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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IN, NS
(併催)
2023-03-02
11:00
沖縄 沖縄コンベンションセンター + オンライン開催
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ネットワーク協調によるJust-in-Time通信を実現するトランスポート層の再設計と一考察
浅井大史Preferred NetworksIN2022-68
インターネット上で利用されるアプリケーションの多様化にともない,アプリケーションから通信品質に対する要求も同様に多様化し... [more] IN2022-68
pp.16-21
RECONF 2021-09-10
13:00
ONLINE オンライン開催 [招待講演]Development of a very high-speed, low power computer system for Deep Learning at Preferred Networks
平木 敬PFN
 [more]
IBISML 2021-03-03
11:15
ONLINE オンライン開催 [招待講演]株価の残差リターンに注目した深層学習ポートフォリオ最適化
今城健太郎南 賢太郎伊藤克哉PFN)・中川 慧野村アセットマネジメントIBISML2020-46
株式投資におけるポートフォリオ構築は金融分野で重要な課題である.本発表では,株式市場における共通因子をヘッジしたあとに残... [more] IBISML2020-46
p.38
IA, SITE
(共催)
IPSJ-IOT
(連催) [詳細]
2020-03-02
13:40
ONLINE オンライン開催 シングルサーバを用いた100 Gbpsネットワークでのセキュアファイル転送
下見淳一郎本城剛毅東大)・平木 敬PFN)・稲葉真理東大SITE2019-88 IA2019-66
今後予測される400 Gbpsや1 Tbpsでのファイル転送を有効に実現するためには、シングルサーバを用いたファイル転送... [more] SITE2019-88 IA2019-66
pp.1-6
SeMI, RCS, NS, SR, RCC
(併催)
2019-07-10
16:45
大阪 I-Siteなんば(大阪) [招待講演]強化学習のアルゴリズムと応用の現状
前田新一PFNRCC2019-18 NS2019-51 RCS2019-108 SR2019-27 SeMI2019-27
強化学習は、報酬最大化の基準のもと、行動系列を最適化する枠組みである。本講演では、強化学習の代表的なアルゴリズムの理論的... [more] RCC2019-18 NS2019-51 RCS2019-108 SR2019-27 SeMI2019-27
p.39(RCC), p.49(NS), p.43(RCS), p.49(SR), p.53(SeMI)
CAS, SIP, MSS, VLD
(共催)
2018-06-14
17:00
北海道 北海道大学フロンティア応用科学研究棟 [招待講演]AI技術と知財 ~ スタートアップにおける知財戦略 ~
玉田雄三PFNCAS2018-16 VLD2018-19 SIP2018-36 MSS2018-16
学術的な分野でのAI(人工知能)技術の飛躍的な発展が産業界にも大きなインパクトを与えつつある。特に機械学習や深層学習と呼... [more] CAS2018-16 VLD2018-19 SIP2018-36 MSS2018-16
p.87
IA, SITE
(共催)
IPSJ-IOT
(連催) [詳細]
2018-03-06
11:40
栃木 鬼怒川温泉ホテル ソフトウェアとしての人工知能に関する論点整理
土井裕介井町宏人丸山 宏PFNSITE2017-75 IA2017-86
第三次人工知能 (AI) ブームにともない,技術的研究のみならず社会的な議論も盛んである.AIに関する社会的議論にはさま... [more] SITE2017-75 IA2017-86
pp.209-212
PRMU, CNR
(共催)
2017-02-18
16:00
北海道 北海道大学 [特別講演]Amazon Picking Challenge2016の参加レポート
藤吉弘亘中部大)・松元叡一PFN)・岡田 慧東大PRMU2016-174 CNR2016-41
 [more] PRMU2016-174 CNR2016-41
pp.123-129
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-05
18:10
富山 富山大学 【招待ショートサーベイ】深層畳み込みニューラルネットと条件付き確率場の融合
齋藤真樹PFNPRMU2016-73 IBISML2016-28
畳み込みニューラルネットワークはその識別精度の高さからビジョンの問題に対して最も頻繁に利用されているモデルの一つであるが... [more] PRMU2016-73 IBISML2016-28
pp.157-162
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