On the Opportunities and Risks of Foundation Models [260.2] ファンデーションAIモデルは、大規模なデータに基づいてトレーニングされており、幅広い下流タスクに適応できる。
本報告では,基礎モデルの可能性とリスクについて概説する。
これらの疑問に対処するためには、基礎モデルに関する重要な研究の多くは、深い学際的なコラボレーションが必要であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:50:08 GMT)
Global-local Enhancement Network for NMFs-aware Sign Language
Recognition [135.3] グローバルローカル・エンハンスメント・ネットワーク(GLE-Net)という,シンプルで効果的なアーキテクチャを提案する。
2つのストリームのうち、1つはグローバルなコンテキスト関係をキャプチャし、もう1つは識別可能なきめ細かなキューをキャプチャする。
日常の単語の総語彙サイズが1,067である中国語手話データセットを,手動で認識する最初の中国語手話データセットを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 03:38:16 GMT)
BN-NAS: Neural Architecture Search with Batch Normalization [116.5] 本稿では,Batch Normalization(BN-NAS)を用いたニューラルアーキテクチャサーチ(BN-NAS)を提案し,ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を高速化する。
BN-NASはNASにおけるモデルトレーニングと評価に必要な時間を著しく短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 23:23:21 GMT)
Structure-Aware Feature Generation for Zero-Shot Learning [108.8] 潜在空間と生成ネットワークの両方を学習する際の位相構造を考慮し,SA-GANと呼ばれる新しい構造認識特徴生成手法を提案する。
本手法は,未確認クラスの一般化能力を大幅に向上させ,分類性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 11:52:08 GMT)
Polyp-PVT: Polyp Segmentation with Pyramid Vision Transformers [102.9] 我々は、より強力で堅牢な表現を学習するトランスフォーマーエンコーダを採用する。
ポリプのイメージ取得効果と解像特性を考慮すると、3つの新しいモジュールを導入する。
提案モデルでは,特徴の雑音を効果的に抑制し,その表現能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:09:06 GMT)
Causal Incremental Graph Convolution for Recommender System Retraining [89.3] 実世界のレコメンデーションシステムは、新しいデータを維持するために定期的に再トレーニングする必要がある。
本研究では,GCNに基づくレコメンデータモデルを用いて,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を効率的に再学習する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 04:20:09 GMT)
Towards unconstrained joint hand-object reconstruction from RGB videos [82.0] ハンドオブジェクト操作の再構築は、ロボット工学と人間のデモから学ぶ大きな可能性を秘めている。
まず,手動物体の相互作用をシームレスに処理できる学習不要な手動物体再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:26:34 GMT)
Masked Face Recognition Challenge: The WebFace260M Track Report [81.6] ICCV 2021におけるバイオメトリクスとマスク付き顔認識チャレンジ
WebFace260M Trackは、実用的なMFRのフロンティアを推進することを目的としている。
WebFace260M Trackの第1フェーズでは、69のチーム(トータル833ソリューション)がこの課題に参加している。
この挑戦には2021年10月1日までの第2フェーズと、進行中のリーダーボードがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:51:51 GMT)
Dynamic Divide-and-Conquer Adversarial Training for Robust Semantic
Segmentation [79.4] 敵のトレーニングは、敵の摂動に対するディープニューラルネットワークの堅牢性を改善することを約束している。
本研究は, 敵とクリーンの両方のサンプルに対して良好に動作可能な, 汎用的な敵の訓練手順を定式化する。
本稿では,防衛効果を高めるための動的分割対対人訓練(DDC-AT)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:00:16 GMT)
3D High-Fidelity Mask Face Presentation Attack Detection Challenge [79.2] 大規模なHigh-Fidelity Maskデータセット、すなわちCASIA-SURF HiFiMaskが収集された。
我々は,3次元マスクによる攻撃検出の研究を促進するために,3次元高忠実マスク顔提示検出チャレンジを組織した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:40:12 GMT)
MobIE: A German Dataset for Named Entity Recognition, Entity Linking and
Relation Extraction in the Mobility Domain [76.2] データセットは3,232のソーシャルメディアテキストと91Kトークンによるトラフィックレポートで構成され、20.5Kアノテーション付きエンティティを含んでいる。
データセットのサブセットには,7つのモビリティ関連,n-ary関係型がアノテートされている。
私たちの知る限りでは、NER、EL、REのアノテーションを組み合わせた最初のドイツ語データセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:21:50 GMT)
Social Chemistry 101: Learning to Reason about Social and Moral Norms [73.2] 我々は、人々の日常的な社会的規範と道徳的判断を研究するための新しい概念的形式主義である社会化学を提示する。
Social-Chem-101は大規模なコーパスで292Kのルールをカタログ化している。
モデルフレームワークであるNeural Norm Transformerは、Social-Chem-101を学習し、一般化し、これまで見つからなかった状況の推論に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 22:55:40 GMT)
Toward the Understanding of Deep Text Matching Models for Information
Retrieval [72.7] 本稿では,既存の深層テキストマッチング手法が情報検索の基本的な勾配を満たすかどうかを検証することを目的とする。
具体的には, 項周波数制約, 項識別制約, 長さ正規化制約, TF長制約の4つの属性を用いる。
LETOR 4.0 と MS Marco の実験結果から,研究対象の深層テキストマッチング手法はすべて,統計学において高い確率で上記の制約を満たすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:33:15 GMT)
Learnable Boundary Guided Adversarial Training [66.6] 私たちは、あるクリーンモデルからのモデルロジットを使用して、別のロバストモデルの学習をガイドします。
我々は、CIFAR-100上で、追加の実データや合成データなしで、新しい最先端のロバスト性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 04:40:26 GMT)
VLG-Net: Video-Language Graph Matching Network for Video Grounding [57.7] ビデオにおける言語クエリのグラウンディングは、言語クエリに関連する時間間隔(またはモーメント)を特定することを目的としている。
我々はこの問題をアルゴリズム的なグラフマッチング問題に再キャストする。
広範に使用されている3つのデータセットに対して,最先端の接地手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:53:59 GMT)
Who's Waldo? Linking People Across Text and Images [56.4] 人中心の視覚的接地のためのタスクとベンチマークデータセットを提案する。
我々の新しいタスクは、こうした画像キャプチャーペアで訓練された方法が文脈的手がかりに焦点を合わせるように、キャプション内の人々の名前をマスクする。
本稿では,このタスクにおけるいくつかの強いベースラインを上回り,トランスフォーマーに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:36:49 GMT)
Neural Architecture Dilation for Adversarial Robustness [56.2] 畳み込みニューラルネットワークの欠点は、敵の攻撃に弱いことである。
本稿では, 良好な精度を有する背骨CNNの対角的堅牢性を向上させることを目的とする。
最小限の計算オーバーヘッドの下では、拡張アーキテクチャはバックボーンCNNの標準的な性能と親和性が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 03:58:00 GMT)
HAA500: Human-Centric Atomic Action Dataset with Curated Videos [55.6] 我々は、591K以上のラベル付きフレームを持つ500のクラスに対して、手動でアノテートされた人間中心の原子行動データセットであるHAA500に貢献する。
HaA500は既存の原子のアクションデータセットと異なり、粗粒の原子のアクションは「スロー」のような粗粒のアクションバーブでラベル付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 16:59:58 GMT)
Towards Real-World Prohibited Item Detection: A Large-Scale X-ray
Benchmark [54.0] 本稿では,PIDrayと命名された大規模データセットについて述べる。
大量の努力を払って、私たちのデータセットには、高品質な注釈付きセグメンテーションマスクとバウンディングボックスを備えた47,677ドルのX線画像に、禁止アイテムの12ドルカテゴリが含まれています。
提案手法は最先端の手法に対して,特に故意に隠された項目を検出するために好適に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 11:14:16 GMT)
Towards Face Encryption by Generating Adversarial Identity Masks [53.8] 敵の識別マスクを生成するためのターゲットID保護反復法(TIP-IM)を提案する。
TIP-IMは、様々な最先端の顔認識モデルに対して95%以上の保護成功率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:52:55 GMT)
PIT: Position-Invariant Transform for Cross-FoV Domain Adaptation [53.4] フィールド・オブ・ビュー(FoV)ギャップは、ソースとターゲットドメイン間の顕著なインスタンスの出現差を誘導する。
本研究では,異なる領域における画像の整合性を改善するために,textbfPosition-Invariant Transform (PIT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:16:47 GMT)
Exploring Transferable and Robust Adversarial Perturbation Generation
from the Perspective of Network Hierarchy [52.2] 敵の例の移動可能性と堅牢性は、ブラックボックスの敵攻撃の実用的かつ重要な2つの性質である。
伝送可能で頑健な逆生成法(TRAP)を提案する。
我々のTRAPは、ある種の干渉に対して印象的な伝達性と高い堅牢性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 11:52:41 GMT)
TUM-VIE: The TUM Stereo Visual-Inertial Event Dataset [50.9] イベントカメラはバイオインスパイアされた視覚センサーで、ピクセルごとの明るさの変化を測定する。
これらは、低レイテンシ、高ダイナミックレンジ、高時間分解能、低消費電力など、従来のフレームベースのカメラよりも多くの利点を提供する。
イベントカメラを用いた3次元認識・ナビゲーションアルゴリズムの開発を促進するため,TUM-VIEデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 19:53:56 GMT)
Video Person Re-identification using Attribute-enhanced Features [49.7] 本稿では属性支援型ビデオ人物Re-IDのためのAttribute Salience Assisted Network (ASA-Net) という新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
対象を背景からよりよく分離するために,ハイレベルな属性ではなく,中程度の属性から視覚的注意を学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:41:27 GMT)
ROSITA: Enhancing Vision-and-Language Semantic Alignments via Cross- and
Intra-modal Knowledge Integration [48.0] ROSITAと呼ばれる新しい視覚・言語事前学習手法を提案する。
クロスモーダルとイントラモーダルの知識を統合されたシーングラフに統合し、セマンティックアライメントを強化する。
ROSITAは6つのベンチマークデータセット上での3つの典型的な視覚・言語タスクにおいて、既存の最先端メソッドを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:16:58 GMT)
Probeable DARTS with Application to Computational Pathology [44.2] 我々は、その効率のために微分可能なアーキテクチャサーチ(DARTS)を使用している。
次に、最適なネットワークアーキテクチャを探索することで、CPathアプリケーションに検索フレームワークを適用します。
その結果,検索したネットワークは,予測精度と複雑性の観点から,最先端ネットワークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 02:16:06 GMT)
Implicitly Regularized RL with Implicit Q-Values [42.9] Q$関数は多くの強化学習(RL)アルゴリズムにおいて中心的な量であり、RLエージェントは(ソフト)グレーディポリシーに従って振る舞う。
対数政治と値関数の和として、暗黙的に$Q$-関数をパラメータ化することを提案する。
我々は,大規模アクション空間に適した実用的な非政治的深部RLアルゴリズムを導出し,ポリシーと$Q$値とのソフトマックス関係を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:20:47 GMT)
Program Synthesis with Large Language Models [40.4] 我々はPythonにおけるプログラム合成のための大規模言語モデルを評価する。
合成性能はモデルサイズと対数的にスケールすることがわかった。
最高のモデルでさえ、特定の入力を与えられたプログラムの出力を予測できないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 03:57:30 GMT)
No-Reference Image Quality Assessment via Transformers, Relative
Ranking, and Self-Consistency [38.9] No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) の目的は、主観的評価に応じて知覚的画質を推定することである。
本稿では、変圧器における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己保持機構の利点を生かしたハイブリッドアプローチを利用して、NR-IQAタスクに対処する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 02:07:08 GMT)
CarveMix: A Simple Data Augmentation Method for Brain Lesion
Segmentation [38.8] 我々はCNNに基づく脳病変分類のための単純なデータ拡張手法であるCarveMixを提案する。
本手法は,他の単純なデータ拡張手法と比較してセグメンテーション精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 03:54:52 GMT)
PnP-3D: A Plug-and-Play for 3D Point Clouds [38.1] 本稿では,既存ネットワークのポイントクラウドデータ解析における有効性を改善するために,プラグイン・アンド・プレイモジュール -3D を提案する。
アプローチを徹底的に評価するために,3つの標準的なクラウド分析タスクについて実験を行った。
本研究は,最先端の成果の達成に加えて,我々のアプローチのメリットを実証する包括的研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 23:59:43 GMT)
Task-wise Split Gradient Boosting Trees for Multi-center Diabetes
Prediction [37.8] マルチセンター糖尿病予測タスクにTSGB(Task-wise Split Gradient Boosting Trees)を提案する。
TSGBはいくつかの最先端手法に対して優れた性能を発揮する。
TSGB法は早期診断のためのオンライン糖尿病リスク評価ソフトウェアとして展開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:22:44 GMT)
GC-TTS: Few-shot Speaker Adaptation with Geometric Constraints [36.1] 話者類似性を大幅に向上した高品質な話者適応を実現するGC-TTSを提案する。
TTSモデルは、十分な量のデータを持つベーススピーカーに対して事前訓練され、それから2つの幾何学的制約を持つ数分のデータに基づいて、新しいスピーカーのために微調整される。
実験結果から,GC-TTSは学習データの数分で高品質な音声を生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 04:25:31 GMT)
MSR-GCN: Multi-Scale Residual Graph Convolution Networks for Human
Motion Prediction [34.6] 本稿では,人間のポーズ予測のためのマルチスケール残差グラフ畳み込みネットワーク(MSR-GCN)を提案する。
提案手法は、Human3.6MデータセットとCMU Mocapデータセットの2つの標準ベンチマークデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:26:23 GMT)
A Hybrid Video Anomaly Detection Framework via Memory-Augmented Flow
Reconstruction and Flow-Guided Frame Prediction [34.6] $textHF2$-VADは、フロー再構成とFrame予測を統合するハイブリッドフレームワークである。
ML-MemAE-SCのネットワークを設計し,光学的フロー再構成のための正規パターンを記憶する。
次に, 条件付き変分オートエンコーダを用いて, 前の数フレームから次のフレームを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 01:37:29 GMT)
Provable Data Clustering via Innovation Search [32.5] 本稿では,高次元空間から収集したデータポイントを線形部分空間の和集合に配置する部分空間クラスタリング問題について検討する。
最近提案されたInnovation Pursuitと呼ばれるクラスタリング手法は、隣接行列を構築するための最適な方向のセットを計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 04:16:38 GMT)
Multi-Target Adversarial Frameworks for Domain Adaptation in Semantic
Segmentation [32.4] 複数の対象ドメインが存在する場合のセマンティックセグメンテーションにおける教師なしドメイン適応(UDA)の課題に対処する。
i) 対象ドメインを対象ドメインに明示的にアライメントするマルチ識別器と,(ii) 対象非依存モデルを学ぶマルチターゲット知識伝達という2つの逆方向のフレームワークを導入する。
すべてのテストシナリオにおいて、我々のアプローチはベースラインを一貫して上回り、新しいタスクの競争標準を設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:36:10 GMT)
Reducing the Communication Cost of Federated Learning through Multistage
Optimization [32.1] 本稿では,すべての不均一度レベルにおける下界にほぼ一致する多段階最適化手法を提案する。
我々の分析は,フェデレート学習における経験的不要な段階的崩壊法を説明するのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 02:57:06 GMT)
Near-Optimal No-Regret Learning in General Games [31.3] マルチプレイヤー汎用ゲームにおいて,Optimistic Hedge が $rm poly(log T)$ regret を達成することを示す。
我々の境界の系は、最適化的ヘッジが一般ゲームにおいて$tildeOleft(frac 1Tright)$の速度で粗相関平衡に収束するということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 06:53:02 GMT)
Flying Guide Dog: Walkable Path Discovery for the Visually Impaired
Utilizing Drones and Transformer-based Semantic Segmentation [30.6] 本稿では,ドローンとストリートビューセマンティックセグメンテーションを用いたBVIP支援のための"フライングガイドドッグ"のプロトタイプを提案する。
セグメンテーション予測から抽出した歩行可能な領域に基づいて、ドローンは自動的に動きを調整することができる。
歩行者の交通信号の色を認識することで、プロトタイプは利用者が安全に通りを横断するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 10:32:24 GMT)
Unsupervised Person Re-identification with Stochastic Training Strategy [29.6] 最先端の教師なしのre-IDメソッドは通常、クラスタリングベースの戦略に従う。
画像がセントロイドに近づくように強制すると、クラスタリングの結果が強調される。
従来手法では、異なるトレーニングイテレーションで得られた特徴を利用して1セントロイドを表現していた。
学習戦略を用いた教師なしのre-IDアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:23:58 GMT)
Neural-to-Tree Policy Distillation with Policy Improvement Criterion [28.3] ブラックボックスモデルに対する洞察を得るための可能な方法は、決定木のような解釈可能なモデルにそれを蒸留することである。
モデル動作を小さなエラーでもクローンする典型的なポリシー蒸留は、データ分散シフトをもたらす可能性がある。
本稿では, 蒸留の目的を挙動クローニングから有効性評価の最大化に転換することで, この問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:14:54 GMT)
Reassessing the Limitations of CNN Methods for Camera Pose Regression [27.9] 本稿では,カメラのポーズを直接画像から復元できるモデルを提案する。
まず、レグレッションメソッドがまだ最先端にある理由を分析し、新しいアプローチでパフォーマンスギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:55:26 GMT)
A Deterministic Single Ion Fountain [27.8] 本稿では,トラップから分離した単一イオンを自由空間軌道に移動させ,さらにトラップ電位を再捕獲することで,捕捉されたイオンプロセッサノードを相互接続する手法を提案する。
抽出した752イオンのうち715個は、110mmの輸送距離と7mu$sの飛行時間で再飛散し、冷却し、観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:53:29 GMT)
Non-Local Feature Aggregation on Graphs via Latent Fixed Data Structures [26.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるグローバルな特徴集約のための新しいアプローチを提案する。
本稿では,ループ,3次元テンソル(画像),シーケンス,データ駆動グラフ,抽出したローカル特徴ベクトルを分類・分布するアルゴリズムなど,複数のLFDSを紹介する。
提案手法の計算複雑性は入力グラフの順序と線形であるが、競合性やより良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 11:43:04 GMT)
Active Learning for Massively Parallel Translation of Constrained Text
into Low Resource Languages [26.8] 我々は、前もって知られ、多くの言語で利用可能なクローズドテキストを、新しく、非常に低いリソース言語に翻訳する。
テキストのコヒーレンスを局所的に最適化する部分ベースアプローチと,グローバルにテキストのカバレッジを増大させるランダムサンプリングアプローチを比較した。
本稿では,人間と機械がシームレスに連携して,閉じたテキストを極めて低リソースな言語に翻訳するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:49:50 GMT)
m-RevNet: Deep Reversible Neural Networks with Momentum [25.6] 本稿では,m-RevNetと呼ばれる可逆ニューラルネットワークを提案する。
ある種の学習シナリオでは、標準的なResNetが失敗しながらm-RevNetが成功することを分析的に実証的に明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:04:04 GMT)
Change is Everywhere: Single-Temporal Supervised Object Change Detection
in Remote Sensing Imagery [21.5] 新しい視点から変化検出のための単一時間教師付き学習(STAR)を提案する。
我々は,テキストファインペア付きラベル付き画像のみを用いて高精度な変化検出装置を訓練し,実世界のバイテンポラル画像に一般化する。
ChangeStarは、単一の時間的監督の下で、ベースラインを大きなマージンでパフォーマンスし、バイ時間的監督下で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） (Mon, 16 Aug 2021 10:25:15 GMT)
Deep Natural Language Processing for LinkedIn Search [20.6] 検索システムの構築には,テキストデータセマンティクスの理解が不可欠である。
ディープラーニングベースの自然言語処理技術(ディープNLP)は、非常に役に立ちます。
この作業はLinkedIn検索の既存の取り組みに基づいており、LinkedInの商用検索エンジンで大規模にテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 23:37:33 GMT)
Deep Contrastive Learning for Multi-View Network Embedding [20.0] マルチビューネットワーク埋め込みは、ネットワーク内のノードを低次元ベクトルに投影することを目的としている。
ほとんどの対照的な学習ベースの手法は、主に高品質なグラフ埋め込みに依存している。
マルチビューネットワーク埋め込み(CREME)のための新しいノード間コントラスト学習フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 06:29:18 GMT)
Interpreting Attributions and Interactions of Adversarial Attacks [19.5] 本稿では、敵の摂動が攻撃課題にどのように貢献するかという観点から、敵の攻撃を説明することを目的とする。
逆摂動画素間の相互作用を定義し定量化し、摂動マップ全体を比較的独立した摂動成分に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 04:59:39 GMT)
Data Augmentation for Scene Text Recognition [19.3] シーンテキスト認識(STR)は、自然界におけるテキストの出現の可能性が大きいため、コンピュータビジョンにおいて難しい課題である。
ほとんどのSTRモデルは、十分に大きくて一般公開された実際のデータセットがないため、トレーニングのために合成データセットに依存しています。
本稿では,STR用に設計した36個の画像拡張関数からなるSTRAugを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:53:30 GMT)
TL-SDD: A Transfer Learning-Based Method for Surface Defect Detection
with Few Samples [17.9] 表面欠陥検出のための新しいトランスファーラーニング法TL-SDDを提案する。
我々は、共通の欠陥クラスから稀な欠陥クラスに知識を移すための2段階のトレーニングスキームを採用する。
基準法と比較すると, 稀な欠陥クラスに対して, 提案手法の性能は1.98%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:24:00 GMT)
Online Multi-Granularity Distillation for GAN Compression [17.1] GAN(Generative Adversarial Networks)は、優れた画像の獲得に成功している。
GANは、計算コストの最小化とメモリ使用の急激さにより、リソースに制約のあるデバイスにデプロイするのは難しい。
本稿では, 軽量なGANを得るために, オンライン多粒度蒸留方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:49:50 GMT)
Deep Self-Adaptive Hashing for Image Retrieval [16.8] 2つの特殊設計で意味情報を適応的にキャプチャするtextbfDeep Self-Adaptive Hashing(DSAH)モデルを提案する。
まず,近辺型類似度行列を構築し,その初期類似度行列を新しい更新戦略で改良する。
第2に、PICを用いたデータペアの優先度を測定し、それらに適応重みを割り当てる。これは、より異種なデータペアがハッシュ学習のためのより差別的な情報を含んでいるという仮定に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:53:20 GMT)
A congested schedule-based dynamic transit passenger flow estimator
using stop count data [16.6] 停止数データからの観測から動的遷移流推定モデルを提案する。
このモデルは10回の反復で相対的な変化に対する0.005の耐性に収束する。
セグメントフローの推定平均は、観測されたセグメントフローの平均からわずか2.5%離れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 16:04:51 GMT)
Real-time Human-Centric Segmentation for Complex Video Scenes [16.6] 人間」に関連する既存のビデオタスクのほとんどは、ビデオ内の未特定の他のタスクを無視して、有能な人間のセグメンテーションに焦点を当てている。
歩行者や他の州の人間を含む複雑なビデオの中で、すべての人間のセグメンテーションと追跡に焦点を当てた研究はほとんどない。
本稿では,HVISNetと略される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） (Mon, 16 Aug 2021 16:07:51 GMT)
An Effective Non-Autoregressive Model for Spoken Language Understanding [16.0] 本稿では,非自己回帰型音声言語理解モデルであるLayered-Refine Transformerを提案する。
SLGでは、非自己回帰モデルはトレーニング中に依存性情報を効率的に取得でき、推論に余分な時間を費やすことはない。
2つの公開データセットの実験により、我々のモデルはSLU性能を著しく改善し(総合的精度で1.5%)、推論プロセスを大幅に高速化する(10倍以上)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 10:26:57 GMT)
The Emergence of Wireless MAC Protocols with Multi-Agent Reinforcement
Learning [15.8] 本稿では,基地局 (BS) とユーザ機器 (UE) がマルチアクセスシナリオでメディアアクセス制御 (MAC) プロトコルを実現するための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークでは、BSとUEは強化学習(RL)エージェントであり、データを提供するために協力することを学ぶ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:18:03 GMT)
On the Importance of Encrypting Deep Features [15.3] ユーザデータの特徴ベクトルが知られ、推論のためのブラックボックスAPIが提供される。
個人再識別における最先端モデルの実験を行い,2つの攻撃シナリオ(補助属性の認識とユーザデータの再構築)について検討した。
その結果、厳しい制約下であっても、敵は機密情報を推測することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:22:33 GMT)
Text-Aware Single Image Specular Highlight Removal [14.6] 既存の手法では、医用画像や特定対象画像のハイライトを除去するが、テキストで画像を扱うことはできない。
本稿ではまず,テキスト認識による単一画像のハイライト除去問題について検討する。
中心となる目標は、テキスト画像からハイライトを取り除き、テキストの検出と認識の精度を向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 03:51:53 GMT)
Learning Skeletal Graph Neural Networks for Hard 3D Pose Estimation [14.4] 本稿では, 深度あいまいさ, 自己閉塞性, 複雑なポーズを有するハードポーズに対する新しい骨格型GNN学習ソリューションを提案する。
Human3.6Mデータセットの実験結果から, 平均予測精度が10.3%向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:42:09 GMT)
Learning Canonical View Representation for 3D Shape Recognition with
Arbitrary Views [14.4] 任意の視点,すなわち任意の数と視点の位置から3次元形状を認識することに集中する。
これは、ビューベースの3D形状認識のための、挑戦的で現実的な設定である。
この課題に対処するための標準ビュー表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:40:18 GMT)
BiHPF: Bilateral High-Pass Filters for Robust Deepfake Detection [14.4] 生成モデルの合成画像に見られる周波数レベルのアーティファクトの効果を増幅するバイラテラルハイパスフィルタ(BiHPF)を提案する。
本手法は、未確認領域でテストしても、他の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:56:45 GMT)
Efficient Hyperparameter Optimization under Multi-Source Covariate Shift [13.8] 教師あり機械学習の典型的な前提は、トレイン(ソース)とテスト(ターゲット)のデータセットが完全に同じ分布に従うことである。
本研究では,マルチソース共変量シフトの下で,新しいハイパーパラメータ最適化問題を考える。
本研究では,対象目標を望ましい分散特性で不偏に近似する分散低減推定器を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 10:42:39 GMT)
Robust Hierarchical Clustering for Directed Networks: An Axiomatic
Approach [13.4] 有向ネットワークに対するロバストな階層的クラスタリング手法の完全な分類学的特徴を提供する。
本稿では,階層クラスタリングにおけるロバスト性に関連する3つの実用的特性について紹介する。
また,本手法の実装に対処し,実データへのアプリケーション記述を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:28:21 GMT)
Do Proportionate Algorithms Exploit Sparsity? [13.3] 本稿では,比例型アルゴリズムの未検討の欠点と限界に対処する。
本研究の結果は,いくつかのスパースシナリオにおけるこれらのアルゴリズムの性能低下に対する理論的正当性や,非定常・圧縮可能なシステムを扱う場合の正当性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 00:56:00 GMT)
Interpreting and improving deep-learning models with reality checks [13.3] この章では、1つの予測のために特徴と特徴グループに重要さをもたらすことによってモデルを解釈することを目的とした最近の研究について取り上げる。
これらの属性は、ニューラルネットワークの一般化を直接的に改善したり、あるいは単純なモデルに蒸留するためにどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 00:58:15 GMT)
Generative Relation Linking for Question Answering over Knowledge Bases [12.8] そこで本稿では, フレーミングを生成問題とする関係リンク手法を提案する。
このようなシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを拡張して,対象とする知識ベースから構造化データを注入する。
我々は、議論-関係ペアのリストからなる構造化された出力を生成するためにモデルを訓練し、知識検証のステップを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 20:33:43 GMT)
A Content-Based Deep Intrusion Detection System [12.6] 本稿では,トラフィックメタデータに加えて,トラフィックフローの純粋な内容を利用するディープ侵入検出(DID)システムを提案する。
この目的のために,LSTMをディープラーニング手法として,フレームワークに従ってオフラインIDSをデプロイし,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 18:49:06 GMT)
Weakly Supervised Classification Using Group-Level Labels [12.3] 本稿では,グループレベルのバイナリラベルを,インスタンスレベルのバイナリ分類モデルの訓練に弱い監督力として利用する手法を提案する。
グループレベルのラベルを個別のインスタンスに対してクラス条件ノイズ(CCN)ラベルとしてモデル化し,強ラベル付きインスタンスでトレーニングされたモデルの予測を正規化するためにノイズラベルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 20:01:45 GMT)
End-to-End Adaptive Monte Carlo Denoising and Super-Resolution [11.9] モンテカルロ経路の追跡は, 後処理における共同超解像とデノイングによりさらに加速できることを示す。
この新しいタイプのジョイントフィルタリングでは、パストレースによって低解像度で少ない(雑音の多い)イメージのみをレンダリングできる。
この作業の主な貢献は、SRDタスク用に特別に設計された、新しいエンドツーエンドのネットワークアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 06:32:23 GMT)
Reusable Templates and Guides For Documenting Datasets and Models for
Natural Language Processing and Generation: A Case Study of the HuggingFace
and GEM Data and Model Cards [11.3] 再利用可能なドキュメンテーションテンプレートの開発を目的とした取り組みについて,2つのケーススタディを提示する。
本稿では,これらのテンプレートの開発プロセスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 23:15:09 GMT)
Clustering augmented Self-Supervised Learning: Anapplication to Land
Cover Mapping [10.7] 本稿では,自己教師型学習のためのクラスタリングに基づくプレテキストタスクを用いて,土地被覆マッピングの新しい手法を提案する。
社会的に関係のある2つのアプリケーションに対して,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 19:35:43 GMT)
Introduction to Quantum Reinforcement Learning: Theory and
PennyLane-based Implementation [10.4] 本稿では,変分量子回路を用いた量子強化学習の概念を紹介する。
本研究で得られた実験結果から量子強化学習のパワーと可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 01:05:49 GMT)
An Experience of Introducing Primary School Children to Programming
using Ozobots (Practical Report) [10.2] 最近のトレンドは、小学校レベルではすでに非常に早い段階で基本的なプログラミングの概念を導入することです。
学校や教師は、装備や訓練が適切に行われておらず、コンピュータ上でのプログラム作成から「プラグされていない」活動に移行する最良の方法は、依然としてオープンな議論である。
我々は,Ozobotロボットを用いたプログラミング概念に子どもを導入する際に,地元の小学校を支援すべく,小さなインターリーグプロジェクトを行った経験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 04:40:37 GMT)
Interpolation-Aware Padding for 3D Sparse Convolutional Neural Networks [10.1] スパースボクセルベースの3D CNNは、3D入力からスパース非空ボクセルを生成し、3D畳み込み操作のみを実行する。
空でないボクセルに隣接する空のボクセルをパッドし,それを3次元CNNに組み込む,シンプルで効果的なパディング方式を提案する。
ポイントワイズ機能が不可欠である細粒度3次元視覚タスクでは,ネットワークは既存のネットワークよりも高い予測精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:00:42 GMT)
Understanding the factors driving the opioid epidemic using machine
learning [10.0] アメリカ合衆国ではオピオイドが流行し、前例のない数の薬物が過剰摂取死を経験している。
本研究では,デラウェア州におけるオピオイドリスクの同定に機械学習を用いた手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 18:08:56 GMT)
Classification of Common Waveforms Including a Watchdog for Unknown
Signals [9.9] 受信信号サンプルの分類に深層パーセプトロンモデルを用いた場合について検討する。
深層CNNアーキテクチャを持つオートエンコーダについても検討し,未知の波形タイプの新しい第5の分類カテゴリを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 20:36:46 GMT)
WikiChurches: A Fine-Grained Dataset of Architectural Styles with
Real-World Challenges [9.6] 建築様式分類のための新しいデータセットについて紹介する。
データセットは、さまざまな研究分野のベンチマークとして機能する。
さらに、139の教会に特徴的な視覚的特徴を示す631のバウンディングボックスアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:33:12 GMT)
MMChat: Multi-Modal Chat Dataset on Social Media [8.9] MMChatは大規模多モード対話コーパス(32.4Mの生対話と120.84Kのフィルタリング対話)
架空の映画からクラウドソースまたは収集された以前のコーパスとは異なり、MMChatはソーシャルメディア上の実際の会話から収集された画像付き対話を含んでいる。
画像特徴量にアテンションルーティング機構を適用することで,対話生成タスクにおけるこの問題に対処するベンチマークモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:27:49 GMT)
Statistical Learning to Operationalize a Domain Agnostic Data Quality
Scoring [8.9] この研究は、DQスコア、レポート、ラベルを提供するために、受信したデータセットとメタデータを収集する自動化プラットフォームを提供する。
この研究の結果は、データサイエンティストにとって有用であり、この品質ラベルの価値は、それぞれの実践的応用のためにデータをデプロイする前に信頼を喚起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:20:57 GMT)
Probabilistic methods for approximate archetypal analysis [8.8] Archetypal analysisは、探索データ分析のための教師なし学習手法である。
データの次元と表現の基数を低減するために,2つの前処理手法を導入する。
提案手法を応用して, 適度に大規模なデータセットを要約することで, 結果の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:15:28 GMT)
Optimal Actor-Critic Policy with Optimized Training Datasets [8.4] アクタークリティカル(AC)アルゴリズムは、強化学習問題の解法における有効性と高い性能で知られている。
サンプリング効率も低い。
本稿では,ACプロセスから収集したサンプルが大幅に少ないトレーニングデータセットを最適化する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 06:09:55 GMT)
Continuous-Time Spatiotemporal Calibration of a Rolling Shutter
Camera---IMU System [8.2] シャッター(RS)機構は、スマートフォンや自動運転車に不可欠な、コンシューマグレードのカメラで広く使用されている。
この研究は、カメラ-IMUシステムを例に挙げ、その時間的キャリブレーションにおけるRS効果を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 16:09:22 GMT)
Escaping the Gradient Vanishing: Periodic Alternatives of Softmax in
Attention Mechanism [8.0] ソフトマックスは、マルチクラス分類、ゲート構造、アテンションメカニズムのためのニューラルネットワークで広く使われている。
本研究では,指数関数を周期関数で置き換えることを提案する。
本手法は, 勾配問題を緩和し, ソフトマックスとその変種と比較して大幅に改善できることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:26:31 GMT)
SimCVD: Simple Contrastive Voxel-Wise Representation Distillation for
Semi-Supervised Medical Image Segmentation [7.8] 我々は,最先端のボクセル表現学習を著しく向上させる,単純なコントラスト蒸留フレームワークであるSimCVDを提案する。
SimCVDは、それぞれ90.85%と89.03%の平均Diceスコアを達成しており、前回の結果と比べて0.91%と2.22%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:12:28 GMT)
Scene Designer: a Unified Model for Scene Search and Synthesis from
Sketch [7.7] シーンデザイナ(Scene Designer)は、シーン構成の自由なスケッチを用いて画像の検索と生成を行う新しい方法である。
我々のコアコントリビューションは、画像に一致するスケッチされた合成のためのクロスモーダル検索埋め込みと、レイアウト合成のためのオブジェクト埋め込みの両方を学ぶための単一の統一モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 21:40:16 GMT)
Patch Attack Invariance: How Sensitive are Patch Attacks to 3D Pose? [7.7] 我々は、パッチアタックの堅牢性と不変性を評価するために、mAST(Attack Success over Transformations)と呼ばれる新しい指標を開発した。
我々は、カメラに対するパッチの3Dポーズの関数として、攻撃効果に関する重要な定性的な洞察を提供する感度分析を行う。
我々は、外面回転角の程度に依存するパッチアタックの有効性において、基本的なカットオフ限界の存在に関する新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:02:38 GMT)
A Novel Attribute Reconstruction Attack in Federated Learning [7.4] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、多数の参加者がプライベートトレーニングデータを公開することなく、共同MLモデルを構築することが可能な、有望な学習パラダイムとして登場した。
既存のFL設計では、システム内外の敵がデータプライバシーを侵害するために悪用できる脆弱性が示されている。
トレーニングデータ属性を再構築するためのcos-matchingと呼ばれる,より効率的で効率的な勾配マッチング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:57:01 GMT)
Contextual Mood Analysis with Knowledge Graph Representation for Hindi
Song Lyrics in Devanagari Script [7.4] 提案システムは,Devanagariテキスト形式でヒンディー語歌詞の文脈的気分分析を行う。
その結果, 気分予測の精度は64%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:44:20 GMT)
Synthesizing Pareto-Optimal Interpretations for Black-Box Models [7.3] 本稿では,解釈を合成するための多目的最適化手法を提案する。
本研究では, 定量的制約解の削減により, 基礎となる多目的最適化問題を解くことができることを示す。
我々の実験は、しばしば既存のアプローチで見逃される解釈に対して、豊かで多様な選択のセットが存在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 18:33:16 GMT)
A Single Example Can Improve Zero-Shot Data Generation [7.2] 意図分類のサブタスクは、実験と評価のために広範囲で柔軟なデータセットを必要とする。
本稿では,データセットの収集にテキスト生成手法を提案する。
タスク指向発話を生成するための2つのアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 09:43:26 GMT)
Adapting Security Warnings to Counter Online Disinformation [6.6] 我々は、効果的な偽情報警告を設計するために、情報セキュリティ警告文献の方法と結果を適用する。
ユーザがいつもコンテキスト警告を無視しているのが分かりましたが、ユーザは間欠警告に気付きます。
警告の設計がユーザに効果的に通知したり、危害のリスクを伝えることができることがわかったのです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 19:01:42 GMT)
Generating Cyber Threat Intelligence to Discover Potential Security
Threats Using Classification and Topic Modeling [6.1] サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、能動的かつ堅牢なメカニズムの1つとして表現されている。
我々のゴールは、異なる教師なしおよび教師なしの学習技術を用いて、ハッカーフォーラムから関連するCTIを特定し、探索することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 02:30:29 GMT)
IsoScore: Measuring the Uniformity of Vector Space Utilization [5.4] 既存のメトリクスは脆弱であり、点雲の真の空間分布を難読化する傾向がある。
IsoScore は、点雲が周囲ベクトル空間を均一に利用する度合いを定量化する新しい計量である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 20:58:54 GMT)
APReL: A Library for Active Preference-based Reward Learning Algorithms [5.3] APReLは、アクティブな嗜好に基づく報酬学習アルゴリズムのためのライブラリである。
本稿では、アクティブな嗜好に基づく報酬学習アルゴリズムのためのライブラリAPReLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:55:23 GMT)
AutoChart: A Dataset for Chart-to-Text Generation Task [5.1] 本稿では,グラフの分析記述のための大規模データセットであるtextsfAutoChartを提案する。
グラフとその分析記述を自動的に生成する新しいフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:01:46 GMT)
Identifying and Exploiting Structures for Reliable Deep Learning [4.9] ディープラーニングシステムを現実の世界で使用するためには信頼性が低い、いくつかの問題に目を向ける。
これには、敵攻撃に対する脆弱性、誤った予測を過信していること、プライベートデータの扱いに適さないことなどが含まれる。
本稿では,これらの問題を現実的に緩和するための計算コストの低いアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:40:01 GMT)
Hybrid deep learning methods for phenotype prediction from clinical
notes [4.9] 本稿では,自然言語処理とディープラーニングモデルを用いて,患者表現型を自動的に抽出するハイブリッドモデルを提案する。
提案したハイブリッドモデルは,患者の退院報告における表現型を特定するために,ニューラル双方向シーケンスモデル(BiLSTMまたはBiGRU)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:57:28 GMT)
Aegis: A Trusted, Automatic and Accurate Verification Framework for
Vertical Federated Learning [4.8] 本稿では,VFLジョブのセキュリティを検証するための信頼性,自動,高精度な検証フレームワークであるAegisを紹介する。
Aegisは、フレームワークのセキュリティを確保するために、ローカルパーティから分離されている。
95%の脅威モデルを検出し、全VFLジョブ時間の84%以内に詳細な検証結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:30:04 GMT)
Multistream Graph Attention Networks for Wind Speed Forecasting [4.6] 本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)に基づく風速予測の新しいモデルを提案する。
特に,提案モデルでは,学習可能な隣接行列を用いてGATアーキテクチャを拡張した。
風速予測に用いた従来のアーキテクチャと比較して,提案手法は気象データの複雑な入出力関係をよりよく学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:58:26 GMT)
Knowledge-Based Construction of Confusion Matrices for Multi-Label
Classification Algorithms using Semantic Similarity Measures [4.4] 本研究では,予測ラベルを多ラベル分類において予測ラベルと整合させる新しい手法を定義する。
マルチラベル分類アルゴリズムをより効果的に評価するために,高精度な乱雑行列を生成する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 09:38:56 GMT)
Neural Predictive Monitoring under Partial Observabilit [4.1] 本稿では,部分観測可能性(PO)に拘わらず,正確かつ信頼性の高い到達可能性予測を生成する学習ベース予測手法を提案する。
提案手法は,精度の高い到達可能性予測とエラー検出を行い,また,カバー範囲が保証された厳密な予測領域を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:08:20 GMT)
Tools for Quantum Computing Based on Decision Diagrams [4.1] 我々は、ヨハネス・ケプラー大学(JKU)リンツで開発され、MITライセンス下でリリースされた量子コンピューティングのための一連のツールを提示する。
まず、量子回路のシミュレーションや検証などにおいて、決定図をどのように利用できるかという概念を概観する。
次に、量子決定図の可視化ツールを提案し、ユーザが設計タスクにおける決定図の振る舞いを探索できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 11:42:44 GMT)
Hierarchical Infinite Relational Model [3.7] 階層的無限リレーショナルモデル(HIRM)は、ノイズ、スパース、不均一リレーショナルデータのための新しい確率的生成モデルである。
ギブスサンプリングによるベイズ後部推論のための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 16:32:13 GMT)
Simulation of the Ring-exchange Models with Projected Entangled Pair
States [3.6] 我々は,リング交換相互作用を持つモデルに対して,PEPS波動関数を最適化するために,仮想時間進化法(ITE)を一般化する。
我々はPEPSの特異性を効果的に低減できる規制手順を開発する。
このアルゴリズムは、リング相互作用を持つモデルを調べる強力なツールとなり得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 01:51:21 GMT)
Detecting and interpreting faults in vulnerable power grids with machine
learning [3.3] 未スケジュールの電力障害は、顧客とグリッドオペレータの両方に深刻な結果をもたらす。
本研究では,北極圏のノルウェー人コミュニティの電力網に焦点をあてる。
機械学習技術を用いて断層の発生を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:54:36 GMT)
Fine-tuning is Fine in Federated Learning [3.2] フレームワークにおけるフェデレーション学習アルゴリズムとその変種の性能について検討する。
このマルチクレーターアプローチは、フェデレーション学習の高次元、多次元的な性質を自然にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 18:59:24 GMT)
A physics-informed variational DeepONet for predicting the crack path in
brittle materials [3.1] 脆性破壊解析のための物理インフォームによるDeepONet(V-DeepONet)の変分定式化を提案する。
V-DeepONetは、欠陥の初期設定を関連する関心領域にマッピングするように訓練されている。
脆性破壊の2つのベンチマークによるV-DeepOnetの有効性を実証し,その精度を高忠実度解析器を用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:31:05 GMT)
WiseR: An end-to-end structure learning and deployment framework for
causal graphical models [3.0] wiseRは、堅牢な因果グラフィカルモデルを学び、評価し、デプロイするためのオープンソースのアプリケーションである。
新型コロナウイルスの臨床データセットにおけるバイオマーカー発見への応用を通じて,本アプリケーションの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:30:08 GMT)
Locally Interpretable Model Agnostic Explanations using Gaussian
Processes [2.9] LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)は、単一インスタンスの予測を説明する一般的なテクニックである。
局所的解釈可能なモデルのガウス過程(GP)に基づくバリエーションを提案する。
提案手法は,LIMEに比べてはるかに少ないサンプルを用いて忠実な説明を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:49:01 GMT)
Partially Supervised Named Entity Recognition via the Expected Entity
Ratio Loss [2.9] 我々は,エンティティアノテーションが欠落している状況下で,エンティティ認識者という名前の学習を研究する。
我々は、体系的に欠落したタグの存在下でモデルを学ぶために、新しい損失である期待されたエンティティ比を提案する。
提案手法は理論的に健全であり,実証的に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 16:53:39 GMT)
BloomNet: A Robust Transformer based model for Bloom's Learning Outcome
Classification [2.8] ブルーム分類学(Bloom taxonomy)は、学習目標を認知、感情、精神運動の3つのレベルに分類するパラダイムである。
コース学習結果(CLO)を分類するために,言語情報と意味情報をキャプチャする,BloomNetというトランスフォーマーベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:31:44 GMT)
Client Selection Approach in Support of Clustered Federated Learning
over Wireless Edge Networks [2.7] CFL(Clustered Federated Multitask Learning)は、信頼性の高い専門モデルを得るための効率的なスキームとして導入された。
本稿では,特殊な機械学習モデルを得るための収束率の向上を目的とした,新しいクライアント選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 21:38:22 GMT)
NIST SRE CTS Superset: A large-scale dataset for telephony speaker
recognition [2.5] 本論文は,国立標準技術研究所(NIST)話者認識評価(SRE)会話電話音声(CTS)スーパーセットの概要を述べる。
CTS Supersetは、研究コミュニティに大規模なデータセットを提供することを目的として開発された。
6800人以上の話者の電話音声セグメントが多数含まれており、[10s, 60s]の範囲で一様に分散している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:39:23 GMT)
AIRCHITECT: Learning Custom Architecture Design and Mapping Space [2.5] 我々は機械学習モデルをトレーニングし、カスタムアーキテクチャの設計とマッピング空間の最適パラメータを予測する。
最適設計およびマッピングパラメータの予測を「一般化」するために,設計空間を捕捉し,モデルを訓練することは可能であることを示す。
私たちはAIRCHITECTと呼ばれるカスタムネットワークアーキテクチャをトレーニングし、94.3%のテスト精度でアーキテクチャ設計空間を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:05:52 GMT)
Stochastic optimization under time drift: iterate averaging, step decay,
and high probability guarantees [2.5] 未知および潜在的に動的に時間的に進化している凸関数を最小化する問題を考察する。
予測と高い確率の両方で有効な境界に焦点をあて、平均化を繰り返すアルゴリズムに対して非漸近収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 21:57:39 GMT)
Improving Self-supervised Learning with Hardness-aware Dynamic
Curriculum Learning: An Application to Digital Pathology [2.3] 自己教師付き学習(SSL)は、最近、多くの画像解析タスクに有用な汎用的な視覚表現を学習する大きな可能性を示している。
既存のSSLメソッドは、ラベル付きトレーニングインスタンスの数が少ない場合や、転送ドメイン間のドメインシフトが重要である場合、ダウンストリームタスクに一般化できない。
本稿では,カリキュラム学習のレンズを用いて,自己指導型事前学習表現の改善を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:44:48 GMT)
Nowcasting-Nets: Deep Neural Network Structures for Precipitation
Nowcasting Using IMERG [2.0] リカレントと畳み込み型ディープニューラルネットワーク構造を用いて、降水流の課題に対処する。
GPM (Global Precipitation Measurement, GPM) 統合マルチサテライトE(Multi-SatellitE Retrievals) を用いて、米国東部大陸の降水量データ(IMERG)を用いて、合計5つのモデルを訓練した。
また, 予測時間を最大1.5時間, フィードバックループアプローチを用いて4.5時間まで延長できるモデルについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 02:55:32 GMT)
A complex network approach to time series analysis with application in
diagnosis of neuromuscular disorders [2.0] 本稿では,既存手法の限られた精度を克服するために,GraphTSというネットワーク開発手法を提案する。
この目的のために、EMG信号は前処理され、標準的な可視グラフアルゴリズムによって複雑なネットワークにマッピングされる。
結果として得られるネットワークは、健康なサンプルと患者のサンプルを区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 06:44:48 GMT)
OACAL: Finding Module-Consistent Solutions to Weaken User Obligations [1.8] 本稿では,ユーザ義務の弱さによる攻撃シナリオに対応する仕様修正を自動的に生成する効率的なアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムにより、全てのリビジョンは、機能の整合性を元の仕様として維持する。
我々は,提案アルゴリズムの性能を,その適用範囲と検索速度に関する最先端のアプローチと比較することにより評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:09:05 GMT)
Towards a Safety Case for Hardware Fault Tolerance in Convolutional
Neural Networks Using Activation Range Supervision [1.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの安全クリティカルなコンピュータビジョンアプリケーションの一部として確立されている。
我々は,高度に信頼性の高い故障検知器として範囲監視が重要であることを示すことによって,CNNのプロトタイプ型安全ケースを構築した。
本研究では,無声データ破損の確率と訂正不能な誤りを効果的に抑制する,新しい非一様範囲制限法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 11:13:55 GMT)
IADA: Iterative Adversarial Data Augmentation Using Formal Verification
and Expert Guidance [1.6] 本稿では,ニューラルネットワークモデルを学習するための反復的逆データ拡張フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,人工的な2Dデータセット,MNISTデータセット,人間の動作データセットに適用される。
学習モデルのロバスト性や精度を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） (Mon, 16 Aug 2021 03:05:53 GMT)
Quantum communication capacity transition of complex quantum networks [1.1] 高接続ネットワークの場合、ネットワークノードの密度が増加するにつれて、キャパシティのしきい値遷移が特定される。
スケールのないネットワークでは、ノード数が増加するにつれて、エンドツーエンドの容量は定数に飽和し、常に距離で減衰する。
この結果はキャパシティ評価に基づいており、量子ネットワークの一般的なプロトコルにも適用可能なキャパシティの最小密度要件が適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:07:17 GMT)
An Effective System for Multi-format Information Extraction [1.0] 2021年の言語とインテリジェンスチャレンジは、異なる次元からの情報抽出を評価するように設計されている。
本稿では,このマルチフォーマット情報抽出コンペティションタスクのシステムについて述べる。
本システムでは,このマルチフォーマット情報抽出作業において,テストセットのリーダボード上で4位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:25:17 GMT)
Semi-Supervised Siamese Network for Identifying Bad Data in Medical
Imaging Datasets [0.8] 本稿では,半教師付きシームズネットワークを用いて,悪いデータを特定する手法を提案する。
この方法は、専門家でない人間によってレビューされるために、小さな「参照」医療画像のプールだけを必要とする。
モデルは、この参照セットをトレーニングし、参照セットとデータセット内の他のすべての医療画像の間の距離を計算するために、Siameseネットワークを使用して悪いデータを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:52:20 GMT)
Challenges for cognitive decoding using deep learning methods [0.7] 認知的復号法では、研究者は脳の領域の表現を、その領域の活動から識別できる認知状態を特定することによって特徴づけることを目指している。
ディープラーニング(DL)手法は、複雑なデータの汎用的な表現を学習する未整合能力とともに、認知的復号化に非常に有望である。
本稿では,近年の人工知能と伝達学習の進歩を活用して,これらの課題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:01:14 GMT)
Isolated flat bands in an interlocking-circles lattice [0.6] 分離された平面バンドを生成できる新しい格子を提案する。
格子は、そのパターンがインターロック円のように見えるため、インターロック円格子 (interlocking-circles lattice) と呼ばれる。
我々の研究は、新しいタイプの格子を提案するだけでなく、孤立したフラットバンドを持つシステムを見つける方法も開きます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:13:54 GMT)
AIREX: Neural Network-based Approach for Air Quality Inference in
Unmonitored Cities [0.5] 監視局は、継続的に空気の質に関する情報を取得するために設置されているが、すべての地域をカバーするわけではない。
既存の方法は、監視対象都市のみの空気質を推定することを目的としており、監視対象都市では空気質を推定しない。
本研究では,未モニタリング都市における大気質を正確に推定するためのニューラルネットワークベースのアプローチAIREXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:41:14 GMT)
Misleading the Covid-19 vaccination discourse on Twitter: An exploratory
study of infodemic around the pandemic [0.5] 我々は7ヶ月(2020年9月～2021年3月)のコビッドウイルスワクチン接種に関連する中規模のツイートコーパス(20万件)を収集する。
Transfer Learningのアプローチに従えば、事前訓練されたTransformerベースのXLNetモデルを使用して、ツイートをミスリーディングまたは非ミスリーディングに分類する。
我々は、自然に誤解を招くコーパスのツイートの特徴と非誤解を招くツイートの特徴を調査・対比するためにこの手法を構築した。
いくつかのMLモデルは、最大90%の精度で予測に使用され、各特徴の重要性は、SHAP Explainable AI (X)を用いて説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:02:18 GMT)
Autoencoders as Tools for Program Synthesis [0.4] 本稿では,業界グレードプログラミング言語のプログラム合成のための変分オートエンコーダモデルを提案する。
本モデルでは,ソースコードの内部階層構造を組み込んで解析木で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:51:11 GMT)
Sub-megahertz homogeneous linewidth for Er in Si via in situ single
photon detection [0.3] In situ単光子検出によりアクセスしたSi中の共鳴励起三価Erアンサンブルの光学特性について検討した。
試料のナノファブリケーションを回避する新しい手法を導入し,70個の励起を高効率に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:46:22 GMT)
Why space could be quantised on a different scale to matter [0.0] 物質中の量子力学的効果のスケールはプランク定数$hbar$によって設定される。
空間の量子化スケール、つまり重力のスケールは、$hbar$と等しくないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 10:55:53 GMT)
Vehicle-counting with Automatic Region-of-Interest and
Driving-Trajectory detection [0.0] この研究は、カメラの関心領域を自動的に識別する交通ビデオから車両をカウントする方法を導入している。
この方法は、発展途上国で頻繁に使用されるPan-Tilt-Zoomカメラでの使用が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:13:06 GMT)
Variational Inference at Glacier Scale [0.0] 氷床モデルの空間的変動による基底運動と氷軟度パラメータの完全な後部分布を特徴付ける。
観測ノイズモデルの選択にかかわらず, 遅い流れの領域における後部不確実性が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:56:43 GMT)
Using Cyber Terrain in Reinforcement Learning for Penetration Testing [0.0] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 浸透試験のためのグラフ攻撃に応用されている。
地形解析は,RL のグラフに現実性をもたらすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:45:50 GMT)
Unifying Theory for Casimir Forces: Bulk and Surface Formulations [0.0] カシミール力と自由エネルギーの統一的アプローチを提案する。
我々の表面的アプローチは、カシミール自由エネルギーの新たな公式をもたらす。
従来開発された数値計算法と散乱法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:31:29 GMT)
Uniform Function Estimators in Reproducing Kernel Hilbert Spaces [0.0] 本稿では,ランダムな位置で重畳された誤差で観測される関数再構成の回帰問題に対処する。
ガウス確率場を用いて導出される推定器は、ヒルベルト空間を条件付き期待値に再現するカーネルの平均ノルムに収束することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:13:28 GMT)
Towards Efficient and Data Agnostic Image Classification Training
Pipeline for Embedded Systems [0.0] 本研究は,画像分類における最新の拡張および正規化手法の見直しに重点を置いている。
各タスクにパラメータを手動で調整することなく、様々なダウンストリーム画像分類タスクにおいて合理的なパフォーマンスを実現することができる。
結果モデルは計算効率が良く、OpenVINOツールキットを使ってCPUにデプロイできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 12:38:05 GMT)
Supply of engineering techniques and software design patterns in
psychoanalysis and psychometrics sciences [0.0] 本研究の目的は、心理療法におけるCBT法(認知行動療法)の弱点を改善するために、ソフトウェア技術、モデル、人工知能アルゴリズムを導入することである。
本研究の目的は、隠れた人間の変数が検査結果から推測される心理測定実験の実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:36:37 GMT)
Self-Bayesian Aberration Removal via Constraints for Ultracold Atom
Microscopy [0.0] 超低温原子の高分解能イメージングは、通常、カスタムの高開口(NA)光学を必要とする。
実用的かつ経済的な高収差高分解能顕微鏡の目的として,低コストの高NA非球面レンズを用いた。
デジタル補正技術により, 密度密度相関測定における光子ショットノイズの寄与を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:22:04 GMT)
Poisson Quantum Information [0.0] ウルマン忠実度、量子チャーノフ量、相対エントロピー、ヘルストロム情報に関する単純な公式を導出する。
ポアソン状態に対する特定のチャネルの効果は、強度作用素の単純な写像によって説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 07:13:12 GMT)
Parallel time integration using Batched BLAS (Basic Linear Algebra
Subprograms) routines [0.0] 量子システムの時間進化を統合するためのアプローチを提案する。
我々は、グラフィックス処理ユニット(GPU)の計算能力を活用し、全ての時間ステップを並列に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:49:04 GMT)
Minimum time for the evolution to a nonorthogonal quantum state and
upper bound of the geometric efficiency of quantum evolutions [0.0] 2つの任意の状態の間の量子進化の最小時間を示す。
幾何効率尺度を定義する際に,最小時間あるいは最大エネルギーの不確実性の概念が果たす役割について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:43:06 GMT)
Legal perspective on possible fairness measures - A legal discussion
using the example of hiring decisions (preprint) [0.0] 雇用決定の特定の適用に適用可能な、さまざまな公正の概念を説明します。
本研究は,それぞれの公正解釈について,その長所と短所を分析し,法的観点から評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 06:41:39 GMT)
Improving the variational quantum eigensolver using variational
adiabatic quantum computing [0.0] 変分量子サンプリング(VAQC)は、量子回路のハミルトン最小固有値を求めるためのハイブリッド量子古典アルゴリズムである。
VAQCは,評価のために,VQEよりも正確な解を提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 13:31:06 GMT)
Heterotic String Model Building with Monad Bundles and Reinforcement
Learning [0.0] モナド束を持つカラビ・ヤウ3次元多様体上の異方性SO GUTモデルについて検討した。
モナド束の探索には強化学習が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 19:04:19 GMT)
General Formulas of the Structure Constants in the $\mathfrak{su}(N)$
Lie Algebra [0.0] 我々は$mathfraksu(N)$ Lie環における全対称および反対称構造定数の解析式を提供する。
構造定数の値を計算するために得られた閉じた公式は、これらの指標を含む単純な式であり、ジェネレータの式を必要とせずに解析的に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 16:55:29 GMT)
Fundamental solutions for the Dirac equation in curved spacetime and
generalized Euler-Poisson-Darboux equation [0.0] 時空を伝播するスピン-1/2場に対する基本解を,パワータイプ展開/抽出を用いて提示する。
これらの基本解の導出は、一般化されたオイラー・ポアソン・ダルブー方程式の解の公式に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 02:36:35 GMT)
Functional Nanomaterials Design in the Workflow of Building
Machine-Learning Models [0.0] 機械学習(ML)技術は、化学と材料科学の多くの研究分野に革命をもたらした。
MLは、分子/物質の組み合わせに関するより包括的な洞察を提供する。
ナノマテリアル発見の進歩の鍵は、入力指紋と出力値を定量的にリンクする方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 05:51:03 GMT)
Floquet engineering of topological localization transitions and mobility
edges in one-dimensional non-Hermitian quasicrystals [0.0] 時間周期駆動場は、特異なトポロジカルおよび輸送特性を持つシステムを実現することができる。
格子を周期的に揺らぎながら非エルミート準結晶の局所化遷移と運動量エッジを動的に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:27:00 GMT)
Evolutionary Algorithms in Approximate Computing: A Survey [0.0] 本稿では、一般的な近似法の一つとして進化近似を扱う。
この論文は、近似計算の文脈で適用された進化近似(EA)に基づくアプローチに関する最初の調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 10:17:26 GMT)
Energy-participation quantization of Josephson circuits [0.0] 電磁モードにおける消散・非線形要素のエネルギー参加比(EPR)に基づく手法を提案する。
EPRは、モードのエネルギーのどれだけが各要素に格納されているかを定量化する。
この手法を様々なジョセフソン回路上で実験的に検証し、非線形結合とモードハミルトンパラメータについて数パーセントの一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 04:01:01 GMT)
Emergence of Anyons on the Two-Sphere in Molecular Impurities [0.0] 超流動ヘリウムに浸漬された2つのリニア分子の最低スペクトルは、球上の2つのエノンのスペクトルに対応することを示す。
我々は最近実験的に観察されたアングロン準粒子の枠組みの中で形式論を発展させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 08:39:13 GMT)
Efficient Feature Representations for Cricket Data Analysis using Deep
Learning based Multi-Modal Fusion Model [0.0] 本研究では,適応型(学習可能な)埋め込みを用いた関係特徴の表現について検討した。
この研究に使用されるデータは、古典的なT20トーナメントIPL(インディアン・プレミアリーグ)から収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:14:55 GMT)
Data Augmentation and CNN Classification For Automatic COVID-19
Diagnosis From CT-Scan Images On Small Dataset [0.0] 肺CT画像からのCOVID1-19自動診断フレームワークを提案する。
本論文では,複数のHounsfield Unit(HU)正規化ウィンドウを用いた一意かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。
トレーニング・検証データセットでは,患者の分類精度は93.39%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 15:23:00 GMT)
Complexity-like properties and parameter asymptotics of
$\mathfrak{L}_{q}$-norms of Laguerre and Gegenbauer polynomials [0.0] 実連続変数における超幾何(HOP)に付随するラーフマノフの確率密度の主単調な統計複雑性のような測度。
ラゲール型とゲゲンバウアー型のHOPのパラメータ依存的な族に対して、これらの2倍拡散尺度の度合いとパラメータを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 16:49:49 GMT)
Coherent Ising Machines with Optical Error Correction Circuits [0.0] 本稿では,光誤り訂正回路を用いた自由散逸型量子発振器のネットワークを提案する。
提案したCIMの量子理論はパラメトリックアルゴリズムとして利用でき、既存のデジタルプラットフォーム上で効率的に実装できる。
提案した光学実装は,薄膜LiNbO3プラットフォーム上で光学的に実装した場合,低消費電力化の可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 22:53:40 GMT)
Clustering Filipino Disaster-Related Tweets Using Incremental and
Density-Based Spatiotemporal Algorithm with Support Vector Machines for Needs
Assessment 2 [0.0] この研究は、フィリピン人がTwitterで災害時に表現したニーズを評価することを目的としている。
データは収集され、災害関連または無関係に分類された。
その結果、インクリメンタルクラスタリングアルゴリズムと密度に基づく時空間クラスタリングアルゴリズムは、それぞれ47.20%と82.28%のスコアでツイートをクラスタリングすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 01:38:15 GMT)
CaraNet: Context Axial Reverse Attention Network for Segmentation of
Small Medical Objects [0.0] 本稿では,小さなオブジェクトのセグメンテーション性能を改善するために,コンテキスト軸予約注意ネットワーク(CaraNet)を提案する。
我々のCaraNetは、Diceのセグメンテーションの精度を最上位で達成していますが、小さな医療オブジェクトのセグメンテーションにおいて、明らかなアドバンテージも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 22:48:47 GMT)
Bose-Einstein condensation processes with nontrivial geometric
multiplicites realized via ${\cal PT}-$symmetric and exactly solvable
linear-Bose-Hubbard building blocks [0.0] 通常の非エルミート的であるが、実スペクトルで$cal PT-$symmetric Bose-Hubbard Hamiltonian を用いることで、ボース=アインシュタイン凝縮過程を実現できることはよく知られている。
このような正確に解けるBEC型相転移のシミュレーションは、残念ながら、モデルの標準バージョンは最小の幾何学的多重度によって特徴づけられる極限の極端な形式しか提供しないため不完全である。
本稿では,Bose-Hubbardモデルの再スケールおよび分割直和修正について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 14:27:40 GMT)
An NLP approach to quantify dynamic salience of predefined topics in a
text corpus [0.0] 我々は自然言語処理技術を用いて、テキストの大規模なコーパスを通して、ある定義済みの関心トピックの集合が時間とともにどのように変化するかの定量化を行う。
事前定義されたトピックが与えられたら、それらのトピックにマップされ、通常のベースラインから逸脱する利用パターンを持つ、用語の集合(n-gram)を識別してランク付けできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 21:00:06 GMT)
A diffusion-map-based algorithm for gradient computation on manifolds
and applications [0.0] 我々は、多様体の点における関数評価のランダムなサンプルに基づいて、ユークリッド空間の境界を持つ部分多様体の内部点上で定義される与えられた関数の勾配を回復する。
その結果, 解析的収束結果が証明され, 効率的なアルゴリズムが提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 09:35:22 GMT)
A Physics Informed Neural Network Approach to Solution and
Identification of Biharmonic Equations of Elasticity [0.0] 本研究では,エアリーストレス関数とフーリエ級数を組み合わせた物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の適用について検討する。
両高調波PDEに対するPINNソリューションの精度は, エアリー応力関数による特徴空間の強化により著しく向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Aug 2021 17:19:50 GMT)