ResRep: Lossless CNN Pruning via Decoupling Remembering and Forgetting [106.0] 本稿では,畳み込み層の幅(出力チャネル数)を小さくすることで,CNNをスリム化するResRepを提案する。
記憶と忘れの独立性に関する神経生物学の研究から着想を得て,CNNを記憶部分と忘れ部分にパラメータ化することを提案する。
私たちは、記憶と忘れ物を、より狭いレイヤで元のアーキテクチャにマージします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 19:36:54 GMT)
Cross-Modal Graph with Meta Concepts for Video Captioning [102.0] ビデオキャプションのためのメタ概念を用いたクロスモーダルグラフ(CMG)を提案する。
ビデオキャプションで有用な意味概念を網羅するために、テキスト記述のための対応する視覚領域を弱く学習する。
我々は、予測された述語を用いて、全体的ビデオレベルおよび局所的フレームレベルのビデオグラフを構築し、ビデオシーケンス構造をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 04:00:42 GMT)
Contrastive Self-supervised Sequential Recommendation with Robust
Augmentation [101.3] Sequential Recommendation Describes a set of technique to model dynamic user behavior to order to predict future interaction in sequence user data。
データスパーシリティやノイズの多いデータなど、古くて新しい問題はまだ残っている。
逐次レコメンデーション(CoSeRec)のためのコントラスト型自己監督学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 07:15:25 GMT)
Do Wider Neural Networks Really Help Adversarial Robustness? [92.8] モデルロバスト性は自然精度と摂動安定性のトレードオフと密接に関係していることを示す。
本稿では,ワイドモデル上でラムダ$を適応的に拡大するWidth Adjusted Regularization(WAR)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 06:30:32 GMT)
Unravelling the Effect of Image Distortions for Biased Prediction of
Pre-trained Face Recognition Models [86.8] 画像歪みの存在下での4つの最先端深層顔認識モデルの性能評価を行った。
我々は、画像歪みが、異なるサブグループ間でのモデルの性能ギャップと関係していることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 16:49:05 GMT)
MMOCR: A Comprehensive Toolbox for Text Detection, Recognition and
Understanding [70.2] MMOCRは、テキストの検出と認識のためのオープンソースのツールボックスである。
それは14の最先端のアルゴリズムを実装しており、これは私たちが現在知っているすべてのオープンソースのOCRプロジェクトよりも多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 14:10:23 GMT)
Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph
Collaborative Transformer [69.1] 本稿では,定義した連続時間二部グラフ上での時間グラフシーケンスレコメンダ(TGSRec)を提案する。
TCTレイヤは、ユーザとアイテムの両方からの協調的な信号を同時にキャプチャすると同時に、シーケンシャルパターン内の時間的ダイナミクスも考慮する。
5つのデータセットの実証結果は、TGSRecが他のベースラインを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 22:50:53 GMT)
Collaborative Unsupervised Visual Representation Learning from
Decentralized Data [34.1] 我々は、新しいフェデレーション付き教師なし学習フレームワーク、FedUを提案する。
このフレームワークでは、オンラインネットワークとターゲットネットワークとの対比学習を用いて、各パーティが、ラベルのないデータから独立してモデルをトレーニングする。
FedUはデータのプライバシを保護している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:34:11 GMT)
Distilling Knowledge by Mimicking Features [32.8] 我々は,教師の特徴を直感的な層に模倣させる方が,より有利であると主張している。
生徒は教師機能から直接より効果的な情報を学べるだけでなく、ソフトマックス層を使わずに訓練された教師にも機能模倣を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 01:38:50 GMT)
Neuron Campaign for Initialization Guided by Information Bottleneck
Theory [31.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングにおける初期化の役割
我々は、DNNの一般化に関する説明を提供するために、Information Bottleneck(IB)理論を用いる。
MNISTデータセットを用いた実験により,より高速な収束による一般化性能の向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 13:19:43 GMT)
Gait Recognition via Effective Global-Local Feature Representation and
Local Temporal Aggregation [28.7] 歩行認識は最も重要な生体計測技術の一つであり、多くの分野で応用されている。
近年の歩行認識フレームワークは、人間のグローバルな外観または地域から抽出された記述子によって各歩行フレームを表現している。
歩行認識のための識別的特徴表現を実現するための新しい特徴抽出・融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 07:53:05 GMT)
Real-Time Multi-Modal Semantic Fusion on Unmanned Aerial Vehicles [28.5] 実時間意味推論と複数センサの融合のためのUAVシステムを提案する。
LiDARスキャンとRGBイメージのセマンティックセグメンテーション、およびRGBおよび熱画像のオブジェクト検出は、UAVコンピュータ上でオンラインで実行される。
都市環境における実環境実験における統合システムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 20:16:08 GMT)
Voxel-wise Cross-Volume Representation Learning for 3D Neuron
Reconstruction [27.8] 本稿では,エンコーダとデコーダのセグメンテーションモデルに基づいて,新しいボクセルレベルのクロスボリューム表現学習パラダイムを提案する。
我々の手法は推論中に余分なコストを伴わない。
提案手法は,BigNeuronプロジェクトから得られた42個の3次元ニューロン画像に基づいて,元のセグメンテーションモデルの学習能力を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 12:17:45 GMT)
An Integrated Approach for Improving Brand Consistency of Web Content:
Modeling, Analysis and Recommendation [27.3] 約650社から約3万のWebページコンテンツを収集しています。
内容の言語的特徴を考慮した特徴特化分類モデルを開発した。
そこで我々は,企業のブランドパーソナリティとより整合性を持たせるために,変更すべき上位3つの文を出力する文ランキングシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 21:56:19 GMT)
Efficient Federated Meta-Learning over Multi-Access Wireless Networks [26.5] フェデレーションメタラーニング(FML)は、今日のエッジラーニング分野におけるデータ制限と不均一性に対処するための、有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,FMLアルゴリズム(NUFM)を一様でないデバイス選択方式で開発し,収束を加速する。
本稿では,マルチアクセス無線システムにおけるNUFMの統合による資源配分問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 03:23:04 GMT)
Exploiting a Joint Embedding Space for Generalized Zero-Shot Semantic
Segmentation [25.1] 一般化ゼロショットセマンティックセマンティックセグメンテーション(GZS3)は、見えないクラスと見えないクラスのピクセルワイズセマンティックラベルを予測する。
ほとんどのGZS3メソッドは、対応するセマンティックなクラスから見えないクラスの視覚的特徴を合成する生成的アプローチを採用している。
統一されたフレームワークにおける制限に対処するための差別的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 13:33:58 GMT)
Joint Optimization in Edge-Cloud Continuum for Federated Unsupervised
Person Re-identification [24.3] FedUReIDは、個人のReIDモデルをラベルなしで学習し、プライバシを保護するための、フェデレートされた教師なしのReIDシステムである。
エッジがデータ量や分布によって異なる問題に対処するために,クラウドとエッジの共同最適化によるエッジでのトレーニングを個人化する。
8人のReIDデータセットの実験では、FedUReIDは高い精度を達成するが、計算コストを29%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:35:55 GMT)
Study of Proximal Normalized Subband Adaptive Algorithm for Acoustic
Echo Cancellation [23.9] スパースシナリオに適した正規化サブバンド適応フィルタを提案する。
提案アルゴリズムは, 近位前方分割法とソフトスレッショルド法に基づいて導出する。
シミュレーションによって支援されるアルゴリズムの平均および平均2乗挙動を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 22:20:09 GMT)
A Self-Distillation Embedded Supervised Affinity Attention Model for
Few-Shot Segmentation [23.8] ショットのセマンティックセグメンテーションは、わずかな注釈付きサンプルでピクセル単位でオブジェクトカテゴリを予測するのに難しいタスクである。
そこで本研究では,SD-AANetを内蔵した自己蒸留型アフィニティアフィニティ・アフィニティ・アフィニティ・アフィニティ・アフィニティ・アテンション・モデル(SD-AANet)を提案する。
提案するSD-AANetは,ベンチマークデータセットから最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 18:16:12 GMT)
MultiMBNN: Matched and Balanced Causal Inference with Neural Networks [23.6] ニューラルネットワークに基づくMultiMBNNを提案し、一般化された確率スコアに基づくマッチングと、バランスの取れた表現を学習することにより、コンバウンディングを克服する。
PEHEを用いて、合成および実世界のデータセットのパフォーマンスをベンチマークし、測定値としてATEよりも絶対的なパーセンテージエラーを平均する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:12:21 GMT)
Active Assessment of Prediction Services as Accuracy Surface Over
Attribute Combinations [22.2] Attributed Accuracy Assay (AAA) はそのような精度表面の確率的推定器である。
GPは, 巨大属性空間上の不確実性に対処できないことを示す。
スパース観測のプール化と,ベータ密度のスケールパラメータの正規化という2つの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 10:59:14 GMT)
Unsupervised Disentanglement without Autoencoding: Pitfalls and Future
Directions [21.0] 切り離された視覚表現は、変分オートエンコーダ(VAE)のような生成モデルで主に研究されている。
コントラスト学習を用いた正規化手法について検討し、大規模データセットや下流アプリケーションに十分強力なアンタングル表現をもたらす可能性があることを示す。
下流タスクとの絡み合いを評価し、使用する各正規化の利点と欠点を分析し、今後の方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 21:06:42 GMT)
Focusing on Persons: Colorizing Old Images Learning from Modern
Historical Movies [18.4] 本稿では, 歴史的人物の多彩な高忠実度衣料着の着色について, 微粒な意味理解と先行性に基づく検討を行った。
分類,微粒な意味解析,色分けという3つの部分を含むヒストリーネットを提案する。
本手法は、特に軍服において、最先端の着色方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 11:04:18 GMT)
Towards Category and Domain Alignment: Category-Invariant Feature
Enhancement for Adversarial Domain Adaptation [16.2] ドメイン不変特徴の識別性を高めるために,カテゴリ不変特徴強調(CIFE)を提案する。
実験により、CIFEは対向領域適応法により改善され、最先端の結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 16:51:39 GMT)
LinkTeller: Recovering Private Edges from Graph Neural Networks via
Influence Analysis [15.9] エッジのプライバシに重点を置いて,ノード機能を備えたBobがまず,隣接情報を所有するAliceにトレーニングノード機能を送信するという,トレーニングシナリオを検討しています。
まず、Aliceが保持するプライベートエッジ情報を推測するために、影響分析によるプライバシ攻撃LinkTellerを提案する。
その後、LinkTellerが膨大な量のプライベートエッジを回復できることを実証的に示し、既存のベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 09:53:42 GMT)
TRAPDOOR: Repurposing backdoors to detect dataset bias in machine
learning-based genomic analysis [15.5] データセット内のグループの下位表現は、特定のグループの不正確な予測につながる可能性があるため、システム的識別問題を悪化させる可能性がある。
本稿では,ニューラルネットワークのバックドアであるTRAPDOORを提案する。
実世界のがんデータセットを用いて、すでに白人個人に対して存在するバイアスでデータセットを分析し、データセットにバイアスを人工的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 17:02:02 GMT)
PaDGAN: A Generative Adversarial Network for Performance Augmented
Diverse Designs [13.9] 本研究では, 優れた設計空間を網羅した新規な高品質な設計を創出可能な, 高性能拡張多言語生成ネットワーク(Performance Augmented Diverse Generative Adversarial Network) または PaDGAN を開発した。
バニラ生成適応ネットワークと比較して、平均的な平均品質スコアが28%高く、多様性が大きく、モード崩壊の問題がないサンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 20:30:15 GMT)
High-dimensional Assisted Generative Model for Color Image Restoration [12.5] 本研究は,カラー画像復元作業において,高次元のスコアベース生成モデルを利用する教師なしのディープラーニング手法を提案する。
スコアベース生成モデルにおけるサンプル数と内部次元を考慮すると、チャネルコピー変換はサンプル数を増やし、ピクセルスケール変換は実現可能な次元空間を減少させる2つの異なる高次元方法が提案される。
高次元表現を学習することの難しさを軽減するために,性能を活用するためのプログレッシブ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 04:05:29 GMT)
Enabling Dataflow Optimization for Quantum Programs [11.7] 量子コンピューティングのためのIRは、最適化のために量子および古典的なデータ依存関係を公開する。
本稿では、いくつかの量子固有最適化パスを含むMLIRに基づくプロトタイプ実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 16:17:18 GMT)
The SelectGen Challenge: Finding the Best Training Samples for Few-Shot
Neural Text Generation [11.5] 数ショットのニューラルテキスト生成のためのサンプル選択を学習するための共有タスクを提案する。
選択戦略の研究は、(1)下流タスクでアノテーション予算を最大限に活用し、(2)より優れた数ショットテキスト生成モデルをベンチマークするのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 21:20:35 GMT)
BenchENAS: A Benchmarking Platform for Evolutionary Neural Architecture
Search [10.9] 進化的計算に基づくNAS(ENAS)法は近年注目されている。
公平な比較と効率的な評価の問題は、ENASの開発を妨げている。
本稿では,これらの問題に対処するためのBenchENASというプラットフォームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 14:49:57 GMT)
SIAM: Chiplet-based Scalable In-Memory Acceleration with Mesh for Deep
Neural Networks [10.7] 2.5D統合またはチップレットベースのアーキテクチャは、複数の小さなチップ(チップレット)を相互接続し、大きなコンピュータシステムを形成する。
本稿では,チップレットを用いたIMCの性能評価のためのベンチマークシミュレータSIAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 12:34:19 GMT)
A fast asynchronous MCMC sampler for sparse Bayesian inference [10.5] 本稿では,非常に高速なマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)サンプリングフレームワークを提案する。
本研究では, 高次元線形回帰問題において, 提案アルゴリズムで生成したマルコフ連鎖は, 主信号の正確な復元を行う不変分布を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 02:20:49 GMT)
Findings of the LoResMT 2021 Shared Task on COVID and Sign Language for
Low-resource Languages [9.6] 低資源言語の機械翻訳技術に関する第4回ワークショップ(LoResMT)の一環として実施した。
英語$leftrightarrow$Irish, English$leftrightarrow$Marathi, Taiwanese Sign Language$leftrightarrow$Traditional Chinese。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 17:52:13 GMT)
Focus on the Positives: Self-Supervised Learning for Biodiversity
Monitoring [9.1] ラベルのない画像コレクションから自己教師付き表現を学習する問題に対処する。
我々は,入力画像間の空間的関係や時間的関係などの情報を符号化する,手軽に利用可能なコンテキストデータを利用する。
地球生物多様性監視の重要課題として、人間の監督が限定された視覚的種分類タスクに適応可能な画像特徴があげられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 01:12:41 GMT)
Identification of Abnormal States in Videos of Ants Undergoing Social
Phase Change [7.9] アリコロニーの異常状態の検出におけるワンクラス分類の可能性について検討した。
我々は、Deep Support Vector Data Description (DSVDD)を構築し、Inner-Outlier Generator (IO-GEN)を紹介する。
この方法は、追加の人間の観察が必要なビデオフレームのスクリーニングに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 21:18:06 GMT)
A Microscopic Pandemic Simulator for Pandemic Prediction Using Scalable
Million-Agent Reinforcement Learning [7.7] 本稿では, 深部強化学習型顕微鏡モデルであるMicroscopic Pandemic Simulator (MPS)を提案する。
ルールベースのエージェントを、報酬を最大化するために行動が促される合理的エージェントに置き換えることによって、MPSは現実世界のダイナミクスをよりよく近似する。
本稿ではまず,米国アレゲニーにおける実世界のデータに対してMPSを校正し,情報開示と隔離という2つの政府の戦略を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 17:07:25 GMT)
PTT: Point-Track-Transformer Module for 3D Single Object Tracking in
Point Clouds [7.5] ポイントクラウドベースの3Dオブジェクトトラッキングのためのポイントトラックトランスフォーマー(PTT)。
PTTモジュールには、機能埋め込み、位置エンコーディング、自己保持機能のための3つのブロックが含まれている。
われわれのPTT-Netは、最先端のマージン(10%)を突破した
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 03:24:10 GMT)
Graph2MDA: a multi-modal variational graph embedding model for
predicting microbe-drug associations [7.1] 微生物は抗菌剤の開発に新たな標的となっている。
微生物と薬物の関連性のスクリーニングは、薬物の研究と開発に大きな利益をもたらす。
微生物と薬物の関連性を予測する新しい方法であるGraph2MDAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 07:33:05 GMT)
LayerPipe: Accelerating Deep Neural Network Training by Intra-Layer and
Inter-Layer Gradient Pipelining and Multiprocessor Scheduling [6.5] バックプロパゲーションによるモデルパラメータのトレーニングは、本質的にフィードバックループを生成する。
提案システムはLayerPipeと呼ばれ、トレーニングに必要なクロックサイクルの数を削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 23:51:00 GMT)
Adaptive Selection of Informative Path Planning Strategies via
Reinforcement Learning [6.0] ローカルプランニング」アプローチでは,次回のサンプリング場所の優先順位が予測性能や帰路距離に与える影響を調査するために,様々な空間範囲が採用されている。
温度モニタリングロボットの使用事例実験により、プランナーの動的混合物は高度な情報プランを生成できるだけでなく、予測信頼性を犠牲にすることなく、大幅に距離を縮めることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 21:32:33 GMT)
PICCOLO: Point Cloud-Centric Omnidirectional Localization [6.0] 一方向局所化のための単純かつ効率的なアルゴリズムであるPICCOLOを提案する。
私たちのパイプラインは、クエリとして与えられた単一のイメージで、既定の方法で動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 14:19:37 GMT)
DQN Control Solution for KDD Cup 2021 City Brain Challenge [5.8] 私たちは市内のブレインチャレンジコンテストに参加し、8位を獲得しました。
この競技では、実際の交通データから都市規模の道路網と交通需要が提供される。
プレイヤーは自設計のエージェントと信号の調整を依頼され、許容できる遅延を維持しながら提供される車両の数を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:32:43 GMT)
A New Entity Extraction Method Based on Machine Reading Comprehension [4.9] 本稿では,MRC-I2DP を用いた有効実体抽出モデルを提案する。
提案手法は,テキストペアの各部分の復元を調整するために,ゲート付きアテンション抽出機構を用いている。
また、提案した2次元確率符号化モジュール、TALU関数、マスク機構を使用して、ターゲットの可能なすべてのターゲットの検出を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 02:11:41 GMT)
RIN: Textured Human Model Recovery and Imitation with a Single Image [4.9] 本稿では,1枚の画像からテクスチャ化された3Dモデルを構築するための新しいボリュームベースフレームワークを提案する。
具体的には、人間のテクスチャのほとんどを推定するために、U-Netのようなフロントエンド翻訳ネットワークを提案する。
実験の結果,人間の模倣には容積モデルが適切であることが示され,バックビューはネットワークを用いて確実に推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 12:19:46 GMT)
LILLIPUT: A Lightweight Low-Latency Lookup-Table Based Decoder for
Near-term Quantum Error Correction [3.7] 量子誤り補正(Quantum Error Correction, QEC)は論理量子ビットを符号化し、複数の物理量子ビットを用いて情報を分配する。
LILLIPUTは、シンドロームを、リアルタイムでエラー情報を提供するLook-Up Table (LUT)にインデックスするエラー検出イベントに変換する。
LILLIPUTは、ゲートや測定を含む量子ハードウェアのあらゆる操作でエラーを許容し、コードのサイズに応じて許容エラーの数が増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 15:50:09 GMT)
Refractive Geometry for Underwater Domes [3.2] 我々は、空気、ガラス、水の性質を正確に知ることなく、屈折の中心を計算する方法を示す。
複数の画像から純水中キャリブレーションを推定する手法を提案する。
この推定値は、調整中にレンズの機械的位置を導くために用いられるか、光グラム計測による水中の応用で考慮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 16:19:11 GMT)
Equity-Directed Bootstrapping: Examples and Analysis [3.0] エクイティ指向のブートストラップがテストセットの感度と特異性を、同等のオッズ基準を満たすためにいかに近づけるかを示す。
ナイーブベイズとロジスティックレグレッションの文脈で、私たちは、エクイティ指向のブートストラップを分析し、オッズ比を1に近いものにすることで機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 22:09:27 GMT)
Disease-oriented image embedding with pseudo-scanner standardization for
content-based image retrieval on 3D brain MRI [2.9] 疑似スキャナ標準化 (DI-PSS) を用いた病的指向画像埋め込み方式を提案する。
ディープラーニングを用いた3Dコンボリューショナルオートエンコーダ(3D-CAE)は, 疾患の特徴を反映した低次元埋め込みを実現する。
ベースライン条件と比較すると, アルツハイマー病 (AD) から臨床正常 (CN) , パーキンソン病 (PD) までの距離の変動は15.8-22.6%, 18.0-29.9%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 11:19:30 GMT)
Decay of the vortex muon [2.8] ミューオン崩壊は自己解析であり、放出された電子のスペクトル角分布は偏光ミューオンのスピン配向を示す。
ここでは、非平面波状態のミューオンに同じ特徴が適用されることを示す。
我々は、ミューオンが非ゼロ軌道角運動量を持ついわゆる渦状態に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:56:23 GMT)
Stacked Hourglass Network with a Multi-level Attention Mechanism: Where
to Look for Intervertebral Disc Labeling [2.4] 椎間板の位置と骨格構造を協調的に学習する多レベルアテンション機構を有する重畳時間ガラスネットワークを提案する。
提案した深層学習モデルは意味的セグメンテーションの強さとポーズ推定手法を考慮し,欠落した領域と偽陽性検出を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 14:53:27 GMT)
Few-Sample Named Entity Recognition for Security Vulnerability Reports
by Fine-Tuning Pre-Trained Language Models [2.0] セキュリティ上の脆弱性の報告(例えばCVEレポート)は、コンピュータやネットワークシステムのメンテナンスにおいて重要な役割を果たしている。
これらのレポートは構造化されていないテキストであるため、自動情報抽出(IE)は処理のスケールアップに役立つ。
セキュリティ脆弱性レポートのための自動IEに関する既存の作業は、しばしば多数のラベル付きトレーニングサンプルに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 17:08:03 GMT)
Nonlocality, steering and quantum state tomography in a single
experiment [1.9] 量子状態トモグラフィーのパラダイム測定が量子相関の証明に有効かどうかを検討する。
これにより、1つの実験で、絡み合った石英、アインシュタイン=ポドルスキー=ローゼンステアリングのテスト、ベル不等式テストで状態トモグラフィを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 22:27:10 GMT)
Soccer line mark segmentation with stochastic watershed transform [1.7] そこで本稿では,流域変換に基づくラインマーキングを自動的かつ正確にセグメント化するための新しい手法を提案する。
この戦略は、5つのスタジアムのマッチから60枚の注釈付き画像で構成された、新しいパブリックデータベース上でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 00:51:12 GMT)
A Survey on GAN Acceleration Using Memory Compression Technique [1.7] GAN(Generative Adversarial Network)は多くのアプリケーションで顕著な結果を示している。
本稿では,CNN ベース GAN のメモリ圧縮技術について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 23:03:14 GMT)
Investigating Bias In Automatic Toxic Comment Detection: An Empirical
Study [1.6] オンラインプラットフォームの増加に伴い、これらのプラットフォーム上でのユーザーエンゲージメントは、コメントやリアクションを通じて急増している。
このような文章によるコメントの大部分は、聴衆に対して虐待的で無礼で侮辱的です。
機械学習システムがプラットフォームに現れるコメントをチェックするために、トレーニングデータに存在するバイアスが分類器に渡され、クラス、宗教、性別のセットに対する差別につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:24:13 GMT)
Fractional Transfer Learning for Deep Model-Based Reinforcement Learning [1.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、RLエージェントが複雑なタスクを実行することを学ぶために大量のデータを必要とすることで知られている。
モデルベースRLの最近の進歩により、エージェントはずっとデータ効率が良い。
簡単な代替手法として、分数変換学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 12:44:42 GMT)
Monocular visual autonomous landing system for quadcopter drones using
software in the loop [0.7] 着陸パッド追跡に対する単眼視のみのアプローチにより、F450クワッドコプタードローンでこのシステムを効果的に実装することが可能になった。
ランディングパッドトラッキングに対する単眼視のみのアプローチにより、Odroid XU4組み込みプロセッサの標準的な計算能力を備えたF450クワッドコプタードローンでこのシステムを効果的に実装できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 21:28:28 GMT)
DICOM Imaging Router: An Open Deep Learning Framework for Classification
of Body Parts from DICOM X-ray Scans [0.6] 未知のDICOMX線画像を5つの解剖学的グループに分類するために,深部CNNをデプロイするDICOMイメージングルータを提案する。
11,263画像のトレーニングセットを用いて最先端の深部CNNのセットを訓練し,身体部位の分類において優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:31:43 GMT)
Learning to Automatically Diagnose Multiple Diseases in Pediatric Chest
Radiographs Using Deep Convolutional Neural Networks [0.5] ディープ畳み込みニューラルネットワーク(D-CNN)は成人の胸部X線写真(CXR)スキャンにおいて顕著な性能を示した。
本稿では,5,017名の小児CXRスキャンの大規模なデータセットを遡及的に収集し,それぞれを経験者によって手動でラベル付けする。
その後、D-CNNモデルは3,550個の注釈付きスキャンで訓練され、複数の小児肺病理を自動分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 08:14:52 GMT)
Transfer Learning from an Artificial Radiograph-landmark Dataset for
Registration of the Anatomic Skull Model to Dual Fluoroscopic X-ray Images [0.4] 人工データセットからトレーニングしたディープニューラルネットワークを用いた3次元から2次元への3次元登録のための移動学習戦略を提案する。
女性被験者の頭頸部CTデータから,デジタル再構成X線写真(DRR)とX線学的頭蓋骨のランドマークを自動生成した。
ランドマーク検出のための残留ネットワーク(ResNet)と、DRRと実際のX線とのスタイルの違いを取り除くためにGAN(Cycle Generative Adversarial Network)のトレーニングに使用された。
人工的なトレーニングデータを戦略的に増強する手法は、複雑な頭蓋骨登録シナリオに取り組むことができ、広範な登録シナリオにまで拡張する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 04:49:36 GMT)
AdaGNN: A multi-modal latent representation meta-learner for GNNs based
on AdaBoosting [0.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、固有のネットワーク機能の抽出に重点を置いている。
GNNのための強化型メタラーナを提案する。
AdaGNNは、リッチで多様なノード近傍情報を持つアプリケーションに対して非常によく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 03:07:26 GMT)
Adapting to Unseen Vendor Domains for MRI Lesion Segmentation [0.1] 本稿では,ソースデータセットからターゲットデータセットへのMR画像の拡張を目的とした教師なし画像翻訳モデルについて検討する。
画像間の変換、スキャナーベンダー間の変換、ラベルから画像への変換からなるデータセット間の拡張の3つの構成について検討する。
その結果、ラベルから画像構成までの合成データに基づいて訓練されたセグメンテーションモデルが、ターゲットデータセット上で直接訓練されたセグメンテーションモデルに最も近い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 01:09:43 GMT)
Wave and particle properties can be spatially separated in a quantum
entity [0.0] 波動粒子の双対性の原理は人々の心に深く根付いてきた。
古典物理学において、同様の常識は、物理系はその物理的性質とは分離できないということである。
量子実体の波動特性と粒子特性は完全に分離できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 19:14:27 GMT)
The Neural Network shifted-Proper Orthogonal Decomposition: a Machine
Learning Approach for Non-linear Reduction of Hyperbolic Equations [0.0] 本研究では,統計的学習フレームワークにおいて,正しい前処理変換を自動的に検出する問題にアプローチする。
純粋にデータ駆動方式により、線形部分空間操作の既存のアプローチを未知の対流場を持つ非線形双曲問題に一般化することができる。
提案アルゴリズムは、その性能をベンチマークするために単純なテストケースに対して検証され、その後、多相シミュレーションに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 15:13:35 GMT)
Prediction Analysis of Optical Tracker Parameters using Machine Learning
Approaches for efficient Head Tracking [0.0] 異なる環境条件下での頭部運動の6-DoFデータ収集に光学トラッカーが用いられている。
6-DoFデータに対する環境条件の違いと受信機と光送信機の距離の変動の影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 19:27:38 GMT)
Optimal Approximation with Sparse Neural Networks and Applications [0.0] 深い疎結合ニューラルネットワークを用いて、関数クラスの複雑性を$L(mathbb Rd)$で測定する。
また、ニューラルネットワークを誘導する関数の可算コレクションである表現システムについても紹介する。
次に、レート歪曲理論とウェッジレット構成を用いて、$beta$マンガ的関数と呼ばれるクラスの複雑性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 05:14:13 GMT)
Offline-Online Reinforcement Learning for Energy Pricing in Office
Demand Response: Lowering Energy and Data Costs [0.0] データコストとプログラム実装コストを最小限に抑えるために、オフライントレーニングをどのように活用できるかを示す。
エネルギー需要応答問題における効率的な価格設定のためのオフライン強化学習の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 17:29:59 GMT)
MatSat: a matrix-based differentiable SAT solver [0.0] 本稿では,非負の微分可能コスト関数 Jsat のコスト最小化問題として,ベクトル空間におけるSAT問題の解法を提案する。
このアプローチでは、n変数のSAT問題に対する代入を満足する解は、Jsat(u) をゼロにする 0,1n のバイナリベクトル u で表される。
本手法は行列型微分SATソルバであるMatSatとして実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 07:38:06 GMT)
Lieb-Robinson bound and almost-linear light-cone in interacting boson
systems [0.0] ボース・ハバード型ハミルトニアンのボソン相互作用系において局所摂動がいかに早く伝播するかを考察する。
本研究では,未成熟初期状態の任意の部位におけるボソンの数がほぼ制限される,特異だが実験的に自然な状況に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 07:12:57 GMT)
Investigating the Relationship Between Dropout Regularization and Model
Complexity in Neural Networks [0.0] ドロップアウト規則化は、ディープラーニングモデルのばらつきを低減するのに役立つ。
2,000のニューラルネットワークをトレーニングすることにより,ドロップアウト率とモデル複雑性の関係について検討する。
各密層に隠されたユニットの数から、最適なドロップアウト率を予測するニューラルネットワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 23:49:33 GMT)
Hybrid Gaussian Process Modeling Applied to Economic Stochastic Model
Predictive Control of Batch Processes [0.0] 植物モデルはしばしば第一原理から決定され、モデルの一部が物理的法則のみを用いて導出することが困難である。
本稿ではGPを用いて、第一原理を用いて記述が難しい動的システムのパーツをモデル化する。
この不確実性を制御アルゴリズムで考慮し、制約違反や性能劣化を防止することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 00:01:42 GMT)
Ground state energy of the polarized diluted gas of interacting spin
$1/2$ fermions [0.0] スピン1/2$フェルミオンの偏光ガスの基底状態エネルギーの対応する膨張は解析的に知られている。
ここでは、同じ実効場理論法により、$(k_rm Fa_0)2$の補正も容易に計算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 19:31:49 GMT)
Feature Identification and Matching for Hand Hygiene Pose [0.0] 実験により、ORBアルゴリズムは、少ない時間で多数の正しい一致を与えることにより、性能が向上することを示した。
OpenCVはpythonスクリプトにアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 13:34:42 GMT)
Approximate tensor decompositions: disappearance of many separations [0.0] 近似の場合、多くの分離が消えることが示される。
我々の結果は、多くの分離がテンソルの小さな摂動の下では堅牢でないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 18:53:45 GMT)
Appropriate Fairness Perceptions? On the Effectiveness of Explanations
in Enabling People to Assess the Fairness of Automated Decision Systems [0.0] 効果的に説明するためには、基礎となるADSが公正である場合に限り、公平性に対する認識が増加するべきであると論じる。
本研究は, 適切な公正感のデシプラタムを導入し, 評価のための新しい研究設計を提案し, 総合的な実験に向けての次のステップを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 09:39:59 GMT)
A Sparse Coding Interpretation of Neural Networks and Theoretical
Implications [0.0] 深層畳み込みニューラルネットワークは、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて前例のない性能を達成した。
本稿では、ReLUアクティベーションを持つニューラルネットワークのスパース符号化解釈を提案する。
正規化やプーリングなしに完全な畳み込みニューラルネットワークを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Aug 2021 21:54:47 GMT)