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★サービスコンピューティング研究会(SC)
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

会場 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)

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

5月28日(金) 午後 知的サービス応用 (09:30~11:45)
座長: 石川 冬樹(国立情報学研究所)

−−− 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)

−−− 昼食 ( 90分 ) −−−

5月28日(金) 午後 招待講演 (13:15~14:15)
座長: 菊地 伸治 (物質・材料研究機構)

(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

−−− 休憩 ( 10分 ) −−−

5月28日(金) 午後 機械学習応用 (14:25~16:05)
座長: 中村 匡秀 (神戸大)

(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)

−−− 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 (16:15~18:25)
座長: 木村 功作 (富士通研)

(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)

−−− 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

一般講演:発表 20 分 + 質疑応答 5 分

◆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)


☆SC研究会


Last modified: 2021-05-28 08:31:18


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