの意味を推論する、効率的で軽量なニューラルネットワークアーキテクチャである。我々のアプローチの鍵は、より複雑な点選択アプローチではなく、ランダムな点サンプリングを使用することである。我々のRandLA-Netは、既存のアプローチよりも最大200倍高速な1回のパスで100万ポイントを処理できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:08:34 GMT)
Automatic size and pose homogenization with spatial transformer network to improve and accelerate pediatric segmentation [51.9]
空間変換器ネットワーク(STN)を利用することにより、ポーズとスケール不変の新たなCNNアーキテクチャを提案する。私たちのアーキテクチャは、トレーニング中に一緒に見積もられる3つのシーケンシャルモジュールで構成されています。腹部CTスキャナーを用いた腎および腎腫瘍の分節法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:50:03 GMT)
Improving Coherence and Consistency in Neural Sequence Models with Dual-System, Neuro-Symbolic Reasoning [49.7]
我々は、神経系1と論理系2の間を仲介するために神経推論を用いる。強靭なストーリー生成とグラウンドド・インストラクション・フォローリングの結果、このアプローチは神経系世代におけるコヒーレンスと精度を高めることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:59:49 GMT)
FloorLevel-Net: Recognizing Floor-Level Lines with Height-Attention-Guided Multi-task Learning [49.3]
本研究は, 教師付き深層学習手法を用いて, ストリートビュー画像中のフロアレベル線の位置を求める問題に対処する。まず、新しいデータセットをコンパイルし、トレーニングサンプルを合成する新しいデータ拡張スキームを開発する。次にFloorLevel-Netを設計する。FloorLevel-Netは、ファサードと暗黙のフロアレベルラインの明示的な特徴を関連付けるマルチタスク学習ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:17:59 GMT)
Dirichlet Energy Constrained Learning for Deep Graph Neural Networks [46.9]
ノード埋め込みのディリクレエネルギーを利用して, ディープGNNのボトルネックを解析する。 EGNNは、新しいディープGNNフレームワークである。EGNNは設計されており、各レイヤにおけるディリクレエネルギーの低と上を制約して、過度なスムーシングを避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:13:16 GMT)
Predicate correlation learning for scene graph generation [46.1]
典型的なSGG(Scene Graph Generation)法では、述者のヘッドクラスとテールクラスのパフォーマンスに大きなギャップがあることが多い。述語相関行列 (PCM) は述語対の関係を定量化するために定義される。 PCM は Predicate correlation Loss 関数 (L_PC$) に統合され、未注釈クラスの回避勾配を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:24:33 GMT)
Foreground-Aware Stylization and Consensus Pseudo-Labeling for Domain Adaptation of First-Person Hand Segmentation [45.4]
我々は手分割の領域適応のための前景認識画像のスタイリングとコンセンサス擬似ラベルを提案する。実画像とシミュレーション画像から手分割の領域適応を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:39:06 GMT)
Real-time Pose Estimation from Images for Multiple Humanoid Robots [45.2]
本稿では,ロボカップヒューマノイドリーグ環境におけるヒューマノイドロボットの動作をリアルタイムに行う軽量ポーズ推定モデルを提案する。この研究の結果は、サッカーをするロボットに多くの高度な行動を可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:33:57 GMT)
A Comparative Study of Modular and Joint Approaches for Speaker-Attributed ASR on Monaural Long-Form Audio [45.0]
話者分散自動音声認識(SA-ASR)は、マルチトーカー録音から「誰が何を話したか」を識別するタスクである。共同最適化を考えると、最近、シミュレーションデータに有望な結果をもたらすエンド・ツー・エンド(E2E)SA-ASRモデルが提案されている。本報告では,SA-ASRに対するモジュラーおよびジョイントアプローチの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:36:48 GMT)
Learning the Best Pooling Strategy for Visual Semantic Embedding [43.1]
本稿では,GPO(Generalized Pooling Operator)を提案する。我々は,GPOが常に最高のプーリング戦略を発見し,標準VSEモデルのためのプラグイン・アンド・プレイ機能アグリゲーションモジュールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:22:26 GMT)
Scaling up Continuous-Time Markov Chains Helps Resolve Underspecification [43.0]
連続時間マルコフ連鎖を学習するための近似的近似法を開発し、数百項目までスケール可能で、従来の方法よりも桁違いに高速である。合成および実がんデータに対するアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 21:14:49 GMT)
Dueling Bandits with Team Comparisons [42.7]
そこで本研究では,学習者が400ドル規模のチーム同士の相容れない比較を,nドルのプレーヤーの宇宙から観察する,新たなオンライン学習環境であるデュエルチーム問題を紹介する。学習者の目標は、高い確率で、コンドルセットの勝利チームを特定するのに必要なデュエルの数を最小限にすることである。本稿では,$mathcalO(n + k log (k)) fracmax(loglog n, log k)Delta2内のコンドルチェット優勝チームを特定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:12:17 GMT)
Self-Adversarial Training incorporating Forgery Attention for Image Forgery Localization [40.6]
本稿では、より堅牢なパフォーマンスを実現するために、動的にトレーニングデータを拡大するセルフアドバイサルトレーニング戦略を提案する。我々は、粗大なネットワークを利用して、元の領域と改ざんされた領域のノイズの不整合を高める。提案アルゴリズムは,異なるベンチマークデータセットにおいて,最先端の手法よりも明確なマージンで,着実に性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:20:08 GMT)
Attention-based Adversarial Appearance Learning of Augmented Pedestrians [40.5]
本稿では,歩行者認識タスクのための現実的なデータを合成する手法を提案する。本手法は, 対向的損失によって駆動される注意機構を用いて, ドメインの相違を学習する。提案手法はこのような不一致に対して頑健であり,視覚的リアリズムと意味的整合性の両方を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:27:00 GMT)
Semi-TCL: Semi-Supervised Track Contrastive Representation Learning [40.3]
我々は、外観埋め込みを学習するために、新しいインスタンス・ツー・トラックマッチングの目的を設計する。候補検出とトラッカーに永続化されたトラックの埋め込みを比較する。我々は,この学習目標を,構成的損失の精神に倣って統一的な形で実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:23:30 GMT)
Memory-based Jitter: Improving Visual Recognition on Long-tailed Data with Diversity In Memory [39.6]
メモリベースジッター(MBJ)と呼ばれるシンプルで信頼性の高い手法を導入する。 MBJは2つの基本的な視覚認識タスク、すなわち深部画像分類と深部メートル法学習に適用できる。 5つの長い尾の分類ベンチマークと2つの深いメートル法学習ベンチマークの実験は、大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:49:04 GMT)
Depth-Aware Multi-Grid Deep Homography Estimation with Contextual Correlation [39.0]
ホログラフィー推定は、画像ステッチ、ビデオ安定化、カメラキャリブレーションなどのコンピュータビジョンにおいて重要なタスクである。従来のホモグラフィー推定法は特徴点の量と分布に依存するため、テクスチャレスシーンではロバスト性が低い。特徴写像上の長距離相関を捉えることができ、学習フレームワークに柔軟にブリッジできるコンテキスト相関層を提案する。我々は,新しい深度認識型形状保存損失を導入することで,ネットワークに深度知覚能力を持たせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:33:12 GMT)
Multi-Level Graph Contrastive Learning [38.0]
本稿では,グラフの空間ビューを対比することで,グラフデータの堅牢な表現を学習するためのマルチレベルグラフコントラスト学習(MLGCL)フレームワークを提案する。元のグラフは1次近似構造であり、不確実性や誤りを含むが、符号化機能によって生成された$k$NNグラフは高次近接性を保持する。 MLGCLは、7つのデータセット上の既存の最先端グラフ表現学習法と比較して有望な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:24:43 GMT)
Learning Disentangled Representation Implicitly via Transformer for Occluded Person Re-Identification [35.4]
DRL-Netは、厳格な人物画像アライメントや追加の監督を必要とすることなく、隠蔽されたre-IDを処理する表現学習ネットワークである。定義されていないセマンティックコンポーネントの表現を自動的に切り離すことで、画像の類似度を測定する。 DRL-Netは、一貫して優れたre-ID性能を達成し、Occluded-DukeMTMCに対して大きなマージンで最先端の性能を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 04:24:10 GMT)
A Theory of the Distortion-Perception Tradeoff in Wasserstein Space [35.3]
推定器の歪みを下げると、その出力の分布は、推定しようとする信号の分布から逸脱する。この現象は画像修復において顕著な関心を集めており、真理画像の忠実さは知覚品質の犠牲となる。知覚歪トレードオフの2つの極端における推定器から推定器をどのように構築できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 11:53:36 GMT)
Enhanced Universal Dependency Parsing with Automated Concatenation of Embeddings [34.9]
本稿では,SHANGHAITECH チームから IWPT 2021 Shared Task に提出したシステムについて述べる。我々のシステムは、組み込みの自動連結(ACE)技術を用いたグラフベースである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:33:42 GMT)
Deep Learning based Micro-expression Recognition: A Survey [34.1]
マイクロ・エクスプレッション(ME)は、高い状況下での人々の隠れた感情を明らかにする不随意の顔の動きである。様々な分野におけるディープラーニング(DL)の成功により、ニューラルネットワークはMERへの関心が高まっている。本調査は, DLに基づくMERのすべての側面を包含する, この分野の新しい分類法を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 18:05:52 GMT)
Physical Interaction as Communication: Learning Robot Objectives Online from Human Corrections [33.8]
物理的人間とロボットの相互作用(pHRI)は、しばしば故意に行われます。そこで本論文では,pHRIが意図的であれば,ロボットはインタラクションを活用して,人間に許された後でも,現在のタスクの残りを完了させる方法を学ぶことができる,という情報も有益である,と論じる。以上の結果から,pHRIからの学習がタスクパフォーマンスの向上と満足度の向上につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:25:39 GMT)
Rethinking Positional Encoding [31.8]
代替の非フーリエ埋め込み関数が実際に位置符号化に利用できることを示す。組込み行列の安定ランクと組込み座標間の距離保存とのトレードオフによって,それらの性能が完全に決定されることを示す。シフト基底関数の観点から位置符号化を解析するためのより一般的な理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:04:04 GMT)
BAGUA: Scaling up Distributed Learning with System Relaxations [31.5]
BAGUAは分散データ並列トレーニングのための新しい通信フレームワークである。新しいシステム設計によって、BAGUAは様々な最先端の分散学習アルゴリズムを実装し拡張する能力を持つ。最大16台のマシンを持つ運用クラスタでは、BAGUAは、エンドツーエンドのトレーニング時間において、PyTorch-DDP、Horovod、BytePSを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:18:02 GMT)
Integrating Circle Kernels into Convolutional Neural Networks [31.0]
平方核は現代畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の標準単位である共進化のための等方性受容場を持つ円核を提案する。我々のトレーニングは、対応するCNNの平方カーネルと比較すると、ほぼ同等の計算量である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:59:36 GMT)
Weighted Gaussian Process Bandits for Non-stationary Environments [30.5]
We developed WGP-UCB, a novel UCB-type algorithm based on weighted Gaussian process regression。鍵となる課題は、無限次元の特徴写像を扱う方法である。重み付き最大情報ゲインに対して、普遍的上界と重み依存上界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:37:33 GMT)
SplitAVG: A heterogeneity-aware federated deep learning method for medical imaging [29.3]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、患者データを共有することなく、ディープラーニングモデルを協調的にトレーニングするための、新たな研究パラダイムである。本研究では,フェデレーション学習におけるデータの不均一性から得られる性能低下を克服する,新しいヘテロジニアス対応フェデレーション学習手法であるSplitAVGを提案する。本研究では,SplitAVGを7つの最先端のフェデレーション学習手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:58:10 GMT)
Fractional order graph neural network [28.2]
本稿では、古典グラフニューラルネットワークと分数グラフニューラルネットワークの局所最適化の課題を解決するために、分数次グラフニューラルネットワーク(FGNN)を提案する。分数次勾配の近似計算は、分数次微分の計算複雑性を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:23:18 GMT)
Counterfactual Explanations in Sequential Decision Making Under Uncertainty [27.8]
本研究では, 逐次的意思決定プロセスにおいて, 対実的説明を求める手法を開発した。我々の問題定式化において、反実的説明は、少なくとも k 個の作用において異なる作用の別の列を特定する。提案アルゴリズムは,不確実性の下での意思決定の促進に有用な洞察を与えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:38:19 GMT)
CAP-RAM: A Charge-Domain In-Memory Computing 6T-SRAM for Accurate and Precision-Programmable CNN Inference [27.4]
CAP-RAMは、コンパクトで、正確で、ビット幅でプログラム可能なインメモリ・コンピューティング(IMC)の静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)マクロである。エネルギー効率の良い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の推論を行う。 65nmのプロトタイプは、CAP-RAMの優れた線形性と計算精度を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 04:59:16 GMT)
Energy and Thermal-aware Resource Management of Cloud Data Centres: A Taxonomy and Future Directions [27.3]
それは、リソース管理システムにおける統合コンピューティングと冷却システム管理と学習ベースのソリューションの必要性を特定する。文献の詳細な分析に基づいて,データセンターにおけるエネルギー・熱効率資源管理の分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 01:49:21 GMT)
A Hierarchical Dual Model of Environment- and Place-Specific Utility for Visual Place Recognition [26.8]
視覚的位置認識(VPR)のための2つの重要なユーティリティを推定する新しい手法を提案する。本稿では,Vactor of Locally Aggregated Descriptors(VLAD)クラスタの環境特性と場所特性の両方を推定するために,対照的な学習原理を用いる。これら2つのユーティリティ指標を組み合わせることで、3つの挑戦的なベンチマークデータセットに対して最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:38:47 GMT)
Uncertainty Modeling of Emerging Device-based Computing-in-Memory Neural Accelerators with Application to Neural Architecture Search [25.8]
新興デバイスベースのコンピューティングインメモリ(CiM)は、高エネルギー効率ディープニューラルネットワーク(DNN)計算において有望な候補であることが証明されている。ほとんどの新興デバイスは不確実な問題に悩まされており、結果として、保存される実際のデータと、それが設計される重み付け値との違いが生じる。これにより、トレーニングされたモデルから実際にデプロイされたプラットフォームへの精度低下につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 23:29:36 GMT)
Contrastive Multimodal Fusion with TupleInfoNCE [24.9]
伝統的なアプローチは、異なるモダリティを対比して、それらの間で共有される情報を学ぶことである。本研究では,新しいコントラスト学習目標であるTupleInfoNCEを提案する。タプルインフォメーションNCEは,3つの下流タスクにおいて,それまでの最先端のアートを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:26:58 GMT)
Double-Uncertainty Assisted Spatial and Temporal Regularization Weighting for Learning-based Registration [24.8]
平均教師による登録フレームワークを提案する。このフレームワークは、教師モデルの時間的アンサンブル予測を奨励することにより、追加の時空間正規化用語を組み込む。トレーニングの各ステップでは、テキスト空間正規化とテキスト空間正規化の重みを自動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:19:49 GMT)
InfoNCE is a variational autoencoder [23.8]
本稿では,教師なし学習手法であるSSVAE (Self-supervised variational autoencoder) の特殊事例として,人気のある自己教師付き学習手法であるInfoNCEについて述べる。 SSVAEは、慎重に選択された暗黙のデコーダを使用してデータを再構築する通常のVAE要件を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:24:57 GMT)
SocialAI: Benchmarking Socio-Cognitive Abilities in Deep Reinforcement Learning Agents [23.7]
人間との社会的相互作用に参加することができる、具体化された自律エージェントを構築することは、AIの主要な課題の1つだ。人間レベルのAIを目指すためには、より広範な社会的スキルが必要である、と私たちは主張する。 DRLエージェントの社会的スキル獲得を評価するためのベンチマークであるSocialAIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:42:34 GMT)
Ensemble and Auxiliary Tasks for Data-Efficient Deep Reinforcement Learning [23.0]
深層Q-ラーニングアルゴリズムと組み合わせた場合のアンサンブルと補助課題の効果について検討する。本研究では,データ制約下でのATARIゲームに関するケーススタディを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:50:32 GMT)
The NiuTrans End-to-End Speech Translation System \\for IWSLT 2021 Offline Task [23.0]
本稿では,IWSLT 2021オフラインタスクに対して,NuTransのエンドツーエンド音声翻訳システムを提案する。我々はTransformerベースのモデルアーキテクチャを使用し、Conformer、相対位置符号化、スタックされた音響およびテキスト符号化により拡張する。我々は MuST-C En-De テストセット上で 33.84 BLEU 点を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:45:23 GMT)
Feature Fusion Vision Transformer Fine-Grained Visual Categorization [22.9]
我々は、新しい純粋なトランスベースフレームワークFeature Fusion Vision Transformer (FFVT)を提案する。各トランス層から重要なトークンを集約し、ローカル、低レベル、中レベルの情報を補う。我々は,相互注意重み付け (MAWS) と呼ばれる新しいトークン選択モジュールを設計し,ネットワークを効果的かつ効率的に識別トークンの選択に向けて誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 01:48:43 GMT)
Prioritized training on points that are learnable, worth learning, and not yet learned [22.9]
Goldilocks Selectionは、"正しい"トレーニングポイントのシーケンスを選択する、より高速なモデルトレーニングのためのテクニックである。我々は,情報理論獲得関数,すなわち再現可能なバリデーション損失を提案し,それを小さなプロキシモデルであるGoldiProxで計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:08:44 GMT)
Probabilistic Graph Reasoning for Natural Proof Generation [22.1]
共同回答予測と証明生成のための新しい手法であるPRobrを提案する。 PRobr はすべての可能な証明グラフと答えに対する合同確率分布を定義する。複数のデータセットの実験は、PRobrの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:34:41 GMT)
On The Distribution of Penultimate Activations of Classification Networks [21.4]
分類ネットワークがクロスエントロピー損失で訓練されると、その最終分類層は、ペナルティアクティベーションの特定の分布に基づく生成的分類器と生成的識別的ペアを形成する。さらに重要なことに、この分布は最終完全連結層の重みによってパラメータ化され、入力データを供給せずに最後尾の活性化を合成する生成モデルとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 01:10:24 GMT)
On-edge Multi-task Transfer Learning: Model and Practice with Data-driven Task Allocation [20.2]
マルチタスク・トランスファー・ラーニング(MTL)におけるタスク・アロケーションは,NP完全Knapsack問題の変種であることを示す。我々は,データ駆動型協調作業割当(DCTA)アプローチを提案し,高い計算効率でTATIMを解く。我々のDCTAは処理時間の3.24倍を削減し、TATIMを解く際の最先端技術と比較して48.4%の省エネを図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:24:25 GMT)
Depth Quality-Inspired Feature Manipulation for Efficient RGB-D Salient Object Detection [19.6]
RGB-D Salient Object Detection (SOD) は、従来のRGB SODに余分な深度情報を提供することによって、研究の関心を高めている。既存のRGB-D SODモデルは、効率と精度の両面でうまく機能しないことが多い。本稿では,DQFMプロセスを提案する。DQFMプロセスは効率が高く,奥行き特徴をフィルタリングするためのゲーティング機構として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:07:19 GMT)
Contrastive Losses and Solution Caching for Predict-and-Optimize [19.3]
ノイズコントラスト法を用いて、サロゲート損失関数の族を動機付ける。すべての予測と最適化アプローチのボトルネックに対処する。非常に遅い成長率でさえ、最先端の手法の質に合わせるのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:39:33 GMT)
HybrUR: A Hybrid Physical-Neural Solution for Unsupervised Underwater Image Restoration [18.7]
そこで本稿では,無人水中画像から水中視力回復を学習する,データ駆動型・物理駆動型非教師アーキテクチャを提案する。 Jaffe-McGlamery分解理論を用いて生成モデルを設計し、ニューラルネットワークを用いて水中劣化の過程を記述する。提案手法は,非拘束水中画像の高品質な復元を,監督なしに行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:00:30 GMT)
Detecting Hypo-plastic Left Heart Syndrome in Fetal Ultrasound via Disease-specific Atlas Maps [18.4]
低形成性左心症候群の自動診断のための解釈可能なアトラス・ラーニング・セグメンテーション法を提案する。本稿では,最近導入された画像・空間トランスフォーマーネットワーク(Atlas-ISTN)を,感作アトラスの病原体生成を可能にするフレームワークに拡張することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:31:19 GMT)
AdaRL: What, Where, and How to Adapt in Transfer Reinforcement Learning [18.3]
我々はAdaRLと呼ばれる適応RLの原理的フレームワークを提案し、ドメイン間の変化に確実に適応する。 AdaRLは、ターゲットドメインでさらなるポリシー最適化を行うことなく、少数のサンプルでポリシーを適応できることを示す。本稿では,AdaRLがCartpole と Atari の異なるコンポーネントに変化をもたらすための一連の実験を通じて有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:56:25 GMT)
Logit-based Uncertainty Measure in Classification [18.2]
我々は,ロジット不確実性と呼ばれる分類タスクに対して,新しい,信頼性が高く,不可知な不確実性尺度を導入する。この新たな不確実性対策は,従来の課題に対する不確実性対策よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:07:16 GMT)
CoReD: Generalizing Fake Media Detection with Continual Representation using Distillation [18.0]
本研究では、継続学習(CoL)、表現学習(ReL)、知識蒸留(KD)という概念を用いた継続表現法を提案する。我々はCoReDを設計し、新しいディープフェイクおよびGAN生成合成顔データセット上で逐次ドメイン適応タスクを実行する。提案手法は,低品質のディープフェイク映像やGAN生成画像の検出に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:07:17 GMT)
Confidence-based Out-of-Distribution Detection: A Comparative Study and Analysis [17.4]
我々は、信頼度に基づくOOD検出のための様々な最先端手法の能力を評価する。まず,コンピュータビジョンベンチマークを用いて複数のOOD検出手法を再現・比較する。次に,胸部X線を用いた疾患分類の課題に対して,その能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:10:09 GMT)
DocSynth: A Layout Guided Approach for Controllable Document Image Synthesis [16.3]
本稿では,Doc Synthと呼ばれる新しい手法を用いて,所定のレイアウトに基づいて文書画像を自動的に合成する手法を提案する。本研究では,ユーザによる参照として空間的レイアウト(オブジェクトカテゴリ付きバウンディングボックス)を考慮し,提案するDoc Synthモデルを用いて,現実的な文書画像の集合を生成する。その結果,本モデルでは,複数のオブジェクトを用いて,現実的かつ多様な文書画像を生成することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:24:30 GMT)
PhotoChat: A Human-Human Dialogue Dataset with Photo Sharing Behavior for Joint Image-Text Modeling [16.1]
PhotoChatは、オンラインエミセーションにおける写真共有行動に光を当てる最初のデータセットである。 PhotoChatには12kの対話があり、それぞれが会話中に共有されるユーザー写真とペアリングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:03:04 GMT)
Equivariant bifurcation, quadratic equivariants, and symmetry breaking for the standard representation of $S_n$ [15.7]
浅層学習者ニューラルネットワークの研究から発せられる質問に動機付けられ、ニューラルネットワークに関連する同変ダイナミクスのクラスにおいて、スパイラス・ミニマの分析法が開発されている。突発性ミニマは自然対称性の破れから生じるのではなく、より一般的な$S_n$-equivariantの分岐によって符号化できるランドスケープ幾何学の複雑な変形によって生じる。二次同変が存在する場合の一般分岐の結果も証明され、この研究はIhrig & Golubitsky と Chossat, Lauterback & の結果を拡張し、明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:43:06 GMT)
Generalizing Nucleus Recognition Model in Multi-source Images via Pruning [15.4]
Ki67はがんの診断と予後において重要なバイオマーカーであり、Ki67化学染色画像においてその発現を定量化することでその指標を評価することができる。マルチソースKi67画像の定量的解析は、ドメイン間分布の違いのため、実際は難しい課題である。本稿では、ドメインに依存しないサブネットワークを統合ドメインシナリオで探索することにより、ドメイン一般化(DG)を改善する新しい手法を提案する。提案手法は,Ki67 IHC画像のマルチクラス核認識において,特に失われたカテゴリでは優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:36:34 GMT)
Empowering NGOs in Countering Online Hate Messages [14.8]
我々は、NGOオペレーターがソーシャルメディアデータの監視・分析に利用できる新しいICTプラットフォームと、反ナラティブな提案ツールを導入する。質的,定量的な評価により,3カ国で100以上のNGO演算子を用いてプラットフォームを検証した。その結果,NGOは提案ツールによるプラットフォームソリューションを好んでおり,反物語作成に必要な時間も大幅に減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:36:24 GMT)
Implicit Variational Conditional Sampling with Normalizing Flows [14.7]
観測結果の一部しか得られない場合, 正規化フローを用いた条件付きサンプリング手法を提案する。提案手法は,推論と分類のための非可逆残差ネットワークに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:40:03 GMT)
Multi-Modal Mutual Information (MuMMI) Training for Robust Self-Supervised Deep Reinforcement Learning [13.9]
この研究は、複数の、信頼性の低いセンサーを使って、有用で堅牢な深層世界のモデルを学ぶことに焦点を当てている。我々は、相互情報を低バウンドでトレーニングした、新しいマルチモーダルディープ潜在状態空間モデルに貢献する。実験の結果,本手法は最先端の深層強化学習法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 01:39:21 GMT)
Effectiveness of MPC-friendly Softmax Replacement [13.7]
我々は、ソフトマックス置換の2つの用途を分析し、ソフトマックスと比較する。置換は1層ネットワークにおいて重要なスピードアップしか提供しないのに対して、常に精度を低下させ、時には著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:32:48 GMT)
Deep Learning Methods for Joint Optimization of Beamforming and Fronthaul Quantization in Cloud Radio Access Networks [12.8]
クラウド無線ネットワーク(C-RAN)システムでは,AP間の協調ビームフォーミングとフロントハウライズ戦略が不可欠である。非次元量問題は、AP当たりの電力とフロントホール容量の制約から導かれる。我々は、よく訓練された深層ニューラルネットワーク(DNN)が存在する深層学習最適化モジュールについて検討する。提案手法の利点を数値計算により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:27:43 GMT)
Neighbor-Vote: Improving Monocular 3D Object Detection through Neighbor Distance Voting [12.6]
本稿では、隣接する予測を組み込んで、高度に変形した擬似LiDAR点雲からの物体検出を改善する方法を提案する。鳥の視線検出の成績は,特に難易度検出において,最先端の視線検出よりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:18:33 GMT)
Locally Private Graph Neural Networks [12.5]
ノードデータプライバシ(ノードデータプライバシ)の問題として,グラフノードが機密性の高いデータをプライベートに保持する可能性について検討する。我々は、正式なプライバシー保証を備えたプライバシー保護アーキテクチャに依存しないGNN学習アルゴリズムを開発した。実世界のデータセット上で行った実験は、我々の手法が低プライバシー損失で満足度の高い精度を維持することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:00:21 GMT)
Meta-Reinforcement Learning for Heuristic Planning [12.5]
メタ強化学習(Meta-Reinforcement Learning、Meta-RL)では、エージェントは、新しい、見えない、しかし関連するタスクの準備と学習のために一連のタスクで訓練される。トレーニングタスクのセットが与えられた場合、トレーニングタスクが適切に選択された場合、学習はより迅速かつ効果的であることを示します。本稿では,情報理論に基づくタスク選択アルゴリズムITTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:25:52 GMT)
On Robustness of Lane Detection Models to Physical-World Adversarial Attacks in Autonomous Driving [12.4]
2017年のTuSimple Lane Detection Challengeの後、その精度とF1スコアに基づく評価は、車線検出手法の性能を測定するデファクトスタンダードとなっている。本研究は,自動車走行における物理界の敵対的攻撃下での最先端車線検出手法の堅牢性を評価するための,最初の大規模実験研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:04:47 GMT)
UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp Semgnetaion [12.1]
我々は、追加のエンコーダとデコーダを備えたU-Net形状ネットワークの修正版を構築した。各予測モジュールでは, 前景, 背景, 不確実領域マップの計算に, 予め予測した精度マップを利用する。 ETISデータセットの平均Diceは76.6%で、従来の最先端手法に比べて13.8%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:11:12 GMT)
Supervised Bayesian Specification Inference from Demonstrations [11.9]
本稿では,時間論理式としてタスク仕様を推論する確率モデルを提案する。提案手法は,提案仕様と基礎的真理との間に90%以上の類似性を観測し,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 21:16:37 GMT)
Kosp2e: Korean Speech to English Translation Corpus [11.4]
韓国語音声をエンドツーエンドで英文に翻訳するコーパスであるkosp2eを紹介する。我々は,オープンライセンス音声認識コーパス,翻訳コーパス,音声言語コーパスを採用して,データセットを一般公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 20:34:06 GMT)
Impact of On-Chip Interconnect on In-Memory Acceleration of Deep Neural Networks [11.2]
接続密度の増加はチップ上のデータ移動を増加させる。本稿では,P2Pベースの相互接続が,チップ上の大量のデータ移動を処理できないことを示す。任意のDNNに対して最適な相互接続を選択する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:44:00 GMT)
Unsupervised learning of MRI tissue properties using MRI physics models [11.0]
すべての臨床スキャナーで利用可能なプロトコルを使用して、単一のスキャンセッションから組織特性を推定することは、スキャン時間とコストを削減することを約束する。我々は,MRI物理を用いた教師なし深層学習戦略を提案し,単一のマルチエコーMRIスキャンセッションから3つの組織特性を推定する。組織特性推定とMRI合成の精度向上と一般化性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:07:14 GMT)
Point Cloud Registration using Representative Overlapping Points [10.8]
本稿では,登録のための識別機能を備えた代表オーバーラップポイントを用いた新しいディープラーニングモデル ROPNetを提案する。具体的には,エンコーダを用いてポイントオーバーラップスコアの予測にグローバルな特徴を抽出するコンテキスト誘導モジュールを提案する。ノイズと部分重なり合う点雲を用いたModelNet40上での実験により,提案手法が従来の学習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） (Tue, 6 Jul 2021 12:52:22 GMT)
Plot2Spectra: an Automatic Spectra Extraction Tool [10.6]
本稿では,プロットデジタイザであるPlot2Spectraを開発し,自動で分光グラフ画像からデータポイントを抽出する。第1軸アライメント段階では、プロット領域を検出し、検出された境界ボックスを洗練するためにアンカーフリー検出器を採用する。第2のプロットデータ抽出段階では、まずセマンティックセグメンテーションを用いて、プロット線に属する画素を背景から分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 18:17:28 GMT)
MSE Loss with Outlying Label for Imbalanced Classification [10.3]
クラス不均衡分類のための外付けラベルを用いた平均二乗誤差(MSE)損失を提案する。 MSE損失は、すべてのクラスのバック伝搬数を等しくし、メトリック学習としてのクラス間の関係を考慮して特徴空間を学習することができる。高微分クラスと低微分クラスを分離する機能空間を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:17:00 GMT)
Continual Contrastive Self-supervised Learning for Image Classification [10.1]
自己超越学習法は,大規模にラベル付けされたデータを持たない視覚表現に極めて有意な可能性を示す。自己教師付き学習の視覚的表現を改善するには、より大きく、より多様なデータが必要である。本稿では,リハーサル手法を提案することによって,連続的なコントラスト型自己教師型学習を実現するための最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:00:14 GMT)
Detecting Outliers with Poisson Image Interpolation [9.9]
本稿では,画像再構成法と画像埋め込み法に代えて,病理異常検出手法を提案する。アプローチは,脳MRIおよび腹部CTデータに優れた成績を示した異種パッチ病理(FPI)戦略に端を発する。我々は,より優れたパッチ戦略であるPoisson Image (PII) を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:53:17 GMT)
Learned Visual Navigation for Under-Canopy Agricultural Robots [9.9]
本稿では,アンダーキャノピー型農業ロボットの自律走行を視覚的に案内するシステムについて述べる。当社のCropFollowシステムは、平均して1回の介入で485mを自律走行することが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:59:02 GMT)
Deterministic generation of multidimensional photonic cluster states using time-delay feedback [9.8]
クラスター状態は多くの量子情報処理アプリケーションで有用である。本研究では,1つの原子空洞システムと時間遅延フィードバックを用いて,多次元フォトニッククラスタ状態を決定的に生成するプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 18:06:14 GMT)
A Leap among Entanglement and Neural Networks: A Quantum Survey [9.7]
量子現象を利用して計算問題を解く能力は、80年代後半から科学界の関心を惹きつけてきた長年の夢である。まず,量子計算に関する基本概念を紹介し,ゲートモデルとアディアバティック量子コンピューティングのパラダイムを実装した技術の中核機能について説明する。我々は、量子パーセプトロンと量子ニューラルネットワークの実装に関する現在の最先端の状態を収集、比較、分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:08:07 GMT)
Impact of deep learning-based image super-resolution on binary signal detection [9.3]
深層学習に基づく画像の超高解像度化は、医療画像の応用において大きな可能性を秘めている。これらの手法が医用撮像タスクに関連する画像品質の客観的測定に与える影響は、まだ明らかになっていない。超解像畳み込みニューラルネットワーク(SRCNN)と超解像生成対向ネットワーク(SRGAN)の2つの一般的なDL-SR法は、シミュレーションされた医用画像データを用いて訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 01:27:32 GMT)
From General to Specific: Online Updating for Blind Super-Resolution [9.2]
超解像学習のためのオンライン超解像法(ONSR)を提案する。 ONSRは2つの枝、すなわち内枝(IB)と外枝(EB)から成る。 IBは与えられた試験LR画像の特定の劣化を学習することができ、EBは学習した劣化によって劣化した画像の超解像を学習することができた。このように、ONSRはテスト画像ごとに特定のモデルをカスタマイズできるため、実際のアプリケーションの様々な劣化に対してより寛容になる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:25:16 GMT)
On Generalization of Graph Autoencoders with Adversarial Training [8.6]
逆行訓練は、逆行性摂動に対するモデルの弾力性を高めるためのアプローチである。 2つの強力なノード埋め込み方式でL2とL1の対角訓練を定式化する。我々は,L2とL1の両対向訓練がGAEとVGAEの一般化を促進することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:53:19 GMT)
IGrow: A Smart Agriculture Solution to Autonomous Greenhouse Control [8.3]
スマート農業ソリューション,すなわちiGrowを提案する。私たちはIoTとクラウドコンピューティング技術を使って、成長するデータを測定し、収集し、管理しています。私たちのソリューションは生産量(商業的に販売可能な果物)と純利益を大幅に増加させます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 11:35:50 GMT)
DEANN: Speeding up Kernel-Density Estimation using Approximate Nearest Neighbor Search [8.3]
近似近傍近傍近傍(DEANN)からの密度推定アルゴリズムを提案する。我々は、非バイアス密度推定(KDE)を計算するために、ANNアルゴリズムをブラックボックスサブルーチンとして適用する。我々の実装は、検討したすべての高次元データセットにおいて、技術実装の状況よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:11:28 GMT)
iPOKE: Poking a Still Image for Controlled Stochastic Video Synthesis [8.2]
iPOKE - オブジェクトキネマティクスの非可逆予測 - は、オブジェクトキネマティクスをサンプリングし、対応する可視ビデオとの1対1対応を確立することができる。従来の作品とは対照的に、任意のリアルなビデオを生成するのではなく、動きの効率的な制御を提供する。我々のアプローチでは、キネマティクスを新しいオブジェクトインスタンスに転送することができ、特定のオブジェクトクラスに限定されない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:57:55 GMT)
Confidence Conditioned Knowledge Distillation [8.1]
教師モデルから学生モデルに知識を伝達するための信頼性条件付き知識蒸留(CCKD)方式を提案する。 CCKDは、教師モデルに割り当てられた信頼度を正しいクラスに利用して、サンプル固有の損失関数とターゲットを考案することで、これらの問題に対処する。いくつかのベンチマークデータセットに対する実証的な評価は、CCKD法が他の最先端手法と同等以上の一般化性能を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 00:33:25 GMT)
Corona Health -- A Study- and Sensor-based Mobile App Platform Exploring Aspects of the COVID-19 Pandemic [7.1]
エコロジーモーメントアセスメント(EMA)によるスマートフォンアプリは、こうした問題を緩和するのに役立ちます。私たちは、アンケートベースの研究を展開するためのプラットフォームとして機能するCorona Healthを開発した。身体的・精神的健康に関する5つの研究が展開され、17,241のアンケートが満たされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:26:47 GMT)
ETHOS: an Online Hate Speech Detection Dataset [6.6]
本稿では,YouTube と Reddit のコメントに基づいて,Final-Eight クラウドソーシングプラットフォームを用いて検証した,バイナリとマルチラベルの2種類のテキストデータセットである 'ETHOS' を紹介する。我々の重要な前提は、そのような時間のかかるプロセスから少量のラベル付きデータを入手しても、調査対象の素材でヘイトスピーチの発生を保証できるということである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:25:14 GMT)
An Inverse QSAR Method Based on Linear Regression and Integer Programming [6.5]
人工ニューラルネットワーク(ANN)と混合整数線形計画(MILP)の両方を用いて化合物の分子構造を設計するための枠組みを提案する。本稿では,線形回帰を用いて予測関数をANNの代わりに$eta$で構築する。計算実験の結果, 約50個の非水素原子を持つ化学グラフを推定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 04:37:55 GMT)
Combining EfficientNet and Vision Transformers for Video Deepfake Detection [6.4]
ディープフェイク(Deepfakes)は、視聴者を騙すために信頼できるビデオを取得するためのデジタル操作の結果である。本研究では,様々なタイプの視覚変換器と,特徴抽出器として使用される畳み込み効率ネットB0を組み合わせる。最も優れたモデルはAUC 0.951とF1スコア88.0%を達成し、DeepFake Detection Challenge (DFDC) の最先端に非常に近い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:35:11 GMT)
DTGAN: Differential Private Training for Tabular GANs [6.2]
本稿では,DTGAN_GとDTGAN_Dの2つの変種からなる条件付きワッサースタインGANであるDTGANを提案する。我々は,DPの理論的プライバシー保証を,メンバーシップや属性推論攻撃に対して実証的に評価する。その結果,DP-SGD フレームワークは PATE よりも優れており,DP 判別器の方が訓練収束に最適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:28:05 GMT)
COVID-19 Pneumonia Severity Prediction using Hybrid Convolution-Attention Neural Architectures [6.2]
本稿では,調査データセットの極めて少ないデータシナリオを対象とした,データ中心の事前学習を提案する。次に、Transformer と Hopfield ネットワークからの自己アテンションを利用する2つのハイブリッド畳み込み型ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:26:07 GMT)
HCGR: Hyperbolic Contrastive Graph Representation Learning for Session-based Recommendation [5.9]
セッションベースレコメンデーション(SBR)は、ユーザの行動の進化から短期的および連続的なパターンをキャプチャすることで、ユーザの好みを学習する。アイテムのコヒーレンスと階層的表現を適切に捉えるために,双曲型コントラストグラフレコメンダ(HCGR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 01:46:16 GMT)
Image Complexity Guided Network Compression for Biomedical Image Segmentation [5.9]
生体画像セグメント化のための画像複雑化誘導型ネットワーク圧縮手法を提案する。データセットの複雑さを、圧縮によるターゲットネットワークの精度劣化にマップする。このマッピングは、圧縮ネットワークを生成するための畳み込み層ワイド乗算因子を決定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 22:28:10 GMT)
Modeling Accurate Human Activity Recognition for Embedded Devices Using Multi-level Distillation [5.7]
IMUセンサに基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)はユビキタスコンピューティングにおいて欠かせない領域である。組込みデバイスをネイティブにサポートした深部畳み込み型HARモデルを構築するために,多層蒸留を用いたプラグアンドプレイHARモデリングパイプラインを提案する。 SMLDistによって構築されたMobileNet V3モデルを用いて,様々な最先端HARフレームワークの組込みプラットフォームにおける精度,F1マクロスコア,エネルギーコストを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:01:41 GMT)
A Hybrid Framework Using a QUBO Solver For Permutation-Based Combinatorial Optimization [5.5]
本稿では,高性能な2次非制約バイナリ最適化器を用いて,大規模な置換に基づく問題を解くためのハイブリッドフレームワークを提案する。通常はビット数に制限があるQUBOソルバを使用する際の課題を克服する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:55:43 GMT)
A deep-learning--based multimodal depth-aware dynamic hand gesture recognition system [5.5]
深度定量化画像ハンドスケルトン関節点を用いたダイナミックハンドジェスチャ認識(DHG)に着目した。特に,CNNとリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)を用いたマルチモーダル核融合ネットワークにおける深度量子化の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 11:18:53 GMT)
GCN-Based Linkage Prediction for Face Clusteringon Imbalanced Datasets: An Empirical Study [5.4]
本稿では,逆不均衡重み付きSam-pling戦略を用いて,不均等なラベルを緩和する新しい手法を提案する。 MS-Celeb-1MとDeepFashionから合成された一連の不均衡ベンチマークデータセットが公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:45:26 GMT)
Asymptotics of Network Embeddings Learned via Subsampling [5.4]
本研究では,ノード2vecのようなサブサンプリング手法を用いて,単一の統一フレームワークへの表現手法について検討する。これは、埋め込みベクトルが何を表現し、これらのメソッドが下流のタスクでいかにうまく機能するかを理解するための理論的基盤を提供する。特に、一般的に使用される損失関数は、Fisher整合性の欠如などの欠点を引き起こす可能性があることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:54:53 GMT)
Deep Network Approximation With Accuracy Independent of Number of Neurons [5.4]
一定数のニューロンを持つ全ての連続関数に対する普遍近似特性を実現するフィードフォワードニューラルネットワークを開発した。例えば、$sigma$-activated networks with width $36d(2d+1)$ and depth $111$ can almost any continuous function on a $d$-dimensioanl hypercube in an arbitrarilyly small error。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:24:30 GMT)
Adapting Vehicle Detector to Target Domain by Adversarial Prediction Alignment [5.1]
予測出力空間を整列するオブジェクト検出のための新しい領域適応手法を提案する。特徴のアライメントに加えて、敵の訓練による衛星画像に対する車両検出器の位置とクラス信頼性の予測を整列させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:21:39 GMT)
Self-training with noisy student model and semi-supervised loss function for dcase 2021 challenge task 4 [5.1]
本報告では,DCASE 2021 Challenge Task 4における多声音事象検出(SED)手法を提案する。提案したSEDモデルは,弱ラベル付きまたは未ラベル付きデータに対する目標ラベルを提供する平均教師モデルと,強ラベルの音響イベントを予測する自己学習型雑音学生モデルとの2段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:11:16 GMT)
Causal Inference with Corrupted Data: Measurement Error, Missing Values, Discretization, and Differential Privacy [4.9]
本稿では,データクリーニング,推定,およびデータクリーニング調整された信頼区間による推論のための新しいエンドツーエンド手法を提案する。我々は、行列補完、統計学習、半パラメトリック統計学に対する漸近的理論的貢献を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:42:49 GMT)
Improving Text-to-Image Synthesis Using Contrastive Learning [4.9]
本稿では,合成画像の品質向上とセマンティック一貫性向上のための対照的な学習手法を提案する。 CUBとCOCOのデータセットを用いた2つの一般的なテキスト・画像合成モデルであるAttnGANとDM-GANに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:43:31 GMT)
Polarized skylight orientation determination artificial neural network [4.8]
本稿では,偏光を用いた方向決定のためのニューラルネットワークを提案する。ネットワークにおいて、偏光度(DOP)と偏光角度(AOP)を直接抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 00:19:22 GMT)
SAGE: Intrusion Alert-driven Attack Graph Extractor [4.5]
攻撃グラフ(AG)は、サイバー敵がネットワークに侵入する経路を評価するために使用される。我々は、専門家の事前知識を必要とせず、侵入警報によって観察された行動に基づいてAGを自動的に学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:45:02 GMT)
Leveraging Clinical Context for User-Centered Explainability: A Diabetes Use Case [4.5]
慢性腎臓病(CKD)のリスクを評価する2型糖尿病(T2DM)症例における概念実証(POC)を実装した。 POCには、CKDのリスク予測モデル、予測のポストホック説明器、その他の自然言語モジュールが含まれています。我々のPOCアプローチは、複数の知識ソースと臨床シナリオをカバーし、データと予測をPCPに説明するために知識をブレンドし、医療専門家から熱心に反応した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:44:40 GMT)
Location, Location: Enhancing the Evaluation of Text-to-Speech Synthesis Using the Rapid Prosody Transcription Paradigm [4.4]
平均オピニオンスコアテストの大きな欠点は、それらが全体的な品質、すなわち発話の自然な性質の一般的な尺度しか提供していないことである。本稿では,Rapid Prosody Transcription パラダイムに基づく新しい評価手法を提案する。これにより、リスナーは発話中のエラーの位置をリアルタイムでマークすることができ、合成信号で発生する知覚的エラーの確率的表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:36:40 GMT)
Unsupervised Knowledge-Transfer for Learned Image Reconstruction [4.2]
ベイジアンフレームワーク内での反復的再構築を学習するための,教師なしの知識伝達パラダイムを新たに開発する。提案手法は,視覚だけでなく,PSNRやSSIMの量的にも再現性を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:19:16 GMT)
A new smart-cropping pipeline for prostate segmentation using deep learning networks [4.1]
MRI画像から前立腺周辺の領域を抽出し,前景画素と背景画素のよりバランスのとれた分布を生成するためのDLベースのパイプラインを提案する。提案したスマートクロッピングは、評価された前立腺区分けネットワークのセグメンテーション精度の観点から、標準中心収量よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:42:48 GMT)
MAJORITY-3SAT (and Related Problems) in Polynomial Time [4.0]
与えられた$k$-CNFが有界分母を持つ少なくとも$rho in (0,1)$を持つか否かを決定するアルゴリズムを与える。我々のアルゴリズムは、複雑性と推論の複雑さを数えることに興味深いポジティブな意味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:24:04 GMT)
GradDiv: Adversarial Robustness of Randomized Neural Networks via Gradient Diversity Regularization [3.9]
プロキシ勾配を用いた敵攻撃がランダム化ニューラルネットワークに与える影響について検討する。より散らばった場合,プロキシ勾配は効果が低いことを示す。ニューラルネットワークを構築するための勾配の濃度を最小化するグラディエント・ダイバーシティ(GradDiv)正則化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:57:40 GMT)
Assessing putative bias in prediction of anti-microbial resistance from real-world genotyping data under explicit causal assumptions [3.8]
サンプリングが非ランダム化されているため、AMR予測ツールの開発にはバイアスがかかる。遺伝子型・フェノタイプAMRデータを用いたAMR予測における確率に基づく再バランスと共起調整の有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 21:19:21 GMT)
Stateless actor-critic for instance segmentation with high-level priors [3.7]
インスタンスセグメンテーションはコンピュータビジョンの重要な問題であり、深層学習に基づく手法によって依然として困難である。本稿では, グラフ分割問題としてインスタンス分割問題を定式化し, アクタ評論家は, 対象形状, 位置, 大きさの高レベル先行に対するセグメント化されたインスタンスの適合性に基づいて, 報酬によって引き起こされるエッジウェイトを予測した。おもちゃと実際のデータセットの実験では、豊富な事前セットのみに基づいて直接監督することなく、優れたパフォーマンスを達成できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:20:14 GMT)
Data-driven reduced order modeling of environmental hydrodynamics using deep autoencoders and neural ODEs [3.5]
減弱基底表現の発見にディープオートエンコーダを用いた場合について検討する。テスト問題としては,シリンダーまわりの非圧縮性流れや,河口系における浅水流体力学の現実的応用などが挙げられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:45:37 GMT)
Visions in Theoretical Computer Science: A Report on the TCS Visioning Workshop 2020 [3.4]
理論計算機科学(TCS)は、計算とアルゴリズムのプロセスと相互作用の数学的基礎を研究する。 TCSコミュニティは10年ごとにビジョンワークショップに参加し、この分野における課題と最近の成果について議論する。第2回TCSビジョンワークショップはSIGACT Committee for the Advancement of Theory Computer Scienceによって組織され、2020年7月20日に開催された。米国には76人以上の参加者がおり、そのほとんどがヨーロッパやアジアからの参加者だった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:12:03 GMT)
Evaluating subgroup disparity using epistemic uncertainty in mammography [3.0]
本研究では,乳房密度評価のための患者集団(人種)とデータ取得サブグループにおける不確実性の評価について検討する。その結果,集合的性能が同等であっても,不確実な計量量化の選択はサブグループレベルを著しく向上させることができることがわかった。この分析が、臨床展開のための機械学習アプリケーションの透明性を高めるために、不確実性をどのように活用できるか、さらなる研究を促進することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:36:48 GMT)
Sangrahaka: A Tool for Annotating and Querying Knowledge Graphs [2.9]
我々は、WebベースのアノテーションとクエリツールSangrahakaを紹介する。テキストコーパスからエンティティと関係を注釈付けし、知識グラフを構築する。このアプリケーションは言語とコーパスに依存しないが、特定の言語やコーパスの特別なニーズに合わせて調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:44:34 GMT)
Bayesian Nonparametric Modelling for Model-Free Reinforcement Learning in LTE-LAA and Wi-Fi Coexistence [2.8]
この研究は、Wi-FiとLTEライセンスアクセス(LTE-LAA)エージェントの5GHz帯の共存に対処する非パラメトリックベイズ強化学習アルゴリズムを特徴とする。報酬関数に公正度尺度を導入し、エージェント間の公平な共有を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:11:34 GMT)
Generalization Error Analysis of Neural networks with Gradient Based Regularization [2.7]
ニューラルネットワークの勾配に基づく正規化法について検討する。本稿では,正規化ネットワークの一般化誤差を解析するための一般的なフレームワークを提案する。画像分類タスクについていくつかの実験を行い、勾配に基づく手法が一般化能力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） (Tue, 6 Jul 2021 07:54:36 GMT)
Modeling Atmospheric Data and Identifying Dynamics: Temporal Data-Driven Modeling of Air Pollutants [2.6]
本研究では,マドリードの大気質を研究するためにデータ駆動技術を用いた実証的アプローチを提案する。汚染物質の濃度と経時変化をモデル化する常微分方程式の擬似系を見いだす。以上の結果から, 赤池の情報基準は, 最適部分回帰と連動して, スパーシリティと適合の良さの均衡を見出すことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 20:29:14 GMT)
A 15-user quantum secure direct communication network [2.5]
絡み合いに基づく量子セキュアダイレクト通信(QSDC)は、秘密情報を直接送信することができる。時間エネルギーの絡み合いと総周波数生成に基づく決定論的QSDCネットワークについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 01:55:14 GMT)
Independent Encoder for Deep Hierarchical Unsupervised Image-to-Image Translation [2.5]
画像から画像への変換(I2I)の主な課題は、翻訳された画像をリアルにし、可能な限りソースドメインからの情報を保持することである。 IEGANと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案し、各ネットワークのエンコーダを取り除き、他のネットワークに依存しないエンコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:18:59 GMT)
Intrinsic uncertainties and where to find them [2.5]
本稿では,多くの既存手法を記述・拡張する不確実性推定フレームワークを提案する。本稿では,標準ベンチマークデータセットの実践的観点から,どの形式と組み合わせが最も有用かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:35:35 GMT)
Question Answering over Knowledge Graphs with Neural Machine Translation and Entity Linking [2.3]
知識グラフに関する質問回答(KGQA)の目的は、知識グラフ上で自然言語の質問に対する回答を見つけることである。最近のKGQAアプローチでは、自然言語質問を構造化クエリ言語に変換するニューラルネットワーク翻訳(NMT)アプローチを採用している。本稿では,エンティティの処理をエンティティリンク(EL)システムに委譲するKGQAアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:57:02 GMT)
Experimental Masking of Real Quantum States [2.3]
我々は,光量子ウォークにより実クォートのマスキングプロトコルを実験的に実現した。本実験は,2量子ビットハイブリッド絡み合い状態の2部相関において,実クォートの量子情報が完全に隠蔽可能であることを示す。隠れた情報は各量子ビットからのみアクセスすることはできないが、相関測定から約99%の忠実度で確実に検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:33:23 GMT)
Deep Visual Attention-Based Transfer Clustering [2.2]
クラスタリングは、教師なしの最も重要な学習問題と見なすことができる。イメージクラスタリングは、ドメイン機械学習とコンピュータビジョンにおいて不可欠だが難しい課題である。本稿では,より少ない変量データ分散を実現するため,既存のディープトランスファークラスタリングの改良について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:26:15 GMT)
Memory-aware curriculum federated learning for breast cancer classification [2.2]
早期乳癌検診では, 定期検診が推奨される。このような階級不均衡に対する潜在的な解決策は、複数の機関で力を合わせている。近年,協調学習のための効果的なツールとして,連合学習が登場している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:50:20 GMT)
Isotonic Data Augmentation for Knowledge Distillation [2.1]
拡張サンプルではハードラベルとソフトラベルの間に重要な順序違反が認められる。真のソフトラベルは通常、$P_textsoft(tiger|x)>P_textsoft(cat|x)$のような順序に反する。我々は、注文違反を取り除くために、統計学の古典的なテクニックであるイソトニック回帰(IR)を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 05:39:45 GMT)
A Multi-Objective Approach for Sustainable Generative Audio Models [1.9]
近年、ディープラーニングコミュニティは、深層生成モデルの正確性に重点を置いている。品質に関するこの科学的競争は、膨大な計算コストがかかる。計算消費の現在の指数的な増加が続くと、人工知能は悲しいことに地球温暖化にかなりの貢献をする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:52:27 GMT)
A Three Phase Semantic Web Matchmaker [1.8]
提案アルゴリズムは,入力記述と出力記述に基づいてWebサービスのセマンティックマッチングを行う。我々の新しいアプローチは、マッチメイキングスコアを入力のセマンティクスに割り当て、パラメータとその型を出力することである。提案手法では, 両部マッチングに使用可能な他のすべての中で, 実行時間が少ないアルゴリズムを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:39:11 GMT)
Multi-Emitter MAP-Elites: Improving quality, diversity and convergence speed with heterogeneous sets of emitters [1.8]
CMA-MEを直接拡張し、その品質、多様性、データ効率を改善するアルゴリズムであるMulti-Emitter MAP-Elites(ME-MAP-Elites)を導入する。バンディットアルゴリズムは、現在の状況に応じて最適なエミッタの選択を動的に見つける。我々は,標準的な最適化問題(100次元)からロボット工学における複雑な移動タスクまで,6つのタスクにおけるME-MAP-Elitesの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:33:24 GMT)
A hardware-efficient leakage-reduction scheme for quantum error correction with superconducting transmon qubits [1.6]
量子ビット計算部分空間の外の漏れは量子エラー補正(QEC)に脅威をもたらす本稿では,2つのリーク低減ユニット(LRU)を用いて,これらの問題をトランスモンベースサーフェスコードに対して緩和する手法を提案する。これは論理的誤り率の大幅な低減につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 11:20:04 GMT)
Early Recognition of Ball Catching Success in Clinical Trials with RNN-Based Predictive Classification [1.6]
本稿では,早期時系列分類のための分類と予測の併用手法を提案する。予測的、生成的リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、既に利用可能な観測に基づいて、ボール軌跡の次のデータポイントを予測する。識別的RNNは、利用可能なデータポイントとアンロールされたシーケンス予測に基づいて、分類推定を連続的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:42:06 GMT)
How to Discover a Semantic Web Service by Knowing Its Functionality Parameters [1.6]
ウェブサービスのリポジトリの中でセマンティックなWebサービスを見つける方法を示す。私たちは Ontology Web Language (OWL) で Web サービス機能を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:29:59 GMT)
A New Approach for Semantic Web Matching [1.6]
自動システムでは、自己修復、自己設定、自己最適化、自己管理を確実にする必要があります。候補サービスはUniversal Description, Discovery and Integration (UDDI)で宣伝され、すべてWeb Ontology Language (OWL)で宣伝されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:47:12 GMT)
Estimates for the Branching Factors of Atari Games [1.5]
本稿では,Atari 2600ゲーム103の分岐係数を推定する。ゲームによっては、ALEはゲームプレイのフレームごとに3から18のアクションを公開する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 04:45:24 GMT)
Causal Bandits on General Graphs [1.5]
本稿では、因果グラフのみによって指定された因果ベイズネットワーク(CBN)における最良の介入を決定する問題について検討する。本稿では,原子間干渉や観測不可能な変数を含む半マルコフ因果グラフを入力として用いた,簡単な後悔最小化アルゴリズムを提案する。この結果から,提案アルゴリズムの単純後悔保証は,因果グラフのより微妙な構造的制約を考慮すれば改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:29:45 GMT)
Spatiotemporal Fusion in Remote Sensing [1.3]
データ品質はリモートセンシングアプリケーションを強化する鍵です。テラバイトのリモートセンシングイメージを毎日取得することができる。データ融合は、情報抽出、分析、品質改善のために非同期に取得された様々なソースのデータを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:04:04 GMT)
An Evaluation of Machine Learning and Deep Learning Models for Drought Prediction using Weather Data [1.2]
干ばつは深刻な自然災害であり、長い期間と幅広い影響がある。干ばつによる損失を減らすため、干ばつ予測は、対応する干ばつ防止と防災対策の基盤となる。気象データを用いて機械学習モデルで干ばつを正確に予測できるかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:19:43 GMT)
Comparing seven methods for state-of-health time series prediction for the lithium-ion battery packs of forklifts [1.1]
本報告では, 健康状態の予測において, 緩やかな回帰を推し進める能力について述べる。われわれは45個のリチウムイオン電池パックのユニークなデータセットを所有しており、データに大きなバリエーションがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:52:56 GMT)
Coarse-to-fine Semantic Localization with HD Map for Autonomous Driving in Structural Scenes [1.1]
カメラを主センサとする自動運転のためのHDマップを用いたコスト効率の高い車両位置決めシステムを提案する。視覚的セマンティクスをHDマップのランドマークにマップするデータアソシエーション問題として視覚に基づくローカライゼーションを定式化する。本手法を2つのデータセット上で評価し,提案手法が異なる運転シナリオにおいて有望なローカライゼーション結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 11:58:55 GMT)
DeepDDS: deep graph neural network with attention mechanism to predict synergistic drug combinations [1.0]
計算スクリーニングは薬物の組み合わせを優先する重要な方法になっています DeepDDSは16%以上の予測精度で競合手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:25:43 GMT)
An Ensemble Noise-Robust K-fold Cross-Validation Selection Method for Noisy Labels [1.0]
大規模なデータセットには、ディープニューラルネットワーク(DNN)によって記憶されるような、ラベルのずれたサンプルが含まれている傾向があります。本稿では, ノイズデータからクリーンなサンプルを効果的に選択するために, アンサンブルノイズ・ロバスト K-fold Cross-Validation Selection (E-NKCVS) を提案する。我々は,ラベルが手動で異なる雑音比で破損した様々な画像・テキスト分類タスクに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:14:52 GMT)
End-To-End Data-Dependent Routing in Multi-Path Neural Networks [1.0]
本稿では,レイヤ内の並列計算におけるデータ依存資源割り当てを用いたマルチパスニューラルネットワークを提案する。我々のネットワークは、画像認識タスクにおいて、既存の拡張および適応的な特徴抽出、さらにはアンサンブルやより深いネットワークよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:58:07 GMT)
Neural Mixture Models with Expectation-Maximization for End-to-end Deep Clustering [0.9]
本稿では,ニューラルネットワークを用いた混合モデルに基づくクラスタリングを実現する。我々は,Eステップとして前方パス,Mステップとして後方パスを動作させるバッチワイズEMイテレーションにより,ネットワークのエンドツーエンドをトレーニングする。トレーニングされたネットワークは、k-meansに依存した単一ステージのディープクラスタリング手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:00:58 GMT)
Automatic Assignment of Radiology Examination Protocols Using Pre-trained Language Models with Knowledge Distillation [0.8]
本稿では,コンピュータ断層検査にプロトコルを自動割り当てる深層学習手法を提案する。データ拡張を通じてマイノリティクラスをアップサンプリングする知識蒸留手法を用いた。知識蒸留はマイノリティクラス全体の性能を改善し、F1スコアは0.66である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 20:24:08 GMT)
Clustering and attention model based for Intelligent Trading [0.8]
外国為替市場は世界中の学者が研究するホットな問題となっている。われわれのチームは2005年から2021年にかけて、いくつかの外国通貨の歴史的データと技術的指標を抽出した。我々は、イベント駆動価格予測のためのさまざまな機械学習モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:35:13 GMT)
Total Nitrogen Estimation in Agricultural Soils via Aerial Multispectral Imaging and LIBS [0.7]
土壌の健康指標(SHIs)を測定する方法の多くは、内部の湿式化学または分光法に基づく方法である。我々は,土壌の総窒素 (TN) を推定するために,UAV (Universal-time Unmanned Aviation Vehicle) を用いたマルチスペクトルセンシング (UMS) ソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:37:30 GMT)
Logic Locking at the Frontiers of Machine Learning: A Survey on Developments and Opportunities [0.6]
本稿では,現代機械学習モデルのフロンティアにおける論理ロック攻撃と対策の最近の展開を要約する。提示された作業に基づいて、鍵となる取り組み、機会、課題が強調され、次世代ロジックロックの設計のための推奨事項が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:19:20 GMT)
Sensemaking in Cybersecurity Incident Response: The Interplay of Organizations, Technology and Individuals [0.6]
本研究は、サイバーセキュリティインシデント対応のプロセスにおいて、組織、技術、個人間の相互作用がどのように意味を成すかを説明する枠組みを提案する。我々は、インシデントレスポンスにおけるセンスメイキングがこの相互作用の結果であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 23:32:18 GMT)
Solution of Physics-based Bayesian Inverse Problems with Deep Generative Priors [0.5]
逆問題(英語版)は、解がない、あるいは測定の小さな摂動に大きく反応する解を持つため、解決が難しいことで知られている。推論問題として逆問題を引き起こすベイア推論は、これらの問題に対処する。大きな次元のベクトルを推測する場合や、以前に取得したサンプルから事前情報が得られる場合、利用は困難である。我々はこれらの考え方を、物理原則、事前知識の源泉、測定の種類、測定ノイズに関する利用可能な情報の範囲において多岐にわたる問題に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 22:23:27 GMT)
Enabling Un-/Semi-Supervised Machine Learning for MDSE of the Real-World CPS/IoT Applications [0.5]
我々は、スマートサイバー物理システム(CPS)とIoT(Internet of Things)の現実的なユースケースシナリオに対して、ドメイン固有モデル駆動ソフトウェアエンジニアリング(MDSE)をサポートする新しいアプローチを提案する。人工知能(AI)の本質において利用可能なデータの大部分はラベルが付けられていないと我々は主張する。したがって、教師なしおよび/または半教師なしのMLアプローチが実践的な選択である。提案手法は,既存の最先端MDSEツールと完全に実装され,CPS/IoTドメインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:51:39 GMT)
A Model-Driven Engineering Approach to Machine Learning and Software Modeling [0.5]
モデルは、ソフトウェア工学(SE)と人工知能(AI)のコミュニティで使われている。主な焦点はIoT(Internet of Things)とCPS(Smart Cyber-Physical Systems)のユースケースである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:50:50 GMT)
Neural Computing [0.5]
この章は、世界の問題とそれらの問題に利用可能なソリューションについて、次のレベルの理解を提供することを目的としています。この章では、社会問題について論じ、これまでに提示された理論や研究によって様々な解決策が与えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:21:03 GMT)
ML-Quadrat & DriotData: A Model-Driven Engineering Tool and a Low-Code Platform for Smart IoT Services [0.5]
ML-QuadratはEclipse Modeling Framework (EMF)をベースにしたオープンソースの研究プロトタイプである。 DriotDataは、市民データサイエンティストと市民/エンドユーザソフトウェア開発者をターゲットにしたローコードプラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:52:09 GMT)
New Methods and Datasets for Group Anomaly Detection From Fundamental Physics [0.4]
教師なしのグループ異常検出は、基礎物理学の新たなフロンティアとなっている。グループ異常検出アルゴリズムの開発のために,現実的な合成ベンチマークデータセット(LHCO 2020)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 18:00:57 GMT)
Domain Adaptation via CycleGAN for Retina Segmentation in Optical Coherence Tomography [0.1]
光コヒーレンス・トモグラフィ(OCT)ボリュームの領域適応のためのCycleGAN(Cycle-Consistent Generative Adrative Networks)の実装について検討した。この研究は、サイモンフレーザー大学のバイオメディカル光学研究グループと機能・解剖学的イメージング・形状解析研究所と共同で行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:07:53 GMT)
Transfer Learning in Information Criteria-based Feature Selection [0.0]
転送学習をMallowsのCp(TLCp)と組み合わせることで、従来のMallowsのCp基準よりも精度と安定性が向上することを示す。また,移動学習フレームワークはベイズ情報基準などの他の特徴選択基準にも拡張可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:12:15 GMT)
Transfer Learning for Improving Results on Russian Sentiment Datasets [0.0]
実験の結果は, 一般, テーマ, オリジナルを連続訓練する3段階のアプローチで得られた。感情分類問題を自然言語推論タスクとして扱うBERT-NLIモデルは、データセットの1つで人間の感情分析レベルに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:31:36 GMT)
Topic Modeling in the Voynich Manuscript [0.0]
本稿では,Voynich Manuscript(Beinecke MS408)のトピックモデリングによる調査結果について述べる。我々は、Voynichページをトピックにクラスタリングするために、潜時ディリクレ割り当て、潜時意味分析、非負行列分解を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:50:03 GMT)
The violation of Bell-CHSH inequalities leads to different conclusions depending on the description used [0.0]
ベルの不等式が導出される仮説は、それらを書くために使われる確率空間によって異なる。ベルの不等式違反は、隠れた変数が存在しないと仮定して説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 18:00:01 GMT)
The maximal negative ion of molecules in Schr\"odinger, Hartree-Fock, and M\"uller theories [0.0]
電子の最大値である$N_c$は、総核電荷$Z$の$K$原子に結合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:14:30 GMT)
The QR decomposition for radial neural networks [0.0]
我々は、クイバーの表現論の観点から、ニューラルネットワークの理論的枠組みを提供する。これらの対称性の活用により、ラジアルニューラルネットワークのモデル圧縮アルゴリズムが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 11:41:02 GMT)
The Hyperspherical Geometry of Community Detection: Modularity as a Distance [0.0]
Louvainアルゴリズムは、最も人気のあるコミュニティ検出手法の1つである。モジュラリティの最大化は、クラスタリングベクトルの集合上のモジュラリティベクトルに角距離を最小化することと同値であることを示す。この同値性により、ルーヴァンアルゴリズムを、このモジュラリティベクトルへの距離をほぼ最小化する最寄りの探索と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:32:32 GMT)
Teleportation with a cubic phase gate [0.0]
本研究では, 転位した圧縮状態に立方相ゲートを適用して, テレポーテーション精度を向上させるための量子テレポーテーション方式を提案する。真空状態のテレポーテーションの例を用いて、このスキームは高い忠実度値を達成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:10:50 GMT)
T-LoHo: A Bayesian Regularization Model for Structured Sparsity and Smoothness on Graphs [0.0]
グラフ構造化データでは、構造化されたスパーシリティと滑らかさが団結する傾向にある。グラフィカルな関係を持つ高次元パラメータに先立って提案する。構造された空間と滑らかさを同時に検出するために使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:10:03 GMT)
Shell Language Processing: Unix command parsing for Machine Learning [0.0]
Shell Language Preprocessing (SLP)ライブラリは、UnixおよびLinuxシェルコマンドのパースに向け、トークン化とエンコーディングを実装している。従来の自然言語処理(NLP)パイプラインが故障した場合の具体的な例で,新しいアプローチの必要性の背景にある理論的根拠を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:34:16 GMT)
Semantic Segmentation Alternative Technique: Segmentation Domain Generation [0.0]
本稿では,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを利用したセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクス手法を提案する。我々は、シード実画像の入力としてフィードフォワードネットワーク(FFNN)を訓練し、セグメンテーションマスクの出力として生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:34:55 GMT)
Remote sensing, AI and innovative prediction methods for adapting cities to the impacts of the climate change [0.0]
リモートセンシング画像からインジケータを抽出するのに有用なAIベースのフレームワークを提案する。これは多くの科学者にとってオープンフィールドであり、現在進行中の研究であり、AIベースの手法の課題と限界について深く議論しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:55:26 GMT)
Relational Quantum Mechanics and the PBR Theorem: A Peaceful Coexistence [0.0]
量子力学によれば、関数波$psi$は時空で進化する具体的な物理アイテムでも、ある系の絶対状態を表すオブジェクトでもない。本稿は、RQMがPBRの議論の結論に影響されないことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 12:09:07 GMT)
Quenching the Anderson impurity model at finite temperature: Entanglement and bath dynamics using matrix product states [0.0]
有限温度での焼成アンダーソンモデルの力学を行列積状態を用いて研究する。両鎖の融合は, 有限温度での絡み合いを著しく低下させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 18:00:01 GMT)
Quantum illumination with noisy probes: Conditional advantages of non-Gaussianity [0.0]
2モードの圧縮真空状態のような絡み合った状態は、照明プロトコルに量子的優位性を与えることが知られている。単発量子照明のプローブとして、非ガウス光子付加および減算状態を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:37:45 GMT)
Proof Generation in CDSAT [0.0]
SMTのCDSAT (Conflict-Driven Satisfiability) フレームワークの主な考え方は要約され、CDSATにおける証明生成へのアプローチへと導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:35:21 GMT)
Probing the Purcell effect without radiative decay: Lessons in the frequency and time domains [0.0]
我々は、パーセル効果、すなわち量子真空の空洞によって引き起こされる変化を直接研究する方法を示す。このことは、量子真空の電気光学的サンプリングと幾何学的に誘起される真空効果のリンクを補強する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:38:35 GMT)
Principles for Evaluation of AI/ML Model Performance and Robustness [0.0]
国防総省(DoD)は、AI/ML機能の設計、評価、展開に対する投資を著しく増やしている。本稿では、AI/ML開発プロセスをレビューし、AI/MLモデル評価の一般的なベストプラクティスを強調し、DoD評価者に推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 19:59:14 GMT)
Predictive models for wind speed using artificial intelligence and copula [0.0]
本研究は,風力発電計画の簡易化を目的とした風速予測と実現可能性研究の2つの目的を考察した。その結果、長期記憶(LSTM)は97.8%の精度で他のモデルより優れていることが判明した。風速依存性の不確実性に関するいくつかの知見に対処した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:18:12 GMT)
Physics-informed regularization and structure preservation for learning stable reduced models from data with operator inference [0.0]
演算子推論は、高次元物理系の軌道から非線形項を持つ低次元力学系モデルを学習する。 2次モデルに対する安定性バイアスを誘導する演算子推論のための正則化器を提案する。構造を保存するためのモデル制約を強制する演算子推論の定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:15:54 GMT)
Photoionization of Rydberg Atoms in Optical Lattices [0.0]
我々は、光イオン化(PI)とライドバーグ原子のポテンシャルエネルギー曲線(PECs)の定式化を開発する。ライドバーグ原子の寿命に対する格子誘起PIの効果は、自然崩壊と比較して顕著なものから非常に支配的なものまで様々である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 13:44:11 GMT)
Pedestrian Emergence Estimation and Occlusion-Aware Risk Assessment for Urban Autonomous Driving [0.0]
都市部における自律走行における歩行者の出現予測と排他的リスク評価システムを提案する。まず,視覚車や歩行者などの状況情報を用いて,閉塞地域における歩行者の出現確率を推定する。提案した制御器は安全性と快適性の観点から基準線よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 00:07:09 GMT)
Non-rational Narain CFTs from codes over $F_4$ [0.0]
F_4$以上の符号のクラスと非有理なナラインCFTの族の間の写像を構築する。この構成は、最近導入された量子安定化符号と有理なナライン理論のクラスの間の関係を補完するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 18:00:06 GMT)
Midwifery Learning and Forecasting: Predicting Content Demand with User-Generated Logs [0.0]
800人の女性と6700人の新生児は、毎日妊娠や出産に関連する合併症で死亡する。データサイエンスモデルと、助産婦向けのオンライン学習アプリケーションのユーザが生成したログは、学習能力の向上に役立つ。目標は、これらのリッチな行動データを使用して、デジタル学習をパーソナライズされたコンテンツへと押し上げ、適応的な学習旅行を提供することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:48:19 GMT)
Metasurface-Assisted Quantum Ghost Discrimination of Polarization Objects [0.0]
本研究では,一組の偏光物体間の非局所的識別のための準曲面支援ゴーストイメージングの概念を開発した。特別に設計された準曲面はイメージングシステムに組み込まれ、量子交叉あるいは古典的に相関した光子の一般的な楕円基底における並列状態変換を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:06:58 GMT)
Is there a correlation length in a model with long-range interactions? [0.0]
臨界点が近づくと、相関長$xi$が分岐することを示す。 xi$より短い距離では、相関器は臨界点と同じ力法則で崩壊する。 xi$より長い距離では、より急激な電力法則により、より速く崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:06:18 GMT)
Influence of coin symmetry on infinite hitting times in quantum walks [0.0]
有限連結グラフ上の量子ウォークは無限打時間を持つ。本稿では,コイン対称性の効果について,コイン置換対称性の群を解析して検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 04:42:25 GMT)
Identifying negativity factors from social media text corpus using sentiment analysis method [0.0]
本研究では、階層的に否定的なコメントに分解し、より多くのクラスにリンクする。ツイートはTwitterやFacebookなどのソーシャルメディアサイトから抽出される。専門家の意見に基づいて、否定的なコメント/ツイートはさらに8つのクラスに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 10:15:31 GMT)
Identifying Possible Rumor Spreaders on Twitter: A Weak Supervised Learning Approach [0.0]
噂は1つの誤報だ(他のタイプは偽ニュース、偽ニュースなど)。噂の拡散を抑える一つの方法は、噂の拡散に頻繁に関与するユーザーを特定することだ。我々は,教師あり学習手法を適用する前に,ユーザ,テキスト,エゴネットワークの3種類の機能を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 09:16:25 GMT)
Identification of Dynamical Systems using Symbolic Regression [0.0]
本稿では,観測データから動的システムのモデルを特定する手法について述べる。新しくなったのは、ODEパラメータの勾配に基づく最適化のステップを追加することです。パラメータの勾配に基づく最適化はモデルの予測精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 11:41:10 GMT)
Harvesting Entanglement with Detectors Freely Falling into a Black Hole [0.0]
自由落下と静的軌道の2つの組み合わせで、Unruh-DeWitt(UDW)検出器について考察する。 2つの自由落下検出器の場合、地平線付近の「既知の絡み合い影」は確かに欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 03:56:54 GMT)
From Zero to The Hero: A Collaborative Market Aware Recommendation System for Crowd Workers [0.0]
本稿では,クラウドワーカーのための協調推薦システムを提案する。プール内での労働者のコラボレーション履歴に基づく5つの入力指標、金銭的賞与と期間、労働者の専門性、労働者の熟練度の観点からの労働者の選好である。 260人の積極的集団労働者に対する実験結果から, 課題推薦の上位3つの成功確率に従えば, 最大86%の成果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 21:02:36 GMT)
Finding Significant Features for Few-Shot Learning using Dimensionality Reduction [0.0]
このモジュールは、計量学習法により与えられる類似度関数を、分類のためのより識別的な特徴を持つようにすることで、精度の向上を支援する。提案手法は,MiniImageNetデータセットにおけるメトリック学習ベースラインの精度を約2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 16:36:57 GMT)
Efficient Experimental Verification of Quantum Gates with Local Operations [0.0]
実用的なゲート不完全性に対して頑健な量子ゲート検証法(QGV)を提案する。 2ビット制御ノットゲートと3ビットトフォリゲートのQGVを実験的に実現した。私たちの研究は、量子時代の大きな量子デバイスを検証する上で、次元的呪いの解決を約束します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:56:55 GMT)
Effects of Smart Traffic Signal Control on Air Quality [0.0]
マルチエージェント深部強化学習(MARL)は交通システムにおいて実験的に研究されている。 MA2Cと呼ばれる、確立されたアドバンテージアクター・クリティカル(A2C)アルゴリズムのマルチエージェント版が最近開発され、エージェント間の通信の有望なアイデアを活用している。この観点から、エージェントは他のエージェントと戦略を共有し、エージェントの数や多様性が増大しても学習プロセスを安定化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 02:48:42 GMT)
EVARS-GPR: EVent-triggered Augmented Refitting of Gaussian Process Regression for Seasonal Data [0.0]
季節データ(EVARS-GPR)におけるガウス過程回帰の付加的改善について述べる。我々のアルゴリズムは、季節データのターゲット変数スケールの急激なシフトを処理できる。 EVARS-GPRは、異なる実世界のデータセット上で平均20.8%低いRMSEを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:20:28 GMT)
Dynamical System Parameter Identification using Deep Recurrent Cell Networks [0.0]
本研究では,動的システムにおけるパラメータ同定問題について,ディープラーニング手法を用いて検討する。異なるリカレントセルを持つ6層ディープニューラルネットワークを利用することで、有効なディープリカレントアーキテクチャを探索する。文献ではこれまでこの課題に利用されなかったが,BiLSTM( bidirectional gated recurrent cells)により,パラメータ同定の精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:04:36 GMT)
Does Dataset Complexity Matters for Model Explainers? [0.0]
本稿では、モデルに依存しないグローバルな説明可能性ランキングを生成することができる説明可能なAI技術の実験的なベンチマークを示す。 82の計算モデルと592のランクの構成結果から、説明可能性の問題の反対側にいくつかの光が当たっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 15:01:04 GMT)
Developing and delivering a remote experiment based on the experiential learning framework during COVID-19 pandemic [0.0]
本稿では,オンライン環境を通じてプロセスを計画,提供するための経験的学習に基づく理論的枠組みを提案する。パワーファクター補正実験に基づくケーススタディを提出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:39:48 GMT)
Data-Driven Learning of Feedforward Neural Networks with Different Activation Functions [0.0]
この研究は、フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)学習の新しいデータ駆動手法(D-DM)の開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 07:33:13 GMT)
Constructive Quantum Interference in a Photo-Chemical Reaction of $^{87}$Rb Bose Einstein Condensate [0.0]
複数の経路が共存して同じ結果に至ると干渉が発生する。本研究は,光化学反応のコヒーレント制御の資源として干渉を用いることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 23:24:56 GMT)
Comparing PCG metrics with Human Evaluation in Minecraft Settlement Generation [0.0]
我々は、既存のPCGメトリクスを、生成したMinecraftの居留地に適用し、PCG文献にインスパイアされたいくつかの新しいメトリクスを開発し、その結果を既存の人間の評価と比較する。目的は、これらのメトリクスがどのように異なるカテゴリの人間の評価スコアをキャプチャするか、メトリクスが別のゲームドメインにどのように一般化するか、そしてメトリクスがより複雑なアーティファクトにどう対処するかを分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:07:24 GMT)
Anomaly Detection using Edge Computing in Video Surveillance System: Review [0.0]
スマートシティの概念は、都市計画者や研究者に近代的で安全で持続可能なインフラを提供し、住民にまともな生活の質を与えるよう影響を与えている。このニーズを満たすために、市民の安全と幸福を高めるために、ビデオ監視カメラが配備されている。現代科学の技術的発展にもかかわらず、監視ビデオシステムにおける異常事象の検出は困難であり、徹底的な人間の努力を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:41:56 GMT)
An Orchestration Platform that Puts Radiologists in the Driver's Seat of AI Innovation: A Methodological Approach [0.0]
放射線学における現在のAI駆動の研究は、しばしば小規模で資源に制限された研究室にアクセスできないリソースと専門知識を必要とする。現在の画像データはクリニック指向であり、機械学習イニシアチブに容易に対応できない。インフラやプラットフォームのニーズに対処するために開発したシステムや方法論について述べるとともに、導入する人員やリソースの障壁を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 20:32:14 GMT)
An NLG pipeline for a legal expert system: a work in progress [0.0]
L4コードから作成された法律専門家システムのためのパイプラインについて述べる。最初のステップはインタビューを作成することで、回答は自動推論のためのクエリに処理される。第2のステップは、自然言語で推論者の回答を描画することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 06:42:38 GMT)
About chemical modifications of finite dimensional models of QED [0.0]
光子と原子の移動はキャビティ間で可能である。二原子系の超暗黒状態は、量子干渉によりキャビティ間の原子の運動が不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 08:07:31 GMT)
A Pairwise Connected Tensor Network Representation of Path Integrals [0.0]
ファインマン・ヴァーノン関数を含む実時間経路積分のテンソル的性質をどのように活用できるかが最近示されている。ここでは、一般化テンソルネットワークを導出し、影響関数の対相互作用構造を具体化して実装する。この対接続テンソルネットワークパス積分(PCTNPI)は、典型的なスピンボソン問題への応用とスペクトル密度の正確な形に起因する差の探索を通じて説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 17:09:02 GMT)
A Fitness Landscape View on the Tuning of an Asynchronous Master-Worker EA for Nuclear Reactor Design [0.0]
原子力プラントの制御棒の主変数を最適化し,負荷追従性能を向上させることを提案する。設計問題は、ブラックボックスの進化的アルゴリズム最適化問題であり、多物理シミュレータに基づく高価な評価である。この高価な実世界の問題に対して、フィットネスランドスケープ分析を行い、突然変異パラメータを調整可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jul 2021 14:35:25 GMT)