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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 | |
| ICSS, IPSJ-SPT (連催) |
2024-03-22 11:20 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学(OIST) OISTカンファレンスセンター （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
AIモデルの説明可能性LIMEとShapley値からの属性推定リスクの評価 ○當麻僚太郎・菊池浩明（明大）  ICSS2023-88 |
機械学習モデルの公平性や学習の透明性を保証し，ユーザに納得感を与えるために機械学習モデルの出力を説明する説明可能性技術が... [more] | ICSS2023-88 pp.137-144 |
| SIS | 2024-03-14 14:30 |
神奈川 | 神奈川工科大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
トピックと伝播を考慮した可視化によるフェイクニュース検出のためのグラフベースの説明可能性 ○曽我茅冬・吉田 壮・棟安実治（関西大） SIS2023-49 |
フェイクニュースの拡散は，情報伝播ネットワークの構造がリアルニュースと異なるという観察に基づき，その構造の違いをGrap... [more] | SIS2023-49 pp.21-26 |
| PRMU, MVE, VRSJ-SIG-MR, IPSJ-CVIM (連催) ※学会内は併催 |
2024-01-26 15:46 |
神奈川 | 慶應義塾大学 日吉キャンパス(来往舎) | エンドツーエンド運転モデルの説明性向上のための事前学習に関する予備研究 ○チョウ チンガイ・出口大輔・陳 嘉雷・村瀬 洋（名大） PRMU2023-48 |
In the realm of autonomous driving, end-to-end models (E2EDM... [more] | PRMU2023-48 pp.46-49 |
| SIP, IT, RCS (共催) |
2024-01-19 14:30 |
宮城 | 東北大学 青葉記念会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
FMCW-MIMOレーダとCFARアルゴリズムを用いた乗用車内における乳幼児検知手法 ○佐藤琴音・ワンダレ スティーブン・市毛弘一（横浜国大）・木村和也・杉浦 諒（村田製作所） IT2023-71 SIP2023-104 RCS2023-246 |
本稿では，CFAR アルゴリズムを用いて数種類の提案特徴量を実装した後，簡潔な決定木モデルを構築し， モデルの出力結果か... [more] | IT2023-71 SIP2023-104 RCS2023-246 pp.223-228 |
| MI | 2023-05-18 15:30 |
愛知 | 名古屋国際会議場 | Grad-CAM approach for Multiclass Magnetic Resonance Imaging Tumor detection and Classification ○Tahir Hussain・Shouno Hayaru（UEC） MI2023-4 |
[more] | MI2023-4 pp.10-13 |
| IBISML | 2022-01-18 11:15 |
ONLINE | オンライン開催 | ［招待講演］AIによる信頼できる医療画像診断に向けて ○佐久間 淳（筑波大/理研） |
深層画像認識モデルを用いた医療画像診断において、説明可能性は必要とされる重要な要素の一つである。講演では、説明可能モデル... [more] | |
| ET | 2021-12-11 13:00 |
ONLINE | オンライン開催 | 深層学習と多次元項目反応理論を用いた複数観点同時自動採点手法の開発 ○柴田拓海・宇都雅輝（電通大） ET2021-33 |
近年，深層学習を利用した小論文自動採点手法が多数提案されている．これらの手法の多くは単一の全体得点のみを予測対象としてい... [more] | ET2021-33 pp.23-28 |
| SWIM | 2021-11-27 14:10 |
ONLINE | オンライン開催 | 電力市場価格を含む最大電力需要予測モデルの検討 ～ 回帰因子を追加した時系列分析 ～ ○小倉博行（日大）・馬奈木俊介（九大） SWIM2021-27 |
電力の安定供給と脱炭素の両立という難問の解決策のひとつとして，日々の最大電力需要の予測精度向上は必要条件となる．予測精度... [more] | SWIM2021-27 pp.7-14 |
| MVE, IMQ, IE (共催) CQ (併催) [詳細] |
2021-03-03 14:40 |
ONLINE | オンライン開催（崇城大学から変更） | 交互作用を用いた深層学習の意味的・量的説明生成 ○夏 博恵・汪 雪テイ・山崎俊彦（東大） IMQ2020-35 IE2020-75 MVE2020-67 |
近年深層学習の技術が目覚ましい進歩を遂げるにつれ，モデルの説明性に関心が寄せられるようになり，研究が盛んに進められている... [more] | IMQ2020-35 IE2020-75 MVE2020-67 pp.127-132 |
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