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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 菊地 伸治 (物質・材料研究機構)
副委員長 山登 庸次 (NTT), 木村 功作 (富士通研)
幹事 中村 匡秀 (神戸大), 細野 繁 (東京工科大)

日時 2021年 5月28日(金) 09:40 - 18:25
議題 サイバーフィジカルシステム、IOT, 機械学習応用、および一般 
会場名 オンライン (※新型コロナウイルスの感染拡大のため 会津大学会場は取り止め) 
他の共催 ◆日本ソフトウエア科学会/機械学習工学研究会, IEEE 仙台セクション(協賛)
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

5月28日(金) 午前  知的サービス応用
座長: 石川 冬樹(国立情報学研究所)
09:30 - 11:45
  09:30-09:40 開催挨拶 (会津大学, 機械学習工学研究会主査) ( 10分 )
(1) 09:40-10:05 デジタルツインによるパーソナルで直観的な建物内ナビゲーションシステム ○小林 透・鬼丸禎史・深江一輝・今井哲郎・荒井研一(長崎大)・中澤瑛介・鈴木智仁(デンソーウェーブ)
(2) 10:05-10:30 Home Evacuee Support:音声対話AIを活用した在宅避難者支援システムの研究 ○小澤洋司・新井悠介・Elserafy Hatem・Jayesh Guntupalli・Chaudhari Pritam Jaywant・Darshan Dharmendra Chawda(日立)
(3) 10:30-10:55 API開発迅速化に向けたサービス認証プロキシ ○上野里奈・齋藤成之・那須弘志・中田 侑(日立)
(4) 10:55-11:20 Ontology and Rule for Repository to Share Knowledge of Deep Learning Architectures ○Incheon Paik(UoA)
(5) 11:20-11:45 非画像データに対する表現学習と強化学習の適用の研究 ○赤塚駿一・芹田 進・鯨井俊宏(日立)
  11:45-13:15 昼食 ( 90分 )
5月28日(金) 午後  招待講演
座長: 菊地 伸治 (物質・材料研究機構)
13:15 - 14:15
(6) 13:15-14:15 招待講演:
Smart Cityによる自立分散社会の実現へ
~市民・地域主導によるデジタルイノベーション~
アクセンチュア・イノベーションセンター福島 センター共同統括
マネジング・ディレクター 中村 彰二朗氏
  14:15-14:25 休憩 ( 10分 )
5月28日(金) 午後  機械学習応用
座長: 中村 匡秀 (神戸大)
14:25 - 16:05
(7) 14:25-14:50 機械学習を活用したIT運用におけるモデル管理技術 ~ IT運用向けMLOpsの研究 ~ ○河野泰隆(日立)
(8) 14:50-15:15 自律運用プログラムの干渉防止に関する検討 ○柿田将幸(日立)
(9) 15:15-15:40 海洋環境観測装置のための局所的・短期的太陽光発電量予測システム ○今井哲郎(広島市大)・市丸理士・荒井研一・小林 透(長崎大)
(10) 15:40-16:05 機械学習を活用したIT運用におけるイべント引き当て精度向上技術 ○岡村 拓・爲重貴志(日立)
  16:05-16:15 休憩 ( 10分 )
5月28日(金) 午後  ライトニングトーク、ポスター発表
座長: 木村 功作 (富士通研)
16:15 - 18:25
(11) 16:15-16:17 [ポスター講演]Improving Machine Translation using Sentence Augmentation by GPT-2 ○Ranto Sawai・Incheon Paik(UoA)
(12) 16:17-16:19 [ポスター講演]Classification Performance of Special Domain Twitter Message with Deep Learning Word Embeddings Ryoya Ito・○Incheon Paik(UoA)
(13) 16:19-16:21 [ポスター講演]Comparison of Word Representation Methods for Sentiment Classification with Twitter Data Takahiro Yamauchi・Incheon Paik・○Cherubin Mugisha(UoA)
(14) 16:21-16:23 [ポスター講演]Improving Code Generation with Code Graph based on Ontology ○Jun-Wei Wang・Incheon Paik(UoA)
(15) 16:23-16:25 [ポスター講演]Comparison of Pre-trained Neural Language modeling pipelines for patient?s outcome prediction from medical text notes. ○Cherubin Mugisha・Incheon Paik(UoA)
(16) 16:25-16:27 [ポスター講演]SQuADデータセットから抽出したオントロジーとニューラル言語モデルを用いた新しい質問と回答の生成 ○桑名絢士・白 寅天(会津大)
(17) 16:27-16:29 [ポスター講演]Evaluation of Few-Shot Learning for Adaptive Classification of GAN-Generated Images Kohei Watanabe・○Kungan Zeng・Incheon Paik(UoA)
(18) 16:29-16:31 [ポスター講演]Dynamic Service Recommendation in Edge Computing by Lightweight BERT-based Service Embedding ○Kungan Zeng・Incheon Paik(UoA)
(19) 16:31-16:33 [ポスター講演]Multi-modal Neural Style Transfer ○Nguyen Quang Tuyen(UoA)・Dinh Quang Vinh(VGU)・Incheon Paik(UoA)
(20) 16:35-17:20 パラレルポスター発表(ディスコード)
- Discord Address for the Session:
https://discord.gg/ZZYujzaZny

* Parallel Session - First Half (16:35 - 17:00)
- Improving Machine Translation using Sentence Augmentation by GPT-2 ○Ranto Sawai・Incheon Paik(UoA)
- Classification Performance of Special Domain Twitter Message with Deep Learning Word Embeddings Ryoya Ito・○Incheon Paik(UoA)
- Comparison of Word Representation Methods for Sentiment Classification with Twitter Data Takahiro Yamauchi・Incheon Paik・○Cherubin Mugisha(UoA)
- Improving Code Generation with Code Graph based on Ontology ○Jun-Wei Wang・Incheon Paik(UoA)
- Evaluation of Few-Shot Learning for Adaptive Classification of GAN-Generated Images Kohei Watanabe・○Kungan Zeng・Incheon Paik(UoA)

* Parallel Session - Second Half (17:00 - 17:20)
- Comparison of Pre-trained Neural Language modeling pipelines for patient's outcome prediction from medical text notes. ○Cherubin Mugisha・Incheon Paik(UoA)
- SQuADデータセットから抽出したオントロジーとニューラル言語モデルを用いた新しい質問と回答の生成 ○桑名絢士・白 寅天(会津大)
- Dynamic Service Recommendation in Edge Computing by Lightweight BERT-based Service Embedding ○Kungan Zeng・Incheon Paik(UoA)
- Multi-modal Neural Style Transfer ○Nguyen Quang Tuyen(UoA)・Dinh Quang Vinh(VGU)・Incheon Paik(UoA)
  17:20-17:25 閉会挨拶(SC研究会委員長) ( 5分 )
(21) 17:25-18:25 オンライン懇談会

講演時間
一般講演発表 20 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: 2021-05-28 08:31:18


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