Deep Person Generation: A Survey from the Perspective of Face, Pose and
Cloth Synthesis [63.8] まず、まず、人物生成の範囲を要約し、それから、最新の進歩と深い人物生成の技術的トレンドを体系的にレビューする。
200以上の論文が網羅的に紹介され、重要な技術的ブレークスルーを見るためにマイルストーンの作業が強調されている。
この調査は、ディープ・パーソン・ジェネレーションの将来的な展望に光を当て、デジタル・ヒューマンへの完全な応用のための有用な基盤を提供することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 14:15:24 GMT)
Cluster-Promoting Quantization with Bit-Drop for Minimizing Network
Quantization Loss [61.3] クラスタ・プロモーティング・量子化(CPQ)は、ニューラルネットワークに最適な量子化グリッドを見つける。
DropBitsは、ニューロンの代わりにランダムにビットをドロップする標準のドロップアウト正規化を改訂する新しいビットドロップ技術である。
本手法を様々なベンチマークデータセットとネットワークアーキテクチャ上で実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 15:15:07 GMT)
Modular Framework for Visuomotor Language Grounding [57.9] 自然言語の指導は、接地された言語とロボット工学の研究にとって貴重なテストベッドとして機能する。
本稿では,言語,行動,視覚的タスクを個別に学習可能なモジュールに構造化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 20:11:53 GMT)
Detecting Communities from Heterogeneous Graphs: A Context Path-based
Graph Neural Network Model [23.5] コンテキストパスに基づくグラフニューラルネットワーク(CP-GNN)モデルを構築した。
ノード間の高次関係をノードの埋め込みに埋め込む。
最先端のコミュニティ検出手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 12:28:00 GMT)
Minimal Variance Sampling with Provable Guarantees for Fast Training of
Graph Neural Networks [22.6] 既存のサンプリング手法は主にグラフ構造情報に基づいており、最適化の動的性を無視する。
最小分散のノードを適応的にサンプリングする(近似)勾配情報を利用する分離分散低減戦略を提案する。
提案手法は,小バッチサイズが小さい場合でも,より高速な収束率とより優れた一般化を必要とすることを理論的,実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 16:41:27 GMT)
Counterfactual Evaluation for Explainable AI [21.1] そこで本稿では, 文献的推論の観点から, 説明の忠実さを評価する新しい手法を提案する。
離散シナリオと連続シナリオの両方において適切な反事実を見つけるために2つのアルゴリズムを導入し、取得した反事実を用いて忠実度を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 01:38:49 GMT)
SHAD3S: A model to Sketch, Shade and Shadow [20.2] スケッチの3次元をアクセント化し、シーンを照らすために、画家がよく使う手法である。
我々のシステムSHAD3Sは、一般的な3次元形状(3D)をハッチする人間と競い合い、フォーム探索運動で彼女を助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 02:16:43 GMT)
Data Efficient Masked Language Modeling for Vision and Language [17.0] Masked Language Modeling (MLM) は視覚言語訓練における重要なサブタスクの1つである。
クロスモーダル設定では、文中のトークンはランダムにマスキングされ、モデルは画像とテキストが与えられたマスキングトークンを予測する。
これらの欠点に対処するクロスモーダル設定に特有な代替マスキング戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 11:27:53 GMT)
Transformer Models for Text Coherence Assessment [14.1] コヒーレンス(coherence)は、テキストの品質の重要な側面であり、その可読性を保証するために不可欠である。
これまでの研究は、エンティティベースの手法、構文パターン、談話関係、最近ではテキストコヒーレンスアセスメントのための従来のディープラーニングアーキテクチャを活用してきた。
バニラ変換器,階層変換器,マルチタスク学習モデル,ファクトベース入力表現モデルという4つの異なるトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 22:27:17 GMT)
Robust Importance Sampling for Error Estimation in the Context of
Optimal Bayesian Transfer Learning [13.8] 最適ベイズ移動学習のための最小平均二乗誤差推定器(MMSE)を新たに導入する。
提案した推定器を用いて,多様な学習能力にまたがる幅広い分類器の分類精度を評価する。
合成データと実世界のRNAシークエンシング(RNA-seq)データの両方に基づく実験結果から,提案したOBTL誤差推定手法が標準誤差推定器より明らかに優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 19:11:33 GMT)
Post-Quantum VRF and its Applications in Future-Proof Blockchain System [13.4] 検証可能なランダム関数 (VRF) は、その出力の正当性に対する非対話的に公に検証可能な証明を提供する強力な擬似ランダム関数である。
対称鍵プリミティブを用いた単純なVRFソリューションから量子後VRFを得るための汎用コンパイラを提案する。
量子セキュアなVRF(quantum-secure decentralized random beacon)の潜在的な応用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 07:10:41 GMT)
Right Ventricular Segmentation from Short- and Long-Axis MRIs via
Information Transition [13.3] 本稿では、長軸(LA)ビューからの情報を利用して短軸(SA)ビューのセグメンテーションを支援する自動RVセグメンテーションフレームワークを提案する。
具体的には、LAビューから変換されたセグメンテーションを事前情報として、SAビューからROIを抽出し、セグメンテーションを改善する。
実験の結果, LAビューを含めることで, SAセグメンテーションの精度を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 21:39:27 GMT)
Knowing False Negatives: An Adversarial Training Method for Distantly
Supervised Relation Extraction [8.8] 疑似負関係抽出のための2段階のアプローチを提案する。
まず、ディープニューラルネットワークのメモリ機構を利用して、可能なFNサンプルを見つける。
そして、これらのラベルのないデータとトレーニングデータとを、擬似ラベルを割り当てる対向訓練により、統一された特徴空間に整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 15:11:24 GMT)
End-to-End Self-Debiasing Framework for Robust NLU Training [8.3] 本稿では,本モデルの浅い表現をバイアスモデルから導出する,単純で効果的なデバイアス化フレームワークを提案する。
我々は3つのよく研究されたNLUタスクについて,その単純さにもかかわらず,本手法が競合するOOD結果につながることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 13:20:31 GMT)
Artificial Intelligence (AI) in Action: Addressing the COVID-19 Pandemic
with Natural Language Processing (NLP) [8.3] 自然言語処理は、新型コロナウイルスのパンデミックによって緊急に必要とされる多くの情報に対処するために適用することができる。
このレビューでは、約150のNLP研究と、新型コロナウイルスのパンデミックに対処する50以上のシステムとデータセットを調査します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 20:27:35 GMT)
Identification of Driver Phone Usage Violations via State-of-the-Art
Object Detection with Tracking [8.1] 道路沿いのカメラで人間の介入を必要とせずに運転者用電話機の使用状況を把握できる、カスタムトレーニングされた最先端物体検出器を提案する。
提案手法はウインドスクリーンのグラアに起因する問題にも対処し、これを改善するために必要なステップを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 16:37:03 GMT)
Sparse-MLP: A Fully-MLP Architecture with Conditional Computation [7.9] 疎条件計算と専門家の混合(MoE)は、注意に基づく変換のスケーリングに有効なアーキテクチャであることが証明されている。
本稿では,Sparse-MLPモデルを提案する。
我々のモデルは、複数の下流画像分類タスクにおいて、同等のパラメータと計算コストの少ない高密度モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 06:43:08 GMT)
A Two-stage Complex Network using Cycle-consistent Generative
Adversarial Networks for Speech Enhancement [7.7] 本稿では,CycleGANをベースとした大規模化ネットワークと複雑なスペクトル精錬ネットワークを組み合わせた,新しい2段階復調システムを提案する。
2つの公開データセットの実験的結果は、提案手法が従来型のCycleGANや他の最先端SEシステムに一貫して勝っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 07:09:10 GMT)
Efficient Attention Branch Network with Combined Loss Function for
Automatic Speaker Verification Spoof Detection [7.2] 自動話者検証(Automatic Speaker Verification)のタスクのために現在デプロイされているモデルは、その最善は、目に見えない攻撃に対して適切な一般化の度合いを欠いていることである。
本研究では、一般化問題に対処するために、損失関数を組み合わせた効率的な注意分岐ネットワーク(EABN)アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 12:10:16 GMT)
Exathlon: A Benchmark for Explainable Anomaly Detection over Time Series [6.1] 本稿では,高次元時系列データを用いた説明可能な異常検出のための最初のベンチマークであるExathlonを提案する。
Exathlonは、Apache Sparkクラスタ上で大規模なストリーム処理ジョブを繰り返し実行する実際のデータトレースに基づいて構築されている。
各異常事例について、根本原因区間の接地真理ラベルと、延長効果区間の接地真理ラベルとを設ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 22:03:08 GMT)
Structural Optimization Makes Graph Classification Simpler and Better [5.8] モデル学習プロセスを簡素化しつつ,グラフ分類性能の向上の可能性を検討する。
構造情報アセスメントの進歩に触発されて、グラフから木をコードするデータサンプルを最適化する。
本稿では,木カーネルと畳み込みネットワークにこのスキームを実装し,グラフ分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 08:54:38 GMT)
Global-Local Item Embedding for Temporal Set Prediction [5.7] GLOIEは、ユーザ全体だけでなく、ユーザ内でも、セットの時間的特性を活用することを学ぶ。
GLOIEは、変動オートエンコーダ(VAE)と動的グラフベースのモデルを使用して、グローバルおよびローカル情報をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 13:36:57 GMT)
Tuning nonequilibrium heat current and two-photon statistics via
composite qubit-resonator interaction [3.9] 合成量子ビット共振器モデルにおける定常状態における量子熱流と2光子相関関数について検討する。
熱電流は、クォービット共振器結合強度を増大させることにより非単調な挙動を示す。
2光子相関関数では、反バンチング-バンチング遷移を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 14:47:59 GMT)
DexRay: A Simple, yet Effective Deep Learning Approach to Android
Malware Detection based on Image Representation of Bytecode [3.8] 画像に基づくマルウェア検出のためのベースラインパイプラインを,簡単なステップで開発・評価する。
アプリケーションDEXファイルのバイトコードをグレースケールの「ベクター」画像に変換し、1次元畳み込みニューラルネットワークモデルにフィードするDexRayを提案する。
158k以上のアプリケーションで評価されたDexRayの性能は、単純ではあるが、我々のアプローチは高い検出率で有効であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 16:33:05 GMT)
FBCNN: A Deep Neural Network Architecture for Portable and Fast
Brain-Computer Interfaces [3.2] FBCNN-2DとFBCNN-3Dの2つのモデルを提案する。
FBCNNはシミュレーションBCIにおいて従来のSSVEP分類法を上回りました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 20:34:15 GMT)
Timbre Transfer with Variational Auto Encoding and Cycle-Consistent
Adversarial Networks [0.6] 本研究は,音源音の音色を目標音の音色に変換し,音質の低下を最小限に抑えた深層学習の音色伝達への適用について検討する。
この手法は、変分オートエンコーダとジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを組み合わせて、音源の有意義な表現を構築し、ターゲット音声の現実的な世代を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 15:06:53 GMT)
On the query complexity of connectivity with global queries [0.3] グラフがグローバルクエリと結びついているかどうかを判断する際のクエリの複雑さについて検討する。
ゼロエラーランダム化アルゴリズムは接続性を解決するために,$Omega(n)$リニアクエリを生成する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 16:22:55 GMT)
Variational Physics Informed Neural Networks: the role of quadratures
and test functions [0.0] 変分物理学インフォームドニューラルネットワーク(VPINN)の収束率に異なる精度のガウスあるいはニュートン・コートの二次規則と異なる等級の分数的テスト関数がどう影響するかを解析する。
Inf-sup条件に依存したペトロフ・ガレルキンの枠組みを用いて、計算されたニューラルネットワークの最適高次分数補間と正確な解のエネルギーノルムの優先誤差を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 10:06:35 GMT)
Urban Fire Station Location Planning: A Systematic Approach using
Predicted Demand and Service Quality Index [0.0] 需要予測のためのランダムフォレストに基づく機械学習モデルを開発した。
このモデルを用いて,都市部における消防サービスの質を評価するために,一般化指標を定義した。
我々はビクトリア消防署が我々のアプローチを使って新しい消防署の場所を選択するのを援助する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 19:59:26 GMT)
Recognition of COVID-19 Disease Utilizing X-Ray Imaging of the Chest
Using CNN [0.0] 本研究の目的は、胸部X線画像を用いた新型コロナウイルスの診断のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を評価することである。
データセットを3分割したX線画像に対して, 予備実験の結果, 3層の畳み込み層を持つCNNモデルは, 96%の精度で確実に検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 15:31:24 GMT)
Providing an Approach to Predicting Customer Quality in E-Commerce
Social Networks Based on Big Data and Unsupervised Learning Method [0.0] 顧客の忠誠度合いは顧客品質と呼ばれ、その予測は戦略的マーケティングプラクティスに影響を与える。
本研究の目的は,ビッグデータアルゴリズムと教師なし学習による大規模eコマースソーシャルネットワークの顧客品質の予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 14:08:17 GMT)
Nonparametric Extrema Analysis in Time Series for Envelope Extraction,
Peak Detection and Clustering [0.0] 本研究では,エンベロープ抽出,ピークバースト検出,時系列クラスタリングに利用できる非パラメトリック手法を提案する。
我々の問題定式化は、自然に定義された時系列の分割/フォークをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 14:21:24 GMT)
Impact and dynamics of hate and counter speech online [0.0] 市民によるカウンタースピーチは、ヘイトスピーチと戦い、平和的で非分極的な言論を促進するための有望な方法だ。
われわれはドイツのTwitterで4年間に起きた180,000件の政治的会話を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 14:41:41 GMT)
An Exploration of Deep Learning Methods in Hungry Geese [0.0] ハングリー・ジーゼ(Hungry Geese)は、人気ゲームヘビのn-playerのバリエーションである。
本稿では,Deep Reinforcement Learning Value Methodsの現状について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 00:43:37 GMT)
A practical compact source of heralded single photons for simple
detection LIDAR [0.0] 量子センシング、量子暗号、量子計算といった量子技術はすべて、古典的でない光の特性を利用する。
固定化された単一光子を得るための一般的な経路は、光ファイバの自発4波混合である。
本稿では,コスト効率,コンパクト,モバイルの代替案を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 12:18:59 GMT)
A Transformer-based Model to Detect Phishing URLs [0.0] 悪意のあるURL検出は依然として研究ホットスポットであり、攻撃者は戦術を変更して新たに導入された検出メカニズムをバイパスすることができる。
本稿では,トランスを用いた悪質なURL検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 5 Sep 2021 18:26:10 GMT)