Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

ANCER: Anisotropic Certification via Sample-wise Volume Maximization [134.8]
本稿では,与えられたテストセットのサンプルに対して,ボリュームを介して異方性証明書を取得するためのフレームワークであるanceRを紹介する。その結果,CERはCIFAR-10とImageNetの両方で複数の半径で精度を導入し,ボリュームの面ではかなり大きな領域を認証していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:42:38 GMT)
A Survey on Low-Resource Neural Machine Translation [106.5]
我々は、関連する作品を、使用した補助データに基づいて3つのカテゴリに分類する。私たちの調査は、研究者がこの分野をよりよく理解し、より良いアルゴリズムを設計するきっかけになることを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:26:38 GMT)
Accuracy on the Line: On the Strong Correlation Between Out-of-Distribution and In-Distribution Generalization [89.7]
分布外性能は,広範囲なモデルと分布シフトに対する分布内性能と強く相関していることを示す。具体的には,CIFAR-10 と ImageNet の変種に対する分布内分布と分布外分布性能の強い相関関係を示す。また,CIFAR-10-Cと組織分類データセットCamelyon17-WILDSの合成分布の変化など,相関が弱いケースについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:48:23 GMT)
Fragments of the Past: Curating Peer Support with Perpetrators of Domestic Violence [88.4]
我々は,過去フラグメントの設計と展開において,6人の支援労働者と18人の加害者とともに働いた10ヶ月の研究を報告した。私たちは、暴力から脱却した経験をデジタルで強化された成果物、すなわち「フラグメント」を作ることが、メッセージのモチベーションと仲間間のラッピングをいかに翻訳するかを共有します。これらの知見は、挑戦的な人口を持つ将来のネットワーク設計の実践的考察の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:57:43 GMT)
Controlling Graph Dynamics with Reinforcement Learning and Graph Neural Networks [86.1]
本稿では,グラフ上の部分的に観測された動的過程を,限られた数の介入で制御する問題を考察する。この問題は、ウイルス検査をスケジュールして流行を抑えるといった文脈で自然に発生する。これを時間グラフプロセス上の決定問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:22:14 GMT)
Joint Models for Answer Verification in Question Answering Systems [85.9]
我々は3方向のマルチクラス化器を構築し、解答が他の解答をサポートするか、反証するか、あるいは中立かを決定する。私たちは、WikiQA、TREC-QA、実世界のデータセットでモデルをテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 05:34:36 GMT)
On the Variance of the Fisher Information for Deep Learning [79.7]
Fisher InformationMatrix (FIM) はディープラーニングの領域に応用されている。正確なFIMは、クローズドな形で利用できないか、計算に高すぎるかのいずれかである。 FIMの2つの等価表現に基づく2つの推定器について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 04:46:50 GMT)
Safe Exploration by Solving Early Terminated MDP [77.1]
我々は、Early TerminatedP(ET-MDP)の枠組みの下で、安全なRL問題に対処する新しいアプローチを導入する。まず、ET-MDPを対応するCMDPと同じ最適値関数を持つ非制約アルゴリズムとして定義する。そこで,文脈モデルに基づく非政治アルゴリズムを提案し,ET-MDPを解き,それに対応するCMDPをより良い性能で解き,学習効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 04:24:40 GMT)
Optimal Gradient-based Algorithms for Non-concave Bandit Optimization [76.6]
この研究は、未知の報酬関数が非可逆であるようなバンドイット問題の大群を考察する。我々のアルゴリズムは、非常に一般化されたゼロ階最適化のパラダイムに基づいている。標準的な楽観的アルゴリズムは次元因子によって準最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:04:24 GMT)
A Deep Discontinuity-Preserving Image Registration Network [73.0]
ほとんどの深層学習に基づく登録法は、所望の変形場が全世界的に滑らかで連続的であると仮定する。本稿では、より優れた登録性能とリアルな変形場を得るために、弱い教師付き深部不連続保存画像登録ネットワーク(DDIR)を提案する。本研究では, 心臓磁気共鳴(MR)画像の登録実験において, 登録精度を大幅に向上し, より現実的な変形を予測できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:35:59 GMT)
Playing Angry Birds with a Domain-Independent PDDL+ Planner [70.9]
本稿では,ドメインに依存しないプランナを用いて,人気ゲームAngry Birdsをプレイする最初のシステムを提案する。我々のシステムは、混合離散/連続ドメインのための計画言語PDDL+を用いて、Angry Birdsレベルをモデル化する。その結果,本システムの性能は,Angry Birdsの他のドメイン固有システムと同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:12:49 GMT)
MutualEyeContact: A conversation analysis tool with focus on eye contact [69.2]
MutualEyeContactは、社会的相互作用における(相互)アイコンタクトの重要性を理解するのに役立つ。我々は、最先端の視線追跡と機械学習に基づく顔認識を組み合わせるとともに、ソーシャルインタラクションセッションの分析と可視化のためのツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:05:53 GMT)
A First Look at Class Incremental Learning in Deep Learning Mobile Traffic Classification [68.1]
インクリメンタルラーニング(IL)技術を使って、モデルに新しいクラスをフルリトレーニングせずに追加し、モデルのアップデートサイクルを高速化します。 iCarlはアートILメソッドのステートであり、MIRAGE-2019は40のAndroidアプリからのトラフィックを持つパブリックデータセットである。解析によってその初期段階が明らかになっているにもかかわらず、IL技術は自動DLベースの交通分析システムへのロードマップに関する有望な研究分野である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 14:28:16 GMT)
Multi-headed Neural Ensemble Search [68.1]
異なる種(ディープ・アンサンブルとしても知られる)で訓練されたCNNモデルのアンサンブルは、CNNの単一コピーよりも優れたパフォーマンスを達成することが知られている。我々はNESをマルチヘッドアンサンブルに拡張し、複数の予測ヘッドにアタッチされた共有バックボーンで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:20:48 GMT)
UniRE: A Unified Label Space for Entity Relation Extraction [67.5]
合同エンティティ関係抽出モデルでは、2つのサブタスクに対して2つの分離ラベル空間を設定する。この設定は、エンティティとリレーション間の情報相互作用を妨げる可能性があると我々は主張する。本研究では,2つのサブタスクのラベル空間における異なる処理を除去することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:09:37 GMT)
Long-tail learning via logit adjustment [67.5]
現実世界の分類問題は通常、不均衡または長い尾のラベルの分布を示す。これは、そのようなラベルを一般化する上での課題であり、また、支配的なラベルに偏った「学習」をもたらさせる。これらの課題に対処するために、標準的なソフトマックスクロスエントロピートレーニングの2つの簡単な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:23:25 GMT)
H\"older Bounds for Sensitivity Analysis in Causal Reasoning [66.0]
導出バイアス |E[Y|T=t]-E[Y|do(T=t)]| 上の接点の集合は、未測定の接点の度合いに基づいて導出する。これらの境界は、U が T から独立であるとき、あるいは U が T から独立であるとき、あるいは U が T から独立であるとき、厳密である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 20:26:36 GMT)
Stochastically forced ensemble dynamic mode decomposition for forecasting and analysis of near-periodic systems [65.4]
本稿では,観測力学を強制線形系としてモデル化した新しい負荷予測手法を提案する。固有線型力学の利用は、解釈可能性やパーシモニーの観点から、多くの望ましい性質を提供することを示す。電力グリッドからの負荷データを用いたテストケースの結果が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 18:09:35 GMT)
Aligning an optical interferometer with beam divergence control and continuous action space [64.7]
我々は1本の腕に共焦点望遠鏡を備えた光学的マッハ・ツェンダー干渉計の視覚に基づくアライメントを実装した。実験的評価では、エージェントは、既存のソリューションと人間の専門家とを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 14:23:01 GMT)
When is Particle Filtering Efficient for Planning in Partially Observed Linear Dynamical Systems? [60.7]
本稿では, 逐次計画における粒子フィルタリングの効率性について検討する。我々は、粒子フィルタリングに基づくポリシーの長期報酬が正確な推測に基づいてそれに近いように、必要な粒子の数に縛り付けることができる。このテクニックは、他のシーケンシャルな意思決定問題に有効であると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 01:28:42 GMT)
BayesSimIG: Scalable Parameter Inference for Adaptive Domain Randomization with IsaacGym [59.5]
BayesSimIGは、最近リリースされたNVIDIA IsaacGymと統合されたBayesSimの実装を提供するライブラリである。 BayesSimIGはNVIDIABoardと統合して、高次元の後方のスライスを簡単に視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:21:31 GMT)
Differentially private training of neural networks with Langevin dynamics forcalibrated predictive uncertainty [58.7]
その結果,DP-SGD(差分偏差勾配勾配勾配勾配勾配)は,低校正・過信深層学習モデルが得られることがわかった。これは、医療診断など、安全クリティカルな応用にとって深刻な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:14:45 GMT)
Antenna Array Thinning Through Quantum Computing [58.7]
量子コンピューティングの枠組みでは、配列要素がどのアンテナ位置を占有するかを選択すべきかという問題が定式化されている。本稿では,QFTアルゴリズムの適切な実装について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:20:54 GMT)
Event-Based Feature Tracking in Continuous Time with Sliding Window Optimization [55.1]
イベントカメラにおける連続時間特徴追跡のための新しい手法を提案する。時空における推定軌道に沿って事象を整列させることによって特徴を追跡する。提案するスライディングウインドウB-スプライン最適化が,より長く,より正確な特徴トラックにつながることを実験的に確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:41:20 GMT)
Sensitivity analysis in differentially private machine learning using hybrid automatic differentiation [54.9]
感性分析のための新しいテクスチブリド自動識別システム(AD)を導入する。これにより、ニューラルネットワークをプライベートデータ上でトレーニングするなど、任意の微分可能な関数合成の感度をモデル化できる。当社のアプローチは,データ処理の設定において,プライバシ損失に関する原則的推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:19:23 GMT)
Beyond Farthest Point Sampling in Point-Wise Analysis [52.2]
本稿では,ポイントワイズ分析タスクのための新しいデータ駆動型サンプル学習手法を提案する。我々はサンプルと下流のアプリケーションを共同で学習する。実験により, 従来のベースライン法に比べて, サンプルとタスクの同時学習が顕著に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:08:44 GMT)
Memes in the Wild: Assessing the Generalizability of the Hateful Memes Challenge Dataset [47.7]
Pinterestからヘイトフルで非ヘイトフルなミームを収集して、Facebookデータセットで事前トレーニングされたモデルで、サンプル外のパフォーマンスを評価します。 1) キャプションをOCRで抽出しなければならない,2) ミームは従来のミームよりも多様であり, 会話のスクリーンショットやテキストをプレーンな背景に表示する,という2つの重要な側面がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:04:05 GMT)
Autoencoder-driven Spiral Representation Learning for Gravitational Wave Surrogate Modelling [47.1]
オートエンコーダを用いた経験的係数における基礎構造の存在について検討する。ニューラルネットワークの第一層として使用される学習可能なパラメータを持つスパイラルモジュールを設計し,入力空間を係数にマッピングする方法を学習する。スパイラルモジュールは複数のニューラルネットワークアーキテクチャ上で評価され、ベースラインモデルよりも一貫して速度-精度のトレードオフを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:03:08 GMT)
Safe Learning of Lifted Action Models [46.7]
本稿では,古典計画におけるモデルフリー計画問題の解法を提案する。将来の問題を高い確率で解くのに必要な軌道の数は、ドメインモデルの潜在的サイズにおいて線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 01:24:01 GMT)
Training Over-parameterized Models with Non-decomposable Objectives [46.6]
より一般的なコスト行列を扱うために,ロジット調整という古典的な考え方を拡張した新たなコスト感受性損失を提案する。私たちの損失は校正され、教師モデルの蒸留ラベルでさらに改善できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:29:33 GMT)
Automated Graph Learning via Population Based Self-Tuning GCN [45.3]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)とその変種は、幅広いタスクにうまく適用されている。従来のGCNモデルはオーバーフィッティングとオーバースムーシングの問題に悩まされている。 DropEdgeのような最近の技術はこれらの問題を緩和し、ディープGCNの開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 23:05:21 GMT)
Learning Cascaded Detection Tasks with Weakly-Supervised Domain Adaptation [44.4]
本稿では,カスケード検出タスクの構造を利用した弱教師付きドメイン適応設定を提案する。特に、2Dバウンディングボックスを両方のドメインの弱いラベルとして活用しながら、ソースドメインからのみ属性を推測することを学ぶ。実験の結果,提案手法は完全教師付き設定と競合する一方で,教師なし適応手法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） (Fri, 9 Jul 2021 16:18:12 GMT)
EasyCom: An Augmented Reality Dataset to Support Algorithms for Easy Communication in Noisy Environments [43.1]
我々は、ARメガネ着用者の会話を改善するアルゴリズムのトレーニングとテストに有用な5時間以上のマルチモーダルデータを含むデータセットをリリースする。ベースライン法に対して,音声の可聴性,品質,信号対雑音比の改善結果を提供し,全試験指標に比較して改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 02:00:47 GMT)
Adversarial Mixture Density Networks: Learning to Drive Safely from Collision Data [42.6]
シミュレーション学習は、事前に記録されたデータに基づいて自律運転の制御ポリシーを学習するために広く用いられている。本稿では、異なるデータセットから2つの分布を学習するAdversarial Mixture Density Networks (AMDN)を紹介する。そこで本研究では,AMDNが,純模倣学習や標準混合密度ネットワークアプローチと比較して,学習した制御ポリシーの安全性に有意な利益をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:16:30 GMT)
ARC: Adversarially Robust Control Policies for Autonomous Vehicles [42.6]
本稿では, 対人ロバスト制御 (ARC) を導入し, 同じ損失に対して, 対人政策と対人政策を終末的に訓練する。敵のアンサンブルに対して主人公を訓練することで、より堅牢な制御ポリシーを学ぶ。このアプローチは、当初の方針と比較して、新しい敵に対する衝突の回数を90.25%まで減少させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:22:29 GMT)
Probabilistic Trajectory Prediction with Structural Constraints [38.9]
この研究は、環境中の動的物体の運動軌跡を予測する問題に対処する。最近の動きパターン予測の進歩は、しばしば観察された軌跡から動きパターンを外挿する機械学習技術に依存している。本稿では,確率論的学習と制約付き軌道最適化を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 03:48:14 GMT)
ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers [38.0]
視覚変換器(ViT)は、視覚固有の誘導バイアスを少なくしながら、画像認識に競争力を発揮している。本稿では,VTアーキテクチャをGAN(Generative Adversarial Network)に統合する。我々は,既存のGANの正規化手法が自己意識と不十分に相互作用し,トレーニング中に深刻な不安定を引き起こすことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:59:30 GMT)
Online Adaptation to Label Distribution Shift [37.9]
我々は、FTL(Follow The Leader)やOGD(Online Gradient Descent)といった古典的なオンライン学習手法にインスパイアされた適応アルゴリズムを提案する。シミュレーションと実世界におけるラベルの分布変化の両面から得られた知見を実証的に検証し、OGDが様々な難解なラベルのシフトシナリオに対して特に効果的で堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:12:19 GMT)
An Initial Investigation of Non-Native Spoken Question-Answering [36.9]
SQuAD2.0 で訓練された単純なテキストベースの ELECTRA MC モデルは,音声による質問応答テストに適していることを示す。重要な課題の1つは、このタスクのためにシステムを訓練するために適切に注釈付けされた音声コーパスがないことである。ミスマッチは、テキスト文書と音声応答、非ネイティブな音声文法と書かれた文法の間で考慮されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:59:16 GMT)
Hepatocellular Carcinoma Segmentation fromDigital Subtraction Angiography Videos usingLearnable Temporal Difference [34.6]
本稿では、DSAビデオにおけるHCCセグメンテーションの問題を提起し、独自のDSAデータセットを構築する。また, DSA-LTDNetと呼ばれる新たなセグメンテーションネットワークを提案し, 集約サブネットワーク, 時間差分学習モジュール, 肝領域セグメンテーションサブネットワークを提案する。 DSA-LTDNetは、DSAビデオから潜時動作情報を積極的に学習し、セグメンテーション性能を高めるのに好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:35:37 GMT)
On lattice-free boosted MMI training of HMM and CTC-based full-context ASR models [30.3]
LF-MMIは,限定コンテキストモデルとフルコンテキストモデルの両方に適用可能な,強力なトレーニング基準であることを示す。本稿では,チェノン(ch)/ワードピース(wp)-CTC-bMMI,ワードピース(wp)-HMM-bMMIの3つの新しいトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 00:16:42 GMT)
Mutually-aware Sub-Graphs Differentiable Architecture Search [29.2]
相互認識サブグラフ微分可能なアーキテクチャ探索(MSG-DAS) MSG-DASはGumbel-TopKサンプルであり、複数の相互排他的な単一パスサブグラフを生成する。提案手法の有効性をImageNetとCIFAR10で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:31:31 GMT)
Prior-Guided Multi-View 3D Head Reconstruction [28.1]
従来の多視点ステレオ法は, 頭部構造が不明瞭なり, 毛髪部が不正確であったりするなどの低周波構造に悩まされていた。この問題に対処するため,我々は事前誘導型暗黙的ニューラルネットワークを提案する。これらの先行技術を利用することで、復元精度とロバスト性が向上し、高品質な3Dヘッドモデルが実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:43:56 GMT)
Exploring Dropout Discriminator for Domain Adaptation [27.2]
新しいドメインへの分類器の適応は、機械学習における難しい問題の1つである。本稿では, サンプル分布の分散を徐々に増大させるカリキュラムベースのドロップアウト判別器を提案する。識別器のアンサンブルは、モデルがデータ分散を効率的に学習するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:11:34 GMT)
Lithography Hotspot Detection via Heterogeneous Federated Learning with Local Adaptation [24.4]
本稿では,リソグラフィホットスポット検出のための不均一なフェデレーション学習フレームワークを提案する。提案するフレームワークは、非独立かつ同一に分散された(非IID)データの課題を克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:18:17 GMT)
On the Challenges of Open World Recognitionunder Shifting Visual Domains [24.0]
本研究では,Open World Recognition (OWR)アルゴリズムがドメインシフトの下で有効かどうかを検討する。 OWRは、初期トレーニングセットに存在するセマンティック制限を破ることのできるシステムを開発することを目標としている。解析の結果, この劣化は領域一般化手法とOWRの結合によってわずかに緩和されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 14:25:45 GMT)
Summary-Oriented Question Generation for Informational Queries [23.7]
主文書のトピックに焦点をあてた自己説明的質問を,適切な長さのパスで答えられるようにすることを目的としている。本モデルでは,NQデータセット(20.1BLEU-4)上でのSQ生成のSOTA性能を示す。我々はさらに,本モデルをドメイン外のニュース記事に適用し,ゴールド質問の欠如によるQAシステムによる評価を行い,私たちのモデルがニュース記事に対してより良いSQを生成することを実証し,人間による評価によるさらなる確認を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:24:01 GMT)
GGT: Graph-Guided Testing for Adversarial Sample Detection of Deep Neural Network [23.7]
本稿では,これらの課題を克服するために,逆サンプル検出のためのグラフガイドテスト(GGT)を提案する。 GGT はグラフ特性をガイドしたプルーンドモデルを生成するが、それぞれ MMT の変異モデルのパラメータは 5% 程度しか持たない。 CIFAR10 と SVHN の実験では、GGT が MMT よりも効率と効率の両方において優れていることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:12:36 GMT)
Deep Image Synthesis from Intuitive User Input: A Review and Perspectives [23.0]
ユーザは、テキスト、スケッチ、ストローク、グラフ、レイアウトなどの直感的な非画像入力を提供することが望ましい。 GAN(Generative Adversarial Network)やVAE(VAE)、フローベース手法といった深層生成モデルの最近の進歩は、より強力で汎用的な画像生成タスクを可能にしている。本稿では,直感的なユーザ入力による画像合成,入力の汎用性の向上,画像生成手法,ベンチマークデータセット,評価指標について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:31:47 GMT)
Noisy Training Improves E2E ASR for the Edge [22.9]
音声認識(ASR)は現代のエッジデバイスでますます普及している。 E2E ASRモデルは過度に適合する傾向があり、見えないテストデータの一般化には困難である。本稿では,E2E ASRモデルトレーニングをさらに改善するための,シンプルで効果的な雑音訓練戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 20:56:20 GMT)
Diverse Video Generation using a Gaussian Process Trigger [22.0]
ビデオ生成に対する現在の変分アプローチは、マルチモーダルな将来の結果よりもハーフライズする傾向にある。本稿では,将来の成果の多様性を明確にモデル化し,多様未来に活用することを提案する。生成したシーケンスの復元品質と多様性の観点から,将来的なフレーム生成の最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 18:15:16 GMT)
JPGNet: Joint Predictive Filtering and Generative Network for Image Inpainting [21.9]
画像インパインティングは、欠落した領域を復元し、元の完全な画像と同じ回復結果を作成することを目的としている。現存する作品は、これを純粋な生成問題とみなし、それに対応するために最先端の生成技術を採用している。本稿では,2つの問題,すなわち予測フィルタリングと深部生成の混合として,画像のインペイントを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:49:52 GMT)
Integrating Planning, Execution and Monitoring in the presence of Open World Novelties: Case Study of an Open World Monopoly Solver [21.2]
モノポリーはDARPA-SAILON計画で選ばれたテストベッドの1つであった。我々は、完全な計画を立てるエージェントを開発し、ゲームが進化するにつれて、オンラインのポリシーに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:26:28 GMT)
Interpretable Compositional Convolutional Neural Networks [20.7]
本稿では,従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を解釈可能な合成CNNに変換する手法を提案する。合成CNNでは、各フィルタは、明確な意味を持つ特定の合成対象部分または画像領域を一貫して表現することになっている。我々の手法は様々な種類のCNNに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:01:24 GMT)
Multiaccurate Proxies for Downstream Fairness [20.4]
本研究では,センシティブな特徴が訓練時に利用できない場合に,人口的公正な条件に従わなければならないモデルを訓練する際の課題について検討する。センシティブな機能にアクセス可能な"上流"学習者は、他の属性からこれらの機能のプロキシモデルを学ぶことができる。この目的のために、下流モデルクラスで十分であるようなマルチ精度の制約に従うことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:16:44 GMT)
StyleCariGAN: Caricature Generation via StyleGAN Feature Map Modulation [20.1]
StyleGAN を用いた形状とスタイルの操作に基づく似顔絵生成フレームワークを提案する。 StyleCariGANと呼ばれる私たちのフレームワークは、入力された写真からリアルで詳細な似顔絵を自動生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:49:31 GMT)
The Bayesian Learning Rule [19.5]
多くの機械学習アルゴリズムがベイズ学習則と呼ばれる単一のアルゴリズムの特定の例であることを示す。この規則はベイズ原理から派生したもので、最適化、ディープラーニング、グラフィカルモデルといった分野から幅広いアルゴリズムが得られる。私たちの仕事は、既存のアルゴリズムを統一、一般化、改善するだけでなく、新しいアルゴリズムの設計にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:28:55 GMT)
A Multi-modal and Multi-task Learning Method for Action Unit and Expression Recognition [18.5]
視覚情報と音声情報の両方を用いたマルチモーダル・マルチタスク学習手法を提案する。 AUスコアは0.712、式スコアは0.477となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 03:28:17 GMT)
Behavior Self-Organization Supports Task Inference for Continual Robot Learning [18.1]
本稿では,ロボット制御タスクの連続学習に対する新しいアプローチを提案する。本手法は, 漸進的に自己組織化された行動によって, 行動埋め込みの教師なし学習を行う。従来の手法とは異なり,本手法ではタスク分布の仮定は行わず,タスクを推論するタスク探索も必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:37:27 GMT)
Learning Syntactic Dense Embedding with Correlation Graph for Automatic Readability Assessment [17.9]
本稿では,言語的特徴に基づく構文的密埋め込みを学習することにより,言語的特徴をニューラルネットワークモデルに組み込むことを提案する。提案手法はBERTのみのモデルを補完し,自動可読性評価のための性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:26:17 GMT)
Levi Graph AMR Parser using Heterogeneous Attention [17.7]
本稿では,異種データ(トークン,概念,ラベル)を変換器への入力として組み合わせ,AMR解析への新たなアプローチを提案する。我々のモデルは、以前の最先端グラフよりもかなり少ないパラメータを使用するが、AMR 2.0と3.0では類似またはより良い精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 00:06:17 GMT)
Federated Learning with Dynamic Transformer for Text to Speech [17.4]
テキスト・トゥ・スピーチ(TTS)は、ユーザインタラクションにとって重要なタスクであるが、TSモデルトレーニングは、高品質なオリジナルデータセットの巨大なセットに依存している。プライバシとセキュリティの問題のため、オリジナルのデータセットは直接利用できないことが多い。近年、フェデレーテッド・ラーニングは、プライバシー保護機構を強化した、人気のある分散機械学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 03:34:18 GMT)
Personalized Federated Learning over non-IID Data for Indoor Localization [17.0]
我々は、最近のフェデレートラーニングスキームを用いて、パーソナライズされたモデルのセットをトレーニングする。本稿では、最近のFLスキームを用いて、ベイズ規則により最適に融合されたパーソナライズされたモデルの集合を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 03:31:16 GMT)
Efficient Matrix-Free Approximations of Second-Order Information, with Applications to Pruning and Optimization [17.0]
Inverse-Hessian Vector Products (IHVPs) の行列のない線形時間アプローチについて検討する。これらのアルゴリズムは、既存の2階法と比較して計算オーバーヘッドが低いネットワークプルーニングと最適化の最先端結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:38:58 GMT)
The Effects of Invertibility on the Representational Complexity of Encoders in Variational Autoencoders [16.3]
生成写像が「強可逆(strongly invertible)」であれば、推論モデルはそれほど複雑ではないことを示す。重要なのは、生成モデルが階層的に可逆である必要はないということです。低次元多様体上にデータを置くと、深層生成モデルの学習が難しくなるという経験的知恵を理論的に支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:53:29 GMT)
Block Alternating Bregman Majorization Minimization with Extrapolation [16.0]
ブロック相対滑らか関数と適切な分離関数の和を目的とする非滑らかな非最適化問題のクラスを考える。外部補間(BMME)を用いたBregmanMajorization-Minimizationフレームワークを交互に提案する。より強い条件下でのペナル化非負行列に対するBMMEの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:47:00 GMT)
A Multi-task Mean Teacher for Semi-supervised Facial Affective Behavior Analysis [16.0]
本稿では,半教師型感情行動分析のためのマルチタスク平均教師モデルを提案する。まず、TSAVをベースラインモデルとして利用し、3つのタスクを同時に認識する。我々は、平均教師を用いた半教師付きモデルにTSAVモデルを拡張し、ラベルなしデータから恩恵を受けられるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 05:48:22 GMT)
Wavelet Transform-assisted Adaptive Generative Modeling for Colorization [15.8]
本研究では,ウェーブレット領域におけるスコアベース生成モデルを利用した新しい手法を提案する。ウェーブレット変換によるマルチスケールおよびマルチチャネル表現を利用することで,重畳されたウェーブレット係数成分から先行情報を学習する。実験により, 提案モデルが着色品質, 特に着色性, 多様性に顕著な改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:12:39 GMT)
Feature Pyramid Network for Multi-task Affective Analysis [15.6]
マルチタスク影響分析のための特徴ピラミッドネットワークという新しいモデルを提案する。階層的特徴を抽出して3つのラベルを予測し,事前学習されたシングルタスクモデルから学習するための教師学生訓練戦略を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:14:03 GMT)
Hoechst Is All You Need: LymphocyteClassification with Deep Learning [15.5]
フーチスト染色はより安価で実行が容易であるが、この場合、免疫蛍光技術によって標的となるタンパク質よりもDNAに結合するため、一般的には使われない。以前は、DNA形態のみに基づいてこれらのタンパク質を発現する細胞を区別することは不可能であった。この研究では、ディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、90%以上の精度で3つのタンパク質を発現する細胞を同定し、リコールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:33:22 GMT)
Lifelong Twin Generative Adversarial Networks [15.4]
LT-GAN(Lifelong Twin Generative Adversarial Networks)と呼ばれる連続学習型生成モデルを提案する。 LT-GANが忘れることなく新しい概念を学べるように、我々は新しい生涯学習アプローチ、すなわち生涯適応的知識蒸留(LAKD)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:52:49 GMT)
Lifelong Teacher-Student Network Learning [15.4]
本稿では,教師-学生ネットワークフレームワークを用いた生涯学習手法を提案する。教師は、以前に学習したデータベースの確率的表現に対応する過去の知識を保存し、再生するように訓練されている。学生モジュールは、異なるドメインにまたがる連続的なデータ表現と離散的なデータ表現の両方をキャプチャするように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:25:56 GMT)
Lifelong Mixture of Variational Autoencoders [15.4]
本稿では,専門家の終末から終末までの学習混合物を提案する。混合システムのエキスパートは、個々の成分証拠の混合を最小限にすることで、共同で訓練される。モデルは、これらが以前学んだものと似ている場合に、新しいタスクを素早く学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:07:39 GMT)
InfoVAEGAN : learning joint interpretable representations by information maximization and maximum likelihood [15.4]
本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の推論能力とGAN(Generative Adversarial Networks)の機能を組み合わせた表現学習アルゴリズムを提案する。提案したモデルはInfoVAEGANと呼ばれ、ジェネレータとディスクリミネータの3つのネットワークで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:38:10 GMT)
Specialists Outperform Generalists in Ensemble Classification [15.3]
本稿では,アンサンブルの精度を判定できるかどうかという問題に対処する。我々は、上と下の境界に達する個別の分類器を明示的に構築する:専門家と一般主義者。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:16:10 GMT)
Graph-based Deep Generative Modelling for Document Layout Generation [14.9]
我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,高度に可変な文書レイアウトを持つ合成データを生成する深層生成モデルを提案する。また、管理文書画像上で実験された文書レイアウト生成タスクに対するグラフベースの最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 10:49:49 GMT)
Score refinement for confidence-based 3D multi-object tracking [14.9]
トラックレットのスコアに応じてトラックレットを終了させながら、時間的整合性に応じてスコアを操作することにより、トラッキング結果が改善されることを示す。カウントベースの手法と比較すると,AMOTAとMOTAのスコアは一貫して向上している。 AMOTAスコア67.6のnuScenesテスト評価を達成し、これは他の最先端のトラッカーに匹敵するものであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:40:07 GMT)
Fast Pixel-Matching for Video Object Segmentation [14.8]
我々は,マスクプロパゲーションと非局所的手法に基づいて,前景オブジェクトを直接ローカライズするNPMCA-netというモデルを提案する。提案手法は,同時に高速に新しい最先端性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:46:46 GMT)
Towards Robust Active Feature Acquisition [14.8]
アクティブ機能獲得(AFA)モデルは、少数の候補機能に対処し、大きな機能領域へのスケーリングが困難である。我々は,現在のAFAアプローチを進めるためのいくつかの手法を提案する。本フレームワークは階層的な取得ポリシを用いて,多数の機能を容易に扱えるとともに,OOD検出器の助けを借りてOOD入力に対してより堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 01:06:13 GMT)
Using Radiomics as Prior Knowledge for Thorax Disease Classification and Localization in Chest X-rays [14.7]
放射能特性を利用して異常分類性能を向上させるためのエンドツーエンドフレームワークであるChexRadiNetを開発した。我々は、NIH ChestX-ray、CheXpert、MIMIC-CXRの3つの公開データセットを用いてChexRadiNetフレームワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 20:29:44 GMT)
REX: Revisiting Budgeted Training with an Improved Schedule [14.6]
本稿では,Reflectred Exponential(REX)スケジュールと呼ばれる新しいプロファイルとサンプリングレートの組み合わせを提案する。 REXは、いくつかの最先端の学習率スケジュールのパフォーマンスを一致または超えながら、低予算で線形スケジュールを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 04:17:35 GMT)
Multi-Modal Association based Grouping for Form Structure Extraction [14.1]
形態構造抽出のための新しいマルチモーダル手法を提案する。我々は、TextBlocks、Text Fields、Choice Fields、Choice Groupsなどの高階構造を抽出する。提案手法は, それぞれ90.29%, 73.80%, 83.12%, 52.72%のリコールを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:49:34 GMT)
Form2Seq : A Framework for Higher-Order Form Structure Extraction [14.1]
テキストを用いた構造抽出のための新しいシーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)を提案する。 1)フィールドキャプション,リスト項目などの下位要素を10種類に分類すること,2)テキストフィールド,チョイスフィールド,チョイスグループなどの下位要素を情報収集機構として使用する高次構成要素に分類すること,の2つの課題について論じる。実験結果から, 分類作業の精度90%, F1が75.82, 86.01, 61.63のテキストベースアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:10:51 GMT)
Self-Supervised Generative Adversarial Network for Depth Estimation in Laparoscopic Images [14.0]
本稿では,ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークに基づく自己教師型深度推定手法であるSADepthを提案する。エンコーダデコーダジェネレータと、トレーニング中に幾何学的制約を組み込む識別器で構成される。 2つの公開データセットの実験により、SADepthは最新の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ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:40:20 GMT)
Adversarial Domain Adaptation with Self-Training for EEG-based Sleep Stage Classification [14.0]
本研究では,未ラベル対象領域におけるドメインシフト問題に対処するための新しい逆学習フレームワークを提案する。まず、ソースドメインとターゲットドメインのドメイン固有の特徴を保存するために、非共有アテンションメカニズムを開発する。第2に、ターゲットドメインの擬似ラベルを用いて、ソースおよびターゲットドメインの細粒度分布クラスを調整するための自己学習戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 14:56:12 GMT)
UrbanScene3D: A Large Scale Urban Scene Dataset and Simulator [13.5]
本論文では,Unreal Engine 4 と AirSim をベースとした手頃なシミュレータに付随する大規模都市景観データセットを提案する。従来の2D情報や人為的な3DCADモデルに基づいた作品とは異なり、UrbanScene3Dには、コンパクトな人造モデルと、空中画像で再構成された詳細な現実世界モデルの両方が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:56:46 GMT)
Greedy structure learning from data that contains systematic missing values [13.1]
欠落した値を含むデータから学ぶことは、多くの領域でよくある現象である。比較的少数のベイジアンネットワーク構造学習アルゴリズムが欠落データの原因となっている。本稿では,2対の削除と逆確率重み付けを利用したグリージー検索構造学習の3つの変種について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 02:56:44 GMT)
Attend2Pack: Bin Packing through Deep Reinforcement Learning with Attention [12.4]
自己アテンションに基づくエンコーディングと深層強化学習アルゴリズムに基づいて、我々は新しいエンド・ツー・エンド学習モデルを提案する。我々は様々な実験環境において最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 10:00:30 GMT)
Batch Inverse-Variance Weighting: Deep Heteroscedastic Regression [12.4]
Batch Inverse-Varianceは,実地に近い真理サンプルに対して頑健で,効果的な学習率の制御が可能な損失関数である。実験の結果、BIVは2つのノイズデータセット上でのネットワークの性能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） (Fri, 9 Jul 2021 15:39:31 GMT)
Quantile-Quantile Embedding for Distribution Transformation and Manifold Embedding with Ability to Choose the Embedding Distribution [12.3]
分散変換と多様体埋め込みのための新しい埋め込み法であるQuantile-Quantile Embedding (QQE)を提案する。 QQEはデータの分布を任意の理論上の望ましい分布や経験的な参照サンプルに変換することができる。また、PCA、t-SNE、ディープメトリックラーニングなどの他の次元削減手法の埋め込み分布を変更するためにも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 03:06:05 GMT)
Case-based similar image retrieval for weakly annotated large histopathological images of malignant lymphoma using deep metric learning [12.0]
悪性リンパ腫のヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色画像に対する症例ベース類似画像検索(SIR)法を提案する。我々は、注目に基づくマルチインスタンス学習を採用し、ケース間の類似性を計算する際に、腫瘍特異的な領域に焦点を合わせることができる。悪性リンパ腫249例を対象に, 基礎症例に基づくSIR法よりも高い評価値を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 03:16:21 GMT)
ESR: Ethics and Society Review of Artificial Intelligence Research [11.5]
Ethics and Society Review Board (ESR)は、AI研究の否定的な倫理的側面と社会的側面を軽減するために研究者と協力しているフィードバックパネルである。この記事では、41の提案で最初の1年間に設計し、実行したESRについて述べます。我々はこれらの提案に関するESRの総合的なフィードバックを分析し、このパネルがマイノリティグループに対する害の問題を最もよく特定していること、研究計画における多様な利害関係者の関与、二重利用、データの表現について調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 23:08:22 GMT)
Multimodal Icon Annotation For Mobile Applications [11.3]
本稿では、画素とビュー階層の利点を組み合わせた、新しいディープラーニングに基づくマルチモーダルアプローチを提案する。リコで最もよく使われている29個のアイコンを手動でアノテートすることで、提供されたユーティリティを示すために、高品質なUIデータセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:57:37 GMT)
Parallel and Multi-Objective Falsification with Scenic and VerifAI [11.2]
シナリオ仕様言語とVerifAIツールキットの拡張について述べる。まず,Scanicのシミュレーションとサンプリング機能の両方にインタフェースを組み込んだ並列化フレームワークを提案する。次に、サンプリング中の多目的最適化をサポートするために、VerifAIのファルシフィケーションアルゴリズムの拡張を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 01:08:49 GMT)
SHAP values for Explaining CNN-based Text Classification Models [10.9]
本稿では,CNNに基づくテキスト分類モデルの局所的説明可能性について,SHAP値を計算する手法を開発した。このアプローチは、機能の重要性を評価するために、グローバルスコアを計算するために拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 01:27:41 GMT)
Can Deep Neural Networks Predict Data Correlations from Column Names? [10.7]
約4,000データセットから抽出した約12万列の相関関係を解析した。予測には,最近提案されたTransformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルを利用する。多くのシナリオにおいて、ディープニューラルネットワークは相対的に高い精度で相関を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:11:54 GMT)
Cross-modal Attention for MRI and Ultrasound Volume Registration [10.7]
我々は,クロスモーダル画像登録のための自己認識機構を開発した。提案するクロスモーダルアテンションブロックは,各特徴量と対応する特徴量とを効果的にマッピングする。実験の結果,クロスモーダルアテンションブロックを組み込んだCNNネットワークが,CNNネットワークの10倍の性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:04:02 GMT)
On the Compressed-Oracle Technique, and Post-Quantum Security of Proofs of Sequential Work [10.4]
我々は、量子ランダムオラクルモデル(QROM)における量子アルゴリズムの分析のために、Zhandryによって導入されたいわゆる圧縮オラクル手法を再考する。我々の主な技術的貢献は、クエリ複雑性の結果を証明するために圧縮されたオラクル技法の並列クエリの一般化を単純化するフレームワークである。本手法の具体的な暗号的応用として,Cohen と Pietrzak が提唱した "Simple Proofs of Sequential Work" が量子攻撃に対して安全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:06:07 GMT)
IDRLnet: A Physics-Informed Neural Network Library [9.9]
物理情報ニューラルネットワーク(英: Physics Informed Neural Network, PINN)は、前方および逆問題の両方を解決するために使用される科学計算フレームワークである。本稿では,PINNによる問題をモデル化および解決するためのPythonツールボックスであるIDRLnetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:18:35 GMT)
Benchmarking for Biomedical Natural Language Processing Tasks with a Domain Specific ALBERT [9.8]
A Lite Bidirectional Representations from Transformers (ALBERT) のドメイン固有の適応であるBioALBERTを提案する。バイオメディカルおよびPubMed Centralおよび臨床コーパスをトレーニングし、20のベンチマークデータセットで6つのタスクを微調整する。これは、20のベンチマークデータセットのうち17の領域で、新たな最先端技術を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:47:13 GMT)
Group-Node Attention for Community Evolution Prediction [9.8]
本稿では,構造情報と時間情報からコミュニティの進化を予測するための新しいグラフニューラルネットワークを提案する。標準ベースライン法との比較評価を行い,本モデルがベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:16:10 GMT)
Likelihood ratio-based policy gradient methods for distorted risk measures: A non-asymptotic analysis [9.7]
本稿では,リスクに敏感な強化学習コンテキストにおける制御問題の解法として,ポリシー段階のアルゴリズムを提案する。 DRMの目的に対応するポリシー勾配定理の変種を導出する。 DRM目標のほぼ定常点にアルゴリズムの収束を確立する非漸近境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:14:12 GMT)
Text-to-Text Pre-Training for Data-to-Text Tasks [9.7]
データ・トゥ・テキスト・タスクのための事前訓練+微調整戦略について検討する。実験により,テキストからテキストへの事前学習により,単純なエンドツーエンドのトランスフォーマーモデルが実現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 00:42:32 GMT)
Unity Perception: Generate Synthetic Data for Computer Vision [9.5]
本稿では,コンピュータビジョンタスクのための合成データセット生成プロセスの簡素化と高速化を目的としたUnity Perceptionパッケージを紹介する。このオープンソースパッケージはUnity Editorとエンジンコンポーネントを拡張し、いくつかの一般的なコンピュータビジョンタスクの完全な注釈付き例を生成する。提案するツールの概要と動作方法,および2次元オブジェクト検出モデルをトレーニングすることにより生成した合成データセットの価値を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:09:00 GMT)
Activated Gradients for Deep Neural Networks [9.5]
ディープニューラルネットワークは、条件の悪い問題のために、パフォーマンスの低下やトレーニングの失敗に悩まされることが多い。本稿では,勾配に勾配活性化関数(GAF)を作用させることにより,これらの課題に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:00:55 GMT)
Efficient Real-Time Image Recognition Using Collaborative Swarm of UAVs and Convolutional Networks [9.4]
本稿では,画像の分類を行うリソース制約付きUAV群に推論要求を分散する戦略を提案する。画像の取得と最終的な決定の待ち時間を最小限に抑える最適化問題としてモデルを定式化する。私たちは、利用可能なUAV間で最高のレイテンシを提供するレイヤ配置戦略を見つけるために、オンラインソリューション、すなわちDistInferenceを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:47:02 GMT)
Comparative analysis of word embeddings in assessing semantic similarity of complex sentences [8.9]
既存のベンチマークデータセットの文を解析し,文の複雑さに関する各種単語埋め込みの感度を解析する。その結果, 文の複雑さの増大は, 埋め込みモデルの性能に重大な影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:15:24 GMT)
Learning Probabilistic Reward Machines from Non-Markovian Stochastic Reward Processes [8.8]
非マルコフ報酬の表現として確率的報酬機(PRM)を導入する。本稿では,決定プロセスからPRMを学習するアルゴリズムを提案するとともに,所定の意思決定方針のPRM表現を学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:00:39 GMT)
Understanding the Distributions of Aggregation Layers in Deep Neural Networks [8.8]
集約関数は、よりコンパクトな表現に深い特徴を統合するための重要なメカニズムである。特に、DNNの出力層へのグローバルアグリゲーション層の近接は、集約された特徴がディープネットの性能に直接的な影響を与えることを意味する。本稿では,深い特徴集約に関わるレイヤの出力値の確率分布を解析的にモデル化する,新しい数学的定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 14:23:57 GMT)
An $O(s^r)$-Resolution ODE Framework for Understanding Discrete-Time Algorithms and Applications to the Linear Convergence of Minimax Problems [8.8]
汎用DTAの挙動を解析するための新しい機械($O(sr)$- resolution ODE フレームワーク)を提案する。 DTAからユニークな$O(sr)$- resolution ODEを構築するための主要なアプローチを提案する。固有エネルギー関数に対する$O(sr)$- resolution ODEの線型収束は、DTAの線型収束を自動的に保証できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:19:13 GMT)
WinoCNN: Kernel Sharing Winograd Systolic Array for Efficient Convolutional Neural Network Acceleration on FPGAs [8.7]
我々はまず、最適化されたWinograd処理要素(WinoPE)を提案する。我々は、WinoCNNと呼ばれる高効率なサイストリックアレイ加速器を構築した。提案するアクセラレータを複数のFPGA上で実装し、スループットとDSP効率の両方で最先端の設計を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:37:47 GMT)
Learning Interaction-aware Guidance Policies for Motion Planning in Dense Traffic Scenarios [8.5]
本稿では,高密度交通シナリオにおける対話型モーションプランニングのための新しい枠組みを提案する。我々は,他車両の協調性に関する国際的ガイダンスを提供するインタラクション対応政策であるDeep Reinforcement Learning (RL) を通じて学習することを提案する。学習されたポリシーは、ローカル最適化ベースのプランナーを推論し、対話的な振る舞いで誘導し、他の車両が収まらない場合に安全を維持しながら、密集したトラフィックに積極的にマージする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:43:12 GMT)
Gradient-Based Quantification of Epistemic Uncertainty for Deep Object Detectors [8.0]
本稿では,新しい勾配に基づく不確実性指標を導入し,異なる物体検出アーキテクチャについて検討する。実験では、真の肯定的/偽の正の判別と、結合上の交叉の予測において顕著な改善が示された。また,モンテカルロのドロップアウト不確実性指標に対する改善や,さまざまな不確実性指標のソースを集約することで,さらなる大幅な向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:04:11 GMT)
Emotion Recognition with Incomplete Labels Using Modified Multi-task Learning Technique [8.0]
AffWild2データセットから7つの基本的な感情と12のアクションユニットの関連性を利用する手法を提案する。 2つの相関したタスクの知識を組み合わせることで、両方のパフォーマンスは1種類のラベルしか使用していないモデルと比較して大きなマージンで改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 03:43:53 GMT)
Towards Quantum-Secure Authentication and Key Agreement via Abstract Multi-Agent Interaction [7.7]
公開鍵暗号に基づく認証と鍵契約の現在の方法は、量子コンピューティングに脆弱である。本稿では,コミュニケーション関係者を自律エージェントと見なす人工知能研究に基づく新しいアプローチを提案する。提案手法に基づくプロトタイプ認証および鍵契約システムであるPyAMIをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:13:41 GMT)
Generalization of the Change of Variables Formula with Applications to Residual Flows [7.6]
正規化フローは可変式の変化を利用してフレキシブル密度モデルを定義する。一般化変換として $mathcalL$-diffeomorphisms を導入し、これはルベーグ測度集合上のこれらの要求に反する可能性がある。この緩和により、ReLUのような非滑らかなアクティベーション関数を使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 10:31:32 GMT)
Gaussian Process Subspace Regression for Model Reduction [7.4]
部分空間値関数はパラメトリック・リダクション・オーダー・モデリング(PROM)を含む幅広い問題に現れる。 PROM では、各パラメータ点は、大きな系行列のペトロフ・ガレルキン射影に使用される部分空間に関連付けることができる。本稿では,サブスペース予測のための新しいベイズ非モデルとして,ガウス過程部分空間回帰(GPS)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 20:41:23 GMT)
Model compression as constrained optimization, with application to neural nets. Part V: combining compressions [7.0]
深層ニューラルネットワークを用いて実験したところ, 1) 誤差圧縮空間において, 異なる圧縮型に相補的な利点があること, 2) 最適な組み合わせは, ニューラルネットワークの種類に依存することが示唆された。低ランクと浮動小数点重みを組み合わせることで、VGGネットをより圧縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:12:25 GMT)
(Un)Masked COVID-19 Trends from Social Media [7.0]
本稿では,米国6都市を対象に,2400万件のソーシャルメディア画像を分析した。新型コロナウイルスの感染者が増加し、特に各州が厳格な規制を課した際、画像に被るマスクの増加が見られる。 Black Lives Matterの抗議活動におけるマスクのコンプライアンスが分析され、グループ写真の40%がマスクを着用していたことを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:36:12 GMT)
Optimal Triangulation Method is Not Really Optimal [6.8]
三角測量は、複数のカメラ画像上の2次元投影から3次元点を見つける問題を指す。この問題を解決するためには,L2法と呼ばれる,いわゆる最適三角法を用いるのが一般的である。しかし、カメラパラメータの不確実性を前提としない場合に限り、この手法は最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 18:14:36 GMT)
Moments of quantum purity and biorthogonal polynomial recurrence [6.5]
本研究では, バーレス・ハル・アンサンブル上での絡み合いの統計的挙動を, 絡み合いエントロピーの最も単純な形式である量子純度によって測定した。この研究の主な成果は、任意のサブシステム次元に対して有効な量子純粋性の正確な第2および第3モーメント表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:18:34 GMT)
SCSS-Net: Superpoint Constrained Semi-supervised Segmentation Network for 3D Indoor Scenes [6.3]
本稿では,SCSS-Net という名称の3次元点雲に対するスーパーポイント制約付き半教師付きセグメンテーションネットワークを提案する。具体的には、ラベルのない点群から予測される擬似ラベルを自己学習に利用し、幾何ベースおよび色に基づく領域成長アルゴリズムによって生成されたスーパーポイントを組み合わせて、疑似ラベルを低信頼で修正・削除する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:18:51 GMT)
Using Machine Translation to Localize Task Oriented NLG Output [5.8]
本稿では、英語の出力に機械翻訳を適用することにより、これを行う。要求される品質バーは完璧に近く、文の範囲は極めて狭く、機械翻訳訓練データとは大きく異なることが多い。既存のアイデアに基づいて新しいものを追加することで、必要な品質バーに到達することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:56:45 GMT)
LIFE: A Generalizable Autodidactic Pipeline for 3D OCT-A Vessel Segmentation [5.5]
最近のディープラーニングアルゴリズムは、有望な血管セグメンテーションの結果を生み出した。しかし、手動による注記データがないため、3D網膜血管セグメンテーションは依然として困難である。自己合成モダリティのみによって教師される学習に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:51:33 GMT)
A Topological-Framework to Improve Analysis of Machine Learning Model Performance [5.4]
本稿では、データセットをモデルが動作する「空間」として扱う機械学習モデルを評価するためのフレームワークを提案する。本稿では,各サブポピュレーション間でのモデル性能の保存と解析に有用なトポロジカルデータ構造であるプレシーブについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 23:11:13 GMT)
A hybrid deep learning framework for Covid-19 detection via 3D Chest CT Images [5.4]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークとトランスフォーマーを組み合わせた3D胸部CT画像によるCOVID-19検出のためのハイブリッドディープラーニングフレームワークCTNetを提案する。これは、CTスキャンから十分な特徴を抽出するためにSEが注目するCNN特徴抽出モジュールと、3D CTスキャンの識別特徴をモデル化するトランスフォーマーモデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:16:14 GMT)
Continual Learning in the Teacher-Student Setup: Impact of Task Similarity [5.1]
教師-学生設定における2層ネットワークにおける破滅的忘れについて検討する。タスクが類似した機能に依存する場合、中間タスクの類似性が最大の忘れ物となる。両者の類似性、初期転送/鍛造率、最大転送/鍛造率、長期転送/鍛造率の複雑な相互作用を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:30:39 GMT)
Understanding surrogate explanations: the interplay between complexity, fidelity and coverage [5.1]
グローバルからローカルへの移行 – カバレッジの削減 – によって,より望ましい条件が実現できることが示されています。複雑度,忠実度,カバレッジの相互作用を論じ,ユーザニーズの相違が問題の定式化につながるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:43:31 GMT)
Joint Matrix Decomposition for Deep Convolutional Neural Networks Compression [5.1]
多数のパラメータを持つディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は膨大な計算資源を必要とする。そのため,近年CNNの圧縮に分解法が用いられている。我々は,CNNを圧縮し,関節行列分解による性能劣化を軽減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:32:10 GMT)
Reinforced Hybrid Genetic Algorithm for the Traveling Salesman Problem [4.9]
有名なNPハードトラベリングセールスマン問題(TSP)に対する強力な強化ハイブリッド遺伝的アルゴリズム(RHGA)を提案する。 RHGAは強化学習技術と有名なエッジアセンブリクロスオーバー遺伝的アルゴリズム(EAX-GA)とLin-Kernighan-Helsgaun局所探索を組み合わせた。都市数は1,000, 85,900都市で, 良く知られた, 広く利用されているベンチマーク138都市を対象に, 提案手法の優れた性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:36:12 GMT)
DeepRelativeFusion: Dense Monocular SLAM using Single-Image Relative Depth Prediction [4.9]
本稿では,一様一貫した3次元構造を復元できる,ディープフュージョンと呼ばれる高密度単分子SLAMシステムを提案する。視覚的SLAMを用いて、カメラのポーズと奥行きの半深度マップを確実に復元し、それから相対深度予測を用いて半深度マップを密度化し、ポーズグラフを精査する。我々のシステムは、最先端の高密度SLAMシステムよりも、大規模なマージンによる高密度再構成精度で定量的に性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 20:06:40 GMT)
Bib2Auth: Deep Learning Approach for Author Disambiguation using Bibliographic Data [4.8]
著者名と現実の実体をリンクする新しい手法を,共著者パターンと研究領域に頼って提案する。教師付きディープラーニングモデルでは,著者と共著者との関係や研究領域を把握し,著者を識別する。 Bib2Authは比較的大きなデータセットで優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:25:11 GMT)
Measuring and Improving Model-Moderator Collaboration using Uncertainty Estimation [4.8]
複合モデレーター-モデルシステムの性能を最大化するために、協調的なプロセスを設計する方法はよく理解されていない。我々は,人間モデレーターの容量制約下での協調システムの性能を記述するために,原則付きメトリクスを導入する。我々は、様々な協調的レビュー戦略の下で、最先端の不確実性モデルの性能を評価する大規模なベンチマーク研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 05:07:25 GMT)
Multi-level Stress Assessment from ECG in a Virtual Reality Environment using Multimodal Fusion [4.7]
ECGは、非侵襲的な性質のため、深刻なバーチャルリアリティ(VR)アプリケーションにおけるストレスを評価するための魅力的な選択肢である。既存の研究は2段階のストレスアセスメントしか行わず、より活発なバイオフィードバックベースのアプリケーションを開発するためには、マルチレベルアセスメントが必要である。本稿では,1秒の窓から応力予測を行うことのできる分光図と1次元心電図を用いた新しい多モード深部融合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:34:42 GMT)
Computer-Aided Diagnosis of Low Grade Endometrial Stromal Sarcoma (LGESS) [4.5]
低悪性度間質肉腫(LGESS)はまれながんであり、全子宮癌症例の約0.2%を占める。本研究は,LGESS患者の子宮組織生検像をセグメント化および染色正規化アルゴリズムを用いて前処理するものである。様々な古典的な機械学習と先進的なディープラーニングモデルを適用して、組織像を良性または癌性のいずれかに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 00:41:18 GMT)
Transformer-Based Behavioral Representation Learning Enables Transfer Learning for Mobile Sensing in Small Datasets [4.3]
時系列から一般化可能な特徴表現を学習できるモバイルセンシングデータのためのニューラルネットワークフレームワークを提供する。このアーキテクチャは、CNNとTrans-formerアーキテクチャの利点を組み合わせて、より良い予測性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:26:50 GMT)
Label-set Loss Functions for Partial Supervision: Application to Fetal Brain 3D MRI Parcellation [4.1]
ラベル集合損失関数の最初の公理的定義を提案する。完全分割画像に対する古典的損失関数を適切なラベルセット損失関数に変換する方法は1つと1つしかないことを示す。今回我々は, 胎児脳の3次元MRIセグメント化のための部分教師あり学習法として, リーフ・ディース・ロス法を新たに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:44:06 GMT)
The Atlas of Lane Changes: Investigating Location-dependent Lane Change Behaviors Using Measurement Data from a Customer Fleet [4.1]
我々は、位置特異的なa-プリオリレーン変化確率を計算することによって、この共通プラクティスを拡大する第一歩を踏み出す。人間の運転行動は、それぞれの場所によって全く同じ交通状況で変化する可能性がある。信頼できる車線変更確率を導出するためには、広い顧客層が成功の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:45:16 GMT)
Action Unit Detection with Joint Adaptive Attention and Graph Relation [4.0]
本稿では,ABAW(Field Affective Behavior Analysis)2021のコンペティションについて紹介する。提案手法では,事前学習されたJAAモデルを特徴抽出器として用いる。我々のモデルは、挑戦的なAff-Wild2データベース上で0.674を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:33:38 GMT)
How to choose an Explainability Method? Towards a Methodical Implementation of XAI in Practice [4.0]
我々は,利害関係者のニーズと説明方法のギャップを埋めるための方法論の必要性を論じる。我々は、ステークホルダーに説明責任を提供するプロセスにおいて、データサイエンティストを支援するために、この方法論を作成するための継続的な作業を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:22:58 GMT)
Approaching the motional ground state of a 10 kg object [3.9]
機械的物体の運動は量子力学によって制御されるべきである。熱環境は物体の動きの量子的シグネチャを隠蔽するこれは、巨大な量子系上で重力を観測する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:41:15 GMT)
NVCell: Standard Cell Layout in Advanced Technology Nodes with Reinforcement Learning [3.8]
先進技術ノード上の業界標準セルライブラリにおいて, 単一行セルの90%以上に対して, 同一あるいは小面積のレイアウトを生成可能な, NVCell と呼ばれる標準セルレイアウト自動生成装置を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:31:17 GMT)
Impossibility of What? Formal and Substantive Equality in Algorithmic Fairness [3.4]
アルゴリズムの公正性に対する支配的な「形式的」アプローチは、平等を追求する枠組みとして不十分である、と私は主張する。社会階層に反するアルゴリズムフェアネスに対する「実質的」アプローチを提案する。形式的および実体的アルゴリズム的公正の区別は、各アプローチの「公正の実証可能性」に対する応答によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:29:57 GMT)
RGB Stream Is Enough for Temporal Action Detection [3.3]
現在最先端の時間的動作検出器は、RGBフレームと光フローを含む2ストリーム入力に基づいている。光フローは手作業で設計した表現であり、重い計算を必要とするだけでなく、2ストリームの手法がフローとともにエンドツーエンドで学習されないことも方法論的に不満足にしている。我々は、光学フローが高精度な時間的動作検出において不要であり、光学フローを除去する際の性能劣化を回避するために、画像レベルのデータ拡張が鍵となるソリューションであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:10:11 GMT)
Convergence analysis for gradient flows in the training of artificial neural networks with ReLU activation [3.2]
勾配降下(GD)型最適化スキームは、ニューラルネットワーク(ANN)を修正線形単位(ReLU)アクティベーションで訓練する標準的な方法である。 ReLUアクティベーションを持つANNのトレーニングにおけるGD型最適化スキームの数学的収束解析における主な困難は、すでに対応するGF微分方程式の力学に存在しているようである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:08:30 GMT)
Deep Learning models for benign and malign Ocular Tumor Growth Estimation [3.2]
臨床医はしばしば、医用画像データに適した画像処理アルゴリズムを選択する際に問題に直面している。ここでは、適切なモデルを選択するための戦略を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 05:40:25 GMT)
FMNet: Latent Feature-wise Mapping Network for Cleaning up Noisy Micro-Doppler Spectrogram [3.0]
ノイズの多い環境は、マイクロドップラー分光器の解釈不能な動きパターンを引き起こす。レーダーの帰還はしばしばマルチパス乱雑干渉に悩まされる本稿では,FMNet (Feature Mapping Network) と呼ばれる潜在機能対応マッピング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:20:41 GMT)
Energy storage and coherence in closed and open quantum batteries [2.9]
クローズド・オープン量子電池におけるコヒーレンスの役割について検討する。これらの境界を閉系の場合の4状態量子系と異方性XYイジングモデル、開系の場合のスピン-ボソンモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:17:28 GMT)
Semantic and Geometric Unfolding of StyleGAN Latent Space [2.8]
GAN(Generative Adversarial Network)は、画像編集において驚くほど効率的であることが証明されている。本稿では、そのような潜在空間の2つの幾何学的制限を同定する。正規化フローを用いてプロキシ潜在表現を学習し,これらの制限を緩和する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:12:55 GMT)
Accelerating Finite-temperature Kohn-Sham Density Functional Theory with Deep Neural Networks [2.7]
本稿では,コーン・シャム密度汎関数理論(DFT)による全エネルギーを有限電子温度で再現する機械学習(ML)に基づく数値モデリングワークフローを提案する。ディープニューラルネットワークに基づいて、ワークフローは与えられた原子構成に対する状態の局所密度(LDOS)を生成する。本研究では, 固体および液体金属に対するこのアプローチの有効性を実証し, 固体および液体アルミニウムの独立学習モデルと統一学習モデルの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:18:02 GMT)
FedAdapt: Adaptive Offloading for IoT Devices in Federated Learning [2.6]
Internet-of-Thingsデバイス上でのフェデレートラーニング(FL)は、それらが生成する大量のデータと、データプライバシに関する懸念によって必要になる。本稿では、上記の課題を軽減するための適応型オフロードFLフレームワークであるFedAdaptについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:29:55 GMT)
Scaled-Time-Attention Robust Edge Network [2.4]
本稿では,貯水池型ニューラルネットワークの遅延ループバージョンに基づいて,ニューラルネットワークの新たなファミリーを構築するための体系的なアプローチについて述べる。結果として得られたアーキテクチャは、STARE(Scaled-Time-Attention Robust Edge)ネットワークと呼ばれ、超次元空間と非乗算演算を利用する。我々は、STAREがパフォーマンスを改善し、実装の複雑さを低減した様々なアプリケーションに適用可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:24:49 GMT)
Improved Breath Phase and Continuous Adventitious Sound Detection in Lung and Tracheal Sound Using Mixed Set Training and Domain Adaptation [2.4]
気管音響データベースHF_Tracheal_V1を構築し、15秒間の気管音響記録の11107、吸入ラベル23087、吸入ラベル16728、吸入ラベル6874、CASラベル6874を含む。 HF_Tracheal_V1の気管音とHF_Lung_V2の肺音を組み合わせるか、単独でCNN-BiGRUモデルを訓練し、気管音響解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:04:18 GMT)
Ultrafast Coherence Delocalization in Real Space Simulated by Polaritons [2.3]
結合キャビティ分子偏光子プラットフォームの時間,周波数,空間領域におけるコヒーレンス非局在化について検討した。周波数空間と実空間において一方向コヒーレンス非局在化が観測された。この研究はまた、光子と分子モードを組み合わせてコヒーレンス力学をシミュレートする方法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 01:03:39 GMT)
SherLOCKED: A Detective-themed Serious Game for Cyber Security Education [2.3]
この記事は、2Dトップダウンパズルアドベンチャーのスタイルで作られた新しい真剣なゲームであるSherLOCKEDを提案する。このゲームは、学部のサイバーセキュリティコースの文脈にあり、学生の基本的なセキュリティ概念に関する知識を統合するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:46:47 GMT)
Towards Robust General Medical Image Segmentation [2.1]
一般医用画像分割システムのロバスト性を評価するための新しい枠組みを提案する。 ROG(RObust Generic Medical Image segmentation)のための新しい格子アーキテクチャを提案する。以上の結果から,ROGはMSDの様々なタスクにまたがる一般化が可能であり,高度な敵攻撃下での最先端技術を上回ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:17:05 GMT)
Training a Deep Neural Network via Policy Gradients for Blind Source Separation in Polyphonic Music Recordings [1.9]
音響信号における楽器の音の盲点分離法を提案する。パラメトリックモデルを用いて個々の音色を記述し、辞書を訓練し、高調波の相対振幅を捉える。提案アルゴリズムは,様々な音声サンプルに対して,特に低干渉で高品質な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:17:04 GMT)
Atlas-Based Segmentation of Intracochlear Anatomy in Metal Artifact Affected CT Images of the Ear with Co-trained Deep Neural Networks [1.9]
人工内耳装用者の術後CT(Post-CT)画像に眼内解剖(ICA)を分類するアトラス法を提案する。我々は, 対向方向の密度変形場(DDF)を生成する, 一対の協調学習深層ネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:00:52 GMT)
Linear Prediction Residual for Efficient Diagnosis of Parkinson's Disease from Gait [1.7]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、慢性的に進行する神経疾患であり、硬直性、震動、姿勢不安定をもたらす。 PDを診断するための明確な医療検査はなく、診断は主に臨床演習である。歩行からPDを診断する高速かつ高精度なLPGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 20:23:54 GMT)
Redescription Model Mining [1.7]
再記述モデルマイニング(reescription Model Mining)は、2つのデータセットにまたがる解釈可能なパターンを識別する新しいアプローチである。提案手法は,将来性のあるパターンを選択し,効率的なアルゴリズムを提案し,実世界のデータにその可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 14:26:00 GMT)
ABD-Net: Attention Based Decomposition Network for 3D Point Cloud Decomposition [1.4]
本稿では,ポイントクラウド分解のためのアテンションベース分解ネットワーク(ABD-Net)を提案する。点雲の原始形状に基づく注意特徴を用いた3次元オブジェクト分類の性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:39:30 GMT)
A Robust Deep Ensemble Classifier for Figurative Language Detection [1.3]
自然言語処理(NLP)の幅広い分野における感性分析のオープンな問題である言語認識(FL) 本論文では,高度なDeep Learning (DL) 技術に対処する,皮肉,皮肉,メタファの3つの相互関連FL認識タスクについて述べる。 Deep Soft Ensemble (DESC) モデルは、FL認識の挑戦的な分野において、関連する方法論や最先端技術と比較すると、非常に優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:26:37 GMT)
Transferring quantum entangled states between multiple single-photon-state qubits and coherent-state qubits in circuit QED [1.2]
我々は、n個の光子状態(SPS)量子ビットをn個のコヒーレント状態(CS)量子ビットに極大あるいは部分的に絡み合った状態に変換する方法を提案する。カプラとして1つの超伝導キュートリットしか使用していないため、回路アーキテクチャは大幅に単純化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 04:31:08 GMT)
Theory of Vibrational Polariton Chemistry in the Collective Coupling Regime [1.2]
化学反応速度定数は、分子振動と光学キャビティとの結合によって著しく抑制される。溶媒を空洞にまとめることで, この動的ケージ効果をさらに高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 00:19:22 GMT)
Coastal water quality prediction based on machine learning with feature interpretation and spatio-temporal analysis [1.1]
沿岸の水質が低ければ、人間の健康にとって危険な病原体を収容できる。クロアチアのリェカにある15の公共ビーチにまたがる、Escherichia Coli$とEnterococciのルーチンモニタリングデータを使用して、機械学習モデルを構築した。 Catboostアルゴリズムは、E. Coli$とEnterococciを予測するために、R$2$の0.71と0.68で最善を尽くした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:09:03 GMT)
Learning to Detect Adversarial Examples Based on Class Scores [0.8]
我々は、すでに訓練済みの分類モデルのクラススコアに基づいて、敵の攻撃検出についてより詳しく検討する。本稿では,SVM(Support Vector Machine)をクラススコアで学習し,逆例を検出することを提案する。提案手法は,実装が容易でありながら,既存の手法と比較して検出率の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:29:54 GMT)
Cumulative Assessment for Urban 3D Modeling [0.8]
衛星画像からの都市3Dモデリングには、都市の特徴を記述するための正確なセマンティックセグメンテーション、表面高さの3D再構成のための複数のビューステレオ、正確な表面傾斜を持つコンパクトなモデルを作成するための3Dモデルフィッティングが必要である。本稿では,各コンポーネントの誤りコントリビューションを簡潔にキャプチャする累積評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 18:29:50 GMT)
Modality specific U-Net variants for biomedical image segmentation: A survey [0.6]
本稿では、U-Netフレームワークの説明に寄与し、その後、異なる医用画像やモダリティのためのU-Net変種を包括的に分析する。また、新型コロナウイルス(COVID-19)として知られる重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)へのU-Netベースのフレームワークの貢献も強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:41:40 GMT)
Coherent and Archimedean choice in general Banach spaces [0.5]
抽象バナッハ空間に居住する選択肢間の二項選択と非二項選択に対してアルキメデス性という新しい概念を導入し研究する。ここで証明された表現定理は、他の多くの選択方法、レヴィのE-許容性とウォルリー=センの極大性に対する公理的特徴付けを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:03:31 GMT)
Retinal OCT Denoising with Pseudo-Multimodal Fusion Network [0.4]
本稿では,単フレームノイズBスキャンと擬似モダリティからの情報を活用する学習手法を提案する。本手法は, 網膜層間のコントラストを高めるとともに, 全体構造と微小血管を保存し, スペックルノイズを効果的に抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:00:20 GMT)
Multiplexed telecom-band quantum networking with atom arrays in optical cavities [0.3]
マルチプレクサネットワークアーキテクチャにおいて,通信帯域光子を持つ中性原子配列からなる量子プロセッサのプラットフォームを提案する。単一原子ではなく大きな原子配列を用いることで、双方向通信の有害な影響を緩和し、2つのノード間の絡み合いを2桁近く改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:05:57 GMT)
Structured Hammerstein-Wiener Model Learning for Model Predictive Control [0.3]
本稿では,機械学習によって構築されたモデルを用いて最適制御の信頼性を向上させることを目的とする。本稿では,Hammerstein-Wienerモデルと凸ニューラルネットワークを組み合わせたモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:41:34 GMT)
Multi-path Convolutional Neural Networks Efficiently Improve Feature Extraction in Continuous Adventitious Lung Sound Detection [0.2]
CNN-BiGRU (Convolutional-bidirectional gated Recurrent Unit) を用いて, 吸入, 吸入, 持続的不定音 (CAS) , 連続的不連続的不定音 (discontinuous adventitious Sound) を記録レベルで検出した。 CNN層のネットワークアーキテクチャの変更を最小限に抑える3つの戦略について検討した。その結果,提案したアーキテクチャ修正モデルでCAS検出の改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 05:55:57 GMT)
Why blockchain and smart contracts need semantic descriptions [0.0]
私たちは、ブロックチェーンやスマートコントラクトの内容や振る舞いの背後にある、その特定のレベルの関連する現実の特徴を記述するレベルの階層が存在する、と論じています。これらの記述の基礎の研究がこれらの記述の形式主義、ツール、標準を発達させ、設定すれば、これらの体系の選択、設計、監査、法的な統制はより情報化され、より容易で、より高いレベルに引き上げられる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:48:06 GMT)
White-Box Cartoonization Using An Extended GAN Framework [0.0]
本稿では,既存のGANフレームワークを拡張するために,逆数プロセスによる生成モデルを推定するための新しいフレームワークを提案する。実世界の写真やビデオから高品質な漫画画像や映像を生成できる、ホワイトボックス制御可能な画像漫画化を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:09:19 GMT)
Weak Value Amplification in High Energy Physics: A Case Study for Precision Measurement of CP Violation in B Meson Decays [0.0]
本稿では,高エネルギー粒子物理学における弱値増幅技術の適用可能性について報告する。我々の分析では、スーパーケKBrのベルII実験で採用された場合、有効寿命は2.6倍に長くなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 05:38:01 GMT)
Universal Multilayer Network Exploration by Random Walk with Restart [0.0]
MultiXrankはPythonパッケージで、あらゆる種類のマルチレイヤネットワーク上でRandom Walk with Restartを可能にする。我々は,MultiXrankがヒト遺伝疾患の文脈において,教師なしノード優先順位付けや教師なし分類にどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:33:45 GMT)
Um Metodo para Busca Automatica de Redes Neurais Artificiais [0.0]
本稿では,セル型遺伝的アルゴリズムを用いてニューラルネットワークを自動的に検索する手法について述べる。一般的な遺伝的アルゴリズムにおけるこの方法の主な違いは、個人に位置情報を提供することができるセルオートマトンを使用することで、検索空間における局所最小化の可能性を減らすことである。実験により,本手法は,本研究で得られた他の手法と比較して,良好な一般化能力と訓練時間の短い,コンパクトで効率的なネットワークを見出すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:25:08 GMT)
U-Net with Hierarchical Bottleneck Attention for Landmark Detection in Fundus Images of the Degenerated Retina [0.0]
HBA-U-Netは階層的なボトルネックに注目するU-Netバックボーンである。 HBA-U-Netは、データセットと眼の条件をまたいだ胎児検出の最先端の結果を得た。以上の結果から,HBA-U-Netは網膜変性疾患の存在下でのランドマーク検出に適している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 23:57:51 GMT)
Transport threshold in a quantum model for the KscA ion channel [0.0]
K$+$チャネルにおける高いスループット率の背後にあるメカニズムは、まだ未解決の問題である。近年のシミュレーションでは、K$+$チャネルコアを通るカリウムの通過は、クーロン反発の強さがイオン伝導を凍結させるモデルに対して無水であることが示されている。 SF占有率の平均は3イオンであり、これは最近の古典的モデルシミュレーションと一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:46:27 GMT)
Torus Knot Angular Momentum in Twisted Attosecond Pulses from High Harmonic Generation [0.0]
双円ねじれラゲール・ガウスビームは、一定のトーラス角運動量(TKAM)を有する TKAMは高調波発生などの非線形原子過程に保存される。我々は、駆動ビームと高調波放射から$tau$と$gamma$を決定するための一貫した幾何学的手法を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:40:49 GMT)
Surveying the Multicomponent Scattering Matrix: Unitarity and Symmetries [0.0]
我々は、ユニタリティ保存のための量子輸送問題の基本となる頑健な理論手順を導出する。我々は,トンネルチャネルのしきい値をより正確に定義するための新しい補完ツールとして,状態ベクトル移動行列と条件数の大きな値との相互作用を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:06:01 GMT)
Structured Model Pruning of Convolutional Networks on Tensor Processing Units [0.0]
構造化モデルプルーニングは、これらの要求を緩和するための有望なアプローチである。種々の構造化モデルプルーニング手法とデータセットの精度・効率トレードオフを計測する。構造化モデルプルーニングは,TPUのモデルメモリ使用量や速度を,精度を損なうことなく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） (Fri, 9 Jul 2021 03:41:31 GMT)
Smart Band: An Integrated Device for Emergency Management [0.0]
Smart Bandは、誘拐、野生動物と正面から向き合うこと、心臓発作などの危険な状況で自分自身を見つける人による物理的なトリガーの必要性を排除することを目的としている。 Smart Bandはパーソナライズされたウェアラブルデバイスとして設計されており、ユーザの心拍数が機械学習アルゴリズムによって収集され、トレーニングされる。イベントが検知されるとすぐに、バンドはGPS座標を最初の応答者と緊急連絡先に中継し、バンドから直接ネットワークキャリア(SIMカードモジュール)経由で送られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:40:06 GMT)
Shell-shaped condensates with gravitational sag: contact and dipolar interactions [0.0]
小重力下での気泡トラップ電位におけるボース・アインシュタイン凝縮について検討する。特に,薄い貝殻に着目し,接触および双極子相互作用性凝縮物の研究を行う。このシステムは、宇宙実験室で重力センサーを実現するための予備段階となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:52:26 GMT)
Seven Basic Expression Recognition Using ResNet-18 [0.0]
我々は、感情行動分析(ABAW)の問題に対処するResNet-18アーキテクチャを提案する。我々は、感情行動分析(ABAW)の問題に対処するResNet-18アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:40:57 GMT)
Semantic Segmentation on Multiple Visual Domains [0.0]
複数の既存ドメインでのトレーニングモデルは、出力ラベル空間を増大させることが望まれる。本稿では,データセットのすべてのクラスにまたがるラベル空間を作成することで,都市景観,SUIM,SUN RGB-Dのデータセットに対して,この手法を提案する。その結果、ハードウェアの性能が等しければ、マルチドメインモデルの精度は、全てのベースラインモデルよりも高い精度であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:34:51 GMT)
Self-organized topological insulator due to cavity-mediated correlated tunneling [0.0]
単一粒子力学と大域的相互作用の間の量子干渉からトポロジーが生じるモデルについて議論する。量子干渉の開始は格子変換対称性を自発的に破壊する。出現する量子相は、トポロジカル絶縁体であり、半分の充填物で見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:10:49 GMT)
SITHCon: A neural network robust to variations in input scaling on the time dimension [0.0]
機械学習では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンと時間とともに拡張されたパターンの認識の両方に非常に影響を与えている。本稿では,対数的に分散した時間メモリを用いたSITHCon(Scale-Invariant Temporal History Convolution Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 18:11:50 GMT)
Rail Topology Ontology: A Rail Infrastructure Base Ontology [0.0]
鉄道トポロジーオントロジー(Rail Topology Ontology)は、鉄道インフラを標準に準拠した形で表現するモデルである。我々はレールトポロジオントロジーをレール知識グラフに使用し、既存のデータ交換標準から派生した鉄道インフラによってそれを拡張する計画を立てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 12:03:50 GMT)
Radial two-dimensional ion crystals in a linear Paul trap [0.0]
線形ポールトラップの「放射状2D」相における2次元(2次元)クーロン結晶を実験的に検討した。運動によって誘導される放射状2D結晶の加熱は、放射面に制限される。本研究は、量子シミュレーションと計算における様々な理論的提案を実現するための頑健な実験プラットフォームとして、放射状2次元イオン結晶を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 20:31:35 GMT)
Quantum-inspired Machine Learning on high-energy physics data [0.0]
CERNの大型ハドロン衝突型加速器が生成するデータの分析と分類に量子インスパイアされた機械学習技術を適用した。特に、いわゆるb-ジェットを効果的に分類する方法、陽子-陽子実験からb-クォークを起源とするジェット、および分類結果の解釈方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 08:36:06 GMT)
Prediction of butt rot volume in Norway spruce forest stands using harvester, remotely sensed and environmental data [0.0]
ノルウェー産のブット・ロート(BR)による損傷は、北半球の木材生産に大きな経済的損失をもたらした。ノルウェーのスタンドレベルにおいて, BRにより損傷を受けた木材の体積を, 186,026茎の収量情報を用いて予測した。大気中のレーザースキャンデータとセンチネル2画像から得られたリモートセンシングされた予測変数は,環境変数よりも重要であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:09:32 GMT)
Platonic Entanglement [0.0]
プラトニックソリッドの位相上で定義される高絡み合った状態の構成を示す。ドデカヘドロン上のAME(5,2)に基づく量子状態の例を用いて、このアイデアを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:43:19 GMT)
Offline reinforcement learning with uncertainty for treatment strategies in sepsis [0.0]
本稿では,データから敗血症治療に最適な推奨事項を抽出する強化学習の新たな応用法を提案する。提案手法は1つのレコメンデーションではなく,いくつかの治療法を提示できる。我々は,学習方針を検証し,死亡率と治療水準の相違により,強化学習が積極的な介入に偏っていることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:29:05 GMT)
Magnon-exciton proximity coupling at a van der Waals heterointerface [0.0]
磁性薄膜と原子薄膜半導体との界面におけるマグノン-エキシトン結合を報告する。我々のアプローチは、イットリウム鉄ガーネット (YIG) フィルムに宿る長寿命マグノンを遷移金属ジアルコゲナイド (MoSe$$) のフレーク中の強結合エキシトンに結合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:29:34 GMT)
L2M: Practical posterior Laplace approximation with optimization-driven second moment estimation [0.0]
ディープニューラルネットワークの不確かさの定量化は、最近多くの技術を通して進化してきた。いくつかの規則性条件下では、勾配第二モーメントを用いてラプラス近似を簡単に構築できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:14:54 GMT)
Interferometric mass spectrometry [0.0]
インターフェロメトリ質量分析法(IMS)は、量子干渉を用いた新しい質量分離法である。 IMSは試料の波状特性を採用しており、試料が粒子状であるAMSと相補的である。 IMSの潜在的な応用は、モバイルアプリケーションのためのコンパクトなデバイス、加速段階で壊れる感度の高い分子、イオン化が難しい中性試料である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 06:59:49 GMT)
Ill-posed Surface Emissivity Retrieval from Multi-Geometry HyperspectralImages using a Hybrid Deep Neural Network [0.0]
大気補正はリモートセンシングの基本的な課題である。マルチスキャンハイパースペクトルデータを用いた自動大気補正のために,幾何依存型ハイブリッドニューラルネットワークを提案する。その結果,提案ネットワークは,29の異なる物質に対して0.02以下の平均絶対誤差 (MAE) で大気特性を正確に評価し,目標放射率スペクトルを推定する能力を有することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 18:59:58 GMT)
Hacking VMAF and VMAF NEG: metrics vulnerability to different preprocessing [0.0]
ビデオ前処理による品質指標VMAFとそのチューニング耐性バージョンVMAF NEGが人工的に向上可能であることを示す。本稿では,VMAFを最大218.8%増加させる処理アルゴリズムのパラメータをチューニングするためのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:53:47 GMT)
Green's functions for reflectionless potentials and addition of boundstates to powerlaw potentials to find Supersymmetric partners [0.0]
反射しないポテンシャルに対するグリーンの関数は構築され、解析される。それらの超対称性パートナーと固有値の和規則について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 09:51:38 GMT)
Generating high-order quantum exceptional points in synthetic dimensions [0.0]
高次例外点(EP)は、カイラル輸送や感度の向上など、多くの興味深い性質を持つ。高階EPを持つ非エルミートハミルトン(NHHs)を実現するための以前の提案は、主に結合モードの空間ネットワークを直接構築することに基づいている。本稿では,高次量子EPを用いた NHHs の簡易かつ効率的な設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:14:57 GMT)
From Talk to Action with Accountability: Monitoring the Public Discussion of Policy Makers with Deep Neural Networks and Topic Modelling [0.0]
マルチソーストピックアグリゲーションシステム (MuSTAS) を提案する。 MuSTASは、いくつかの公開ソースからのポリシー作成者によるスピーチとレトリックを、容易に消化可能なトピックの要約に処理する。この話題の消化は、政治家が気候変動と気候政策についてどこに、どのように、いつ話すかを評価するのに、一般市民や市民社会に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:12:22 GMT)
Fitting quantum noise models to tomography data [0.0]
我々は未知のノイズ過程を分析し評価するアルゴリズムを開発した。時間に依存しないマルコフ力学(またはほぼマルコフ力学)の場合、我々のアルゴリズムは最良のリンドブラディアンを出力する。非マルコフ力学の場合、我々のアルゴリズムは非マルコフ性の定量的かつ操作的に有意な測度を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 14:15:25 GMT)
Extreme Parametric Sensitivity in the Steady-State Photoisomerization of Model Retinal [0.0]
非線形ビブロニック系の標準レベルのスペーシング統計値との感度の相関は、量子カオスの起源の可能性を示している。凝縮相光化学と生物光センシングにおける実験観測の可能性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:19:04 GMT)
Experimental nonequilibrium memory erasure beyond Landauer's bound [0.0]
本研究では, メモリ状態の非平衡特性により, 消費電力の低減と負の熱発生による全消去が可能となることを示す。非線形ポテンシャルランドスケープの動的形状をレヴィト力学の強力なツールとして導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:24:05 GMT)
Entropy, Information, and the Updating of Probabilities [0.0]
本稿では,推論の一般的な枠組みとして,最大エントロピー法に対する特定のアプローチを概説する。 ME法は1つの後部の単なる選択を越えているが、他の分布がどれだけ少ないかという問題にも対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 16:27:23 GMT)
Entangled quantum Unruh Otto engine is more efficient [0.0]
2つの量子ビットの絡み合った状態とそれらの合成励起状態(あるいは基底状態)の間の相対論的量子オットーサイクルを提案する。量子ビットのフレームの1つから測定された効率は、状態のエネルギーギャップだけでなく、それらの間の相対加速度にも依存する。観測者のキュービットの加速度を他のキュービットと比較すると、サイクルは単一キュービット量子オットーエンジンよりも効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 05:28:49 GMT)
Entangled Two-Photon Absorption by Atoms and Molecules: A Quantum Optics Tutorial [0.0]
2光子吸収(TPA)や他の分子と時間-周波数-絡み合った光子対(EPP)との非線形相互作用は、様々な興味深い効果を示すと予測されている。本稿では、分子による1光と2光の吸収に関する詳細な理論的研究を行い、光の量子的性質をどう扱うかに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 00:57:46 GMT)
Dynamical Backaction Magnomechanics [0.0]
特定の磁性材料では、機械的振動は磁歪相互作用を介して磁気励起と相互作用することができる。本稿では,マグノン誘起動的バックアクションが球状磁気試料の機械的振動に与える影響を直接観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:04:46 GMT)
Demonstration of diamond nuclear spin gyroscope [0.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)色中心に固有の14ドルの核スピンに基づく回転センサの動作を実演する。このセンサーは、光偏光と核の読み出しと、14ドルNの核スピンプリセッションを監視する高周波二重量子パルスプロトコルを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:05:52 GMT)
Deep Learning for Reduced Order Modelling and Efficient Temporal Evolution of Fluid Simulations [0.0]
Reduced Order Modelling (ROM) は、高次力学系の低次で計算コストの低い表現を作成するために広く用いられている。そこで我々は,非線形投影が可能なニューラルネットワークを構築するために,新しい深層学習フレームワークDL-ROMを開発した。我々のモデルDL-ROMは、学習したROMから高精度な再構成を生成でき、学習した縮小状態を時間的にトラバースすることで、将来の時間ステップを効率的に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:21:53 GMT)
Deep Learning for Mean Field Games and Mean Field Control with Applications to Finance [0.0]
平均場ゲームは、プレイヤーの数が無限であるときの極限における問題を研究するために導入された。機械学習との対話は、ますます関心を集めている。金融アプリケーションに特に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:40:11 GMT)
DDCNet: Deep Dilated Convolutional Neural Network for Dense Prediction [0.0]
受容場(ERF)とネットワーク内の空間的特徴の高分解能は、高分解能密度推定を提供することに不可欠である。空間的特徴の解像度を高く保ちながら、より大きな受容場を提供できるネットワークアーキテクチャを設計するための体系的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 23:15:34 GMT)
Critical parametric quantum sensing [0.0]
駆動散逸遷移中のパラメトリックKerr共振器のメトロジカルパワーを評価する。実験的な到達可能なパラメータでハイゼンベルク精度が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:44:26 GMT)
Confident entanglement detection via separable numerical range [0.0]
複数測定の関節(分離可能な)数値範囲について検討した。実験では、得られたデータに対する信頼領域と分離可能な数値範囲が解離した場合、絡み合いを確実に検出する。 2つの局所トレースレス2量子積オブザーバの分離可能および標準数値範囲を明示的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:14:45 GMT)
Classification and understanding of cloud structures via satellite images with EfficientUNet [0.0]
CNN(Convolutional Neural Network)の新しいスケールアップバージョンを用いて,クラウド組織パターンの分類を行った。ダイス係数は最終評価基準に使われており、カグル競技においてそれぞれ66.26%と66.02%のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 22:21:19 GMT)
Charge dynamics in quantum-circuit refrigeration: thermalization and microwave gain [0.0]
通常の金属-絶縁体-超伝導接合を通した光子支援トンネルは、その場での量子電気回路の消散を制御する便利な手段となり得る。ここでは、量子電気と電荷の自由度の両方を記述するマスター方程式を導出し、低温と低電荷エネルギーの典型的な実験パラメータが電荷と量子力学の時間スケールの分離をもたらすことを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 07:45:10 GMT)
Casimir densities induced by a sphere in the hyperbolic vacuum of de Sitter spacetime [0.0]
体は球面上のロビン境界条件に従うと仮定する。球によって誘導されるアダマール関数への寄与は明示的に分離される。重力場の影響は、膨張の後期において不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 11:53:38 GMT)
Beyond the Tavis-Cummings model: revisiting cavity QED with atomic ensembles [0.0]
単一モード電磁場と$N$2レベル原子のアンサンブルの相互作用は、Tavis-Cummingsモデルによって説明される。ここでは、非キャビティモードへの効果的な散乱速度が無視可能である場合にのみ、このことが正当化されることを示す。そこで本研究では,Tavis-Cummingsモデルを用いて得られたモデルと,定量的にも定性的にも,モデルの予測が異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 17:55:06 GMT)
Bayesian Error-in-Variables Models for the Identification of Power Networks [0.0]
アクセタンス行列の信頼できる推定は、時間的に異なる格子に対して欠落するか、すぐに時代遅れになる可能性がある。マイクロPMUから収集した電圧と電流を利用したデータ駆動型識別手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 15:10:47 GMT)
Analytic Design of Accelerated Adiabatic Gates in Realistic Qubits: General Theory and Applications to Superconducting Circuits [0.0]
断熱性へのショートカット(Shortcuts to adiabaticity)は、断熱量子プロトコルを高速化するための一般的な方法である。これらの制限を超えることができる$analytic$アプローチを開発しています。現実的な超伝導フラクソニウム量子ビットにおける高忠実度単一量子ビットの「三脚」ゲートを解析的に設計するために、我々のアイデアがどのように利用できるのかを詳細に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:56:42 GMT)
An ontology for the formalization and visualization of scientific knowledge [0.0]
オントロジソース(特定の分野の知識オブジェクトのオントロジー、語彙的および高レベルのオブジェクトのオントロジー)、専門知識ベース、科学者へのインタビューから構築された最初のバージョンを提示する。この検証は、物理学の分野で始められた様々な情報源からの知識の形式化に使われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 10:33:45 GMT)
Algorithmic Causal Effect Identification with causaleffect [0.0]
本報告では, 観測データから条件付きおよび非条件付き因果クエリを計算するアルゴリズムをPythonで検証し, 実装する。まず、確率とグラフ理論に関する基本的な背景知識を示し、因果理論の重要な結果を紹介した。その後、2006年にShpitserとPearlが提示した識別アルゴリズムを徹底的に研究し、Pythonによる実装について説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 19:00:33 GMT)
A roadmap toward the theory of vibrational polariton chemistry [0.0]
振動偏光子化学の分野は、2016年に室温での化学反応速度が、外部を駆動することなく共鳴的に調整された赤外線キャビティ内で修正された時に確立された。反応速度がなぜ変化するのかを理解するために世界中の科学者による激しい努力にもかかわらず、理論的な説明は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 18:02:47 GMT)
A Framework and Benchmarking Study for Counterfactual Generating Methods on Tabular Data [0.0]
カウンターファクトな説明は、機械学習の予測を説明する効果的な方法と見なされる。このような説明を導き出そうとするアルゴリズムは、すでに数十ある。ベンチマーク研究とフレームワークは、実践者がどのテクニックとビルディングブロックが最も適しているかを決定するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 21:06:03 GMT)
A Comparison of Contextual and Non-Contextual Preference Ranking for Set Addition Problems [0.0]
本研究では,要素の集合への付加性を評価する問題について検討する。私たちは決定の文脈に基づいて好みをモデル化します。本稿では,2つのネットワークよりも3重項アプローチの方がよい結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 13:33:16 GMT)
$T\bar T$-deformed Fermionic Theories Revisited [0.0]
我々は、量子化に向けてフェルミオンを持つ$d=2$理論の変形を$Tbar T$で再検討する。超対称な$Tbar T$のような異なる$Tbar T$の変形について、より一般的には対称エネルギーモメンタムを通して尋ねる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 9 Jul 2021 02:07:45 GMT)