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サービスコンピューティング研究会(SC) [schedule] [select]
専門委員長 中村 匡秀 (神戸大)
副委員長 菊地 伸治 (物質・材料研究機構), 山登 庸次 (NTT)
幹事 細野 繁 (東京工科大), 木村 功作 (富士通研)

日時 2020年 5月29日(金) 13:05 - 17:10
議題 サービスコンピューティング環境に向けたAIとその応用,その他 
会場名 オンライン開催 (主催: 会津大学) 
会場世話人
連絡先
会津大学, 教授 白 寅天
他の共催 ◆協賛: IEEE仙台支部
お知らせ ◎オンライン開催のZoomアクセス情報は,登録ページの後に表示されます。https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZIpceqvqDsiHtaZ4RoY575oCHUqqOruI4ax
◎懇親会についてはオンラインとなるため今回は開催致しません.
参加費に
ついて
この開催は「技報完全電子化」研究会です.参加費(SC研究会)についてはこちらをご覧ください

  13:05-13:15 委員長挨拶 - 中村匡秀(神戸大学) ( 10分 )
  13:15-13:25 主催者挨拶 - Incheon Paik(会津大学) ( 10分 )
5月29日(金) 午後  特徴点抽出手法とその応用
座長: 菊地伸治
13:30 - 14:35
(1) 13:30-13:55 骨格センシングを用いた宅内身体活動の品質づけ手法の提案 ○陳 思楠・佐伯幸郎・中村匡秀(神戸大)
(2) 13:55-14:20 レビューデータのスペクトル分析による効率的な推薦システムの提案 ○戸塚洸希・ゴウタム チャクラボルティ・松原雅文・馬淵浩司(岩手県立大)
(3) 14:20-14:35 [ポスター講演]Discovering Suitable Word Embedding Methods for Sentiment Classification on Noisy Twitter Data ○Takahiro Yamauchi・Incheon Paik(Aizu Univ.)
5月29日(金) 午後  Deep Learning、Neural Network応用における新しいテクニック(1)
座長: 菊地伸治
14:35 - 15:30
(4) 14:35-15:00 Automatic Service Composition Based-Deep Learning Architecture Generation Service ○Incheon Paik・Ryo Ataka(UoA)
(5) 15:00-15:15 Service Discovery Using Invocation Sequence Learning in Composition with Neural Language Networks ○Zeng Kungan・Incheon Paik(UoA)
  15:15-15:30 休憩 ( 15分 )
5月29日(金) 午後  Deep Learning、Neural Network応用における新しいテクニック(2)
座長: 山登庸次
15:30 - 16:35
(6) 15:30-15:45 [ポスター講演]Tumor detection from colonoscopy Whole Slice Images By Deep Learning ○Cherubin Mugisha・Incheon Paik(School of Computer Science and Engineering)
(7) 15:45-16:10 A Study on Stock Prediction Algorithms Based on Soft-Computing Techniques ○Chun-Yuan Lai・Goutam Chakraborty(Iwate Prefectural University)・Rung-Ching Chen(Chaoyang University)・Masafumi Matsuhara(Iwate Prefectural University)
(8) 16:10-16:35 Grading Liver Carcinoma Stage Analyzing Cell Biopsy Image ○Yi-Shun Lo・Weilun Wang・Goutam Chakraborty(Iwate prefectural university)・Shao-Kuo Tai(CYUT)・MatsuHara Masafumi(Iwate prefectural university)
5月29日(金) 午後  その他一般
座長: 山登庸次
16:35 - 17:10
(9) 16:35-17:00 Material Informatics環境での一次データ利活用促進に向けた来歴管理に関するサーベイ概説 ○菊地伸治(物質・材料研究機構)
  17:00-17:10 閉会挨拶 - 菊地伸治(物質・材料研究機構) ( 10分 )

講演時間
一般講演発表 20 分 + 質疑応答 5 分
ポスター講演発表 10 分 + 質疑応答 5 分

問合先と今後の予定
SC サービスコンピューティング研究会(SC)   [今後の予定はこちら]
問合先  


Last modified: 2020-05-17 20:30:39


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