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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 | |
| NS, NWS (併催) |
2025-01-24 10:50 |
大阪 | 東淀川区民会館 + オンライン開催 (大阪府, オンライン) （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［奨励講演］IoT環境におけるデータ圧縮処理を適用した通信手法の評価 ○伊藤千紗（お茶の水女子大）・竹房あつ子（NII）・中田秀基（順天堂大）・小口正人（お茶の水女子大）  NS2024-183 |
[more] | NS2024-183 pp.77-82 |
| NS | 2024-10-10 14:15 |
徳島 | 徳島大学 + オンライン開催 (徳島県, オンライン) （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
IoT通信のための効果的なデータ圧縮処理の調査 ○伊藤千紗（お茶の水女子大）・竹房あつ子（NII）・中田秀基（順天堂大）・小口正人（お茶の水女子大） NS2024-105 |
IoT機器から収集された様々なセンサデータをクラウドで収集，解析し，活用することが期待されている．しかし，モバイル環境に... [more] | NS2024-105 pp.80-85 |
| PRMU, IPSJ-CVIM (連催) |
2023-05-19 15:40 |
愛知 | 名古屋工業大学 (愛知県, オンライン) （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
Attention機構を用いた物体中心表現学習 ○中田秀基・麻生英樹（産総研） PRMU2023-13 |
動画像を用いた表現学習では、個々の物体をマスクで分離した上で個別に物体表現を教師なしで学習する手法が広く用いられている。... [more] | PRMU2023-13 pp.68-73 |
| PRMU, IPSJ-CVIM, IPSJ-NL (連催) |
2021-05-21 10:30 |
ONLINE | オンライン開催 (オンライン) | 動作認識のための合成データ活用に向けたドメイン適応手法の検討 ○礒井葉那（お茶の水女子大）・竹房あつ子（NII）・中田秀基（産総研）・小口正人（お茶の水女子大） PRMU2021-5 |
ディープニューラルネットワークの進歩に伴う学習データ不足の問題について様々な議論が行われており, その解決策の1つに合成... [more] | PRMU2021-5 pp.25-30 |
| PRMU | 2020-09-02 16:30 |
ONLINE | オンライン開催 (オンライン) | 動画像予測と対比学習による表現学習 ○中田秀基・麻生英樹（産総研） PRMU2020-17 |
近年ラベルを用いない教師なし学習手法が発展し、 わずかな量のラベルを用いた下流タスクへの転移学習によって、 ... [more] |
PRMU2020-17 pp.59-64 |
| CPSY, DC (共催) IPSJ-ARC (連催) [詳細] |
2020-07-30 14:30 |
ONLINE | オンライン開催 (オンライン) | Julia言語を用いた分散並列実行環境の構築 ○中田秀基（産総研） CPSY2020-2 DC2020-2 |
Julia言語はスクリプト言語でありながら、LLVMを用いた強力なJITコンパイラによって 高速な科学技術計算が可能で... [more] |
CPSY2020-2 DC2020-2 pp.9-14 |
| IBISML | 2020-03-11 11:35 |
京都 | 京都大学 (京都府) （開催中止，技報発行あり） |
動画像予測を用いた動作分類タスクの事前学習 ○中田秀基・麻生英樹（産総研） IBISML2019-45 |
動画像は強い相関を持つ画像の集合であり、明示的なラベルなしでも利用できる有用な情報を含んでいる。われわれは、動画像の情報... [more] | IBISML2019-45 pp.85-90 |
| VLD, DC, IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB (連催) CPSY, IPSJ-ARC (連催) ICD, IE (共催) RECONF (併催) [詳細] |
2019-11-14 15:45 |
愛媛 | 愛媛県男女共同参画センター (愛媛県) | エッジ，クラウド間の分散処理に向けたポーズデータを用いた動作識別手法の調査 ○高崎智香子（お茶の水女子大）・竹房あつ子（NII）・中田秀基（産総研）・小口正人（お茶の水女子大） CPSY2019-43 |
センサの発達やクラウドコンピューティングの普及により，一般家庭で取得，蓄積した動画像が子供やお年寄りの見守りサービスや防... [more] | CPSY2019-43 pp.7-12 |
| PRMU, BioX (共催) |
2019-03-17 15:15 |
東京 | 電気通信大学 (東京都) | ニューラルネットワークを用いた任意人物・姿勢画像の生成 ○中田秀基・麻生英樹（産総研） BioX2018-41 PRMU2018-145 |
ニューラルネットワークによる描画品質は向上を続けており、実物写真と見分けのつかない画像を得るこ とは可能となっているが... [more] | BioX2018-41 PRMU2018-145 pp.73-78 |
| CPSY, IPSJ-ARC (連催) DC (併催) [詳細] |
2018-08-01 15:45 |
熊本 | 熊本市国際交流会館 (熊本県) | Asynchronous Deep Learning Test-bed to Analyze Gradient Staleness Effect ○Duo Zhang（Univ. of Tsukuba）・Yusuke Tanimura・Hidemoto Nakada（AIST） CPSY2018-27 |
[more] | CPSY2018-27 pp.199-204 |
| CPSY, IPSJ-ARC (連催) DC (併催) [詳細] |
2018-08-01 16:15 |
熊本 | 熊本市国際交流会館 (熊本県) | Adaptation of Ray, a distributed framework for machine learning, to MPI-based environment ○Tianlun Wang（Univ. of Tsukuba）・Yusuke Tanimura・Hidemoto Nakada（AIST） CPSY2018-28 |
[more] | CPSY2018-28 pp.205-210 |
| PRMU, BioX (共催) |
2018-03-18 16:10 |
東京 | 青山学院大学 青山キャンパス (東京都) | Toward image inbetweening using Latent Model ○Paulino Cristovao（Univ. of Tsukuba）・Yusuke Tanimura・Hidemoto Nakada・Hideki Asoh（AIST） BioX2017-49 PRMU2017-185 |
Image interpolation is a well known problem in computer visi... [more] | BioX2017-49 PRMU2017-185 pp.79-84 |
| PRMU, BioX (共催) |
2018-03-18 17:10 |
東京 | 青山学院大学 青山キャンパス (東京都) | Variational Autoencoderを用いた画像スタイル変換 ○中田秀基・麻生英樹（産総研） BioX2017-56 PRMU2017-192 |
画像スタイル変換は、コンテント画像に対してスタイル画像から抽出した スタイルを適用することで、任意のコンテントを任... [more] |
BioX2017-56 PRMU2017-192 pp.121-126 |
| MoNA | 2017-12-21 15:20 |
東京 | お茶の水女子大学 (東京都) | KafkaとSpark Streamingを利用したリアルタイム動画像解析フレームワークの構成検討 ○一瀬絢衣（お茶の水女子大）・竹房あつ子（NII）・中田秀基（産総研）・小口正人（お茶の水女子大） MoNA2017-39 |
各種センサの普及やクラウドコンピューティング技術の習熟に伴い，お年寄りや子供のための安全サービ スなどを目的としたライフ... [more] | MoNA2017-39 pp.59-63 |
| MoNA | 2017-12-21 15:45 |
東京 | お茶の水女子大学 (東京都) | 大規模データ分散プラットフォームApache Sparkにおけるタスク並列化に関する検討 ○加藤香澄（お茶の水女子大）・竹房あつ子（NII）・中田秀基（産総研）・小口正人（お茶の水女子大） MoNA2017-40 |
カメラやセンサの普及とクラウド技術により，一般家庭でライフログを取得してクラウドに送信し，ログ の解析を行うことが可能に... [more] | MoNA2017-40 pp.65-69 |
| CPSY, IPSJ-ARC (連催) DC (併催) [詳細] |
2017-07-27 17:00 |
秋田 | 秋田アトリオンビル（秋田） (秋田県) | A study on Network Structure and Parameter Exchange Method in large-scale Cluster for Machine Learning ○Duo Zhang・Mingxi Li（Univ. of Tsukuba）・Yusuke Tanimura・Hidemoto Nakada（AIST） CPSY2017-29 |
[more] | CPSY2017-29 pp.145-150 |
| NC, NLP (併催) |
2017-01-27 13:50 |
福岡 | 北九州学術研究都市 産学連携センター (福岡県) | 大規模制限付きベイジアンネットワークを用いた文脈に依存したロバストな文字認識に向けて ○中田秀基・一杉裕志（産総研） NC2016-59 |
われわれは制限付きベイジアンネットワークを用いた大脳皮質モデルBESOMを開発している。BESOMはベイジアンネットワー... [more] | NC2016-59 pp.65-70 |
| DE, CEA (共催) |
2016-12-01 15:55 |
東京 | 国立情報学研究所(NII) (東京都) | Spark MLlibの利用を可能にするSpark SQLの拡張 ○中田秀基・小川宏高（産総研） DE2016-30 |
[more] | DE2016-30 pp.51-56 |
| CPSY, IPSJ-ARC (連催) DC (併催) [詳細] |
2016-08-08 17:30 |
長野 | キッセイ文化ホール（松本） (長野県) | Spark RDDの入出力性能の高速化に関する検討 ○張 凱輝（筑波大）・谷村勇輔・中田秀基・小川宏高（産総研） CPSY2016-16 |
[more] | CPSY2016-16 pp.77-82 |
| CPSY, IPSJ-ARC (連催) DC (併催) [詳細] |
2016-08-09 11:15 |
長野 | キッセイ文化ホール（松本） (長野県) | パラメータサーバを用いた並列機械学習システムにおける耐故障性のシミュレーション ○黎 明曦（筑波大）・谷村勇輔・中田秀基（産総研） CPSY2016-20 DC2016-17 |
大規模なデータを対象とする機械学習システムの高速化には並列化が必須である。パラメータサーバと多数のワーカ計算機を用いるデ... [more] | CPSY2016-20 DC2016-17 pp.125-130(CPSY), pp.1-6(DC) |
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