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すべての研究会開催スケジュール (検索条件: すべての年度)
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| SIP, SP, EA (共催) IPSJ-SLP (連催) [詳細] |
2024-03-01 09:30 |
沖縄 | 沖縄産業支援センター （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
下位N位スコア平均に基づくMOS予測モデル学習 ○近藤祐斗・亀岡弘和・田中 宏・金子卓弘（NTT）  EA2023-94 SIP2023-141 SP2023-76 |
主観音声品質予測は時間や手間のかかる被験者アンケートを行うことなく自動的に音声の主観音声品質を計算するというタスクである... [more] | EA2023-94 SIP2023-141 SP2023-76 pp.196-201 |
| ET | 2023-03-15 11:35 |
徳島 | 徳島大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
DTW距離を用いた教授戦略切り替え式視聴支援システムの開発 ○田中凌太・後藤田 中（香川大）・鈴木実緒・蟹澤宏剛（芝浦工大）・高井由佳（阪産大）・神田 亮・米谷雄介・八重樫理人・林 敏浩（香川大） ET2022-85 |
左官の練習においても，動作試行が伴う技能の学習目標の設定に基づく達成支援が必要である．本研究では，振り返りの際，学習目標... [more] | ET2022-85 pp.161-167 |
| LOIS, ICM (共催) |
2022-01-27 14:50 |
ONLINE | オンライン開催 | 専門的業務の新任者育成のための業務案件抽出方法に関する検討 ○佐藤輝幸・烏谷 彰・渡辺一郎・神田真司（富士通） ICM2021-37 LOIS2021-35 |
専門的業務の新任者育成では，定型的な案件や逆に高度専門知識と経験・ノウハウを必要とする案件などを業務実践内で割り当てても... [more] | ICM2021-37 LOIS2021-35 pp.25-30 |
| R | 2017-10-20 15:30 |
熊本 | 天草市民センター（天草市） | SCADAデータを用いた風車健全性評価のための教師データ選択手法の基礎的検討 ○安田晃久（東大）・緒方 淳（産総研）・古澤陽子（東大）・村川正弘（産総研）・森川博之・飯田 誠（東大） R2017-47 |
風車は内部機器が故障すると長期間停止させる必要があり，大きな損害が生じる．そのため，風力発電事業では，故障に関わる異常性... [more] | R2017-47 pp.17-22 |
| PRMU, BioX (共催) |
2017-03-20 10:00 |
愛知 | 名城大 | 識別境界付近のデータを選択的に用いる半教師あり学習 ○田中遼平・丁 皛・小野聡一郎・古畑彰夫（東芝） BioX2016-33 PRMU2016-196 |
半教師あり学習は少数のラベルありデータに加え多数のラベルなしデータも学習に利用することで効率的に高精度な辞書を生成する手... [more] | BioX2016-33 PRMU2016-196 pp.1-6 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2015-09-15 15:00 |
愛媛 | 愛媛大学 | マルウェア静的判定における誤判定を低減させる誤判定グッドウェアを活用した事例選択手法 ○岡野 靖・熊谷充敏・谷川真樹・大嶋嘉人（NTT）・愛甲健二・梅橋一充・村上純一（FFRI） PRMU2015-90 IBISML2015-50 |
亜種・新種のマルウェアが日々大量に作成されている現在、アンチウイルスソフトで行われるマルウェア静的判定において、これら未... [more] | PRMU2015-90 IBISML2015-50 pp.163-170 |
| SP | 2015-08-21 16:15 |
岩手 | 岩手県立大学アイーナキャンパス | 結合KLダイバージェンスの劣モジュラ最適化に基づく音響モデルの学習データ選択 ○浅見太一・増村 亮・政瀧浩和・岡本 学・阪内澄宇（NTT） SP2015-58 |
本稿では，音声認識の音響モデルを構築するための新たな学習データ選択法を提案する． 多種多様な音声認識アプリケーションご... [more] |
SP2015-58 pp.45-50 |
| PRMU | 2014-12-12 13:00 |
福岡 | 九州大学 | クロスデータセットに対するセルフトレーニングでのデータ選択手法の提案 ○鈴木嵩史・ワン ユ・加藤ジェーン・間瀬健二（名大） PRMU2014-80 |
高性能な行動認識器の学習には大量のラベル付きデータが必要である．しかし，ラベル付きデータを用意することは高コストであり，... [more] | PRMU2014-80 pp.85-89 |
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