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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 | |
| EMM, IE, LOIS (共催) ITE-ME, IEE-CMN, IPSJ-AVM (共催) (連催) [詳細] |
2021-08-26 10:20 |
ONLINE | オンライン開催（FIT2021と併催） | ［招待講演］Surface-Based FTVの提案 ○谷本正幸（名古屋産業科学研）・黒川弘国（会津大） |
[more] | |
| SC | 2021-05-28 10:55 |
ONLINE | オンライン開催 | Ontology and Rule for Repository to Share Knowledge of Deep Learning Architectures ○Incheon Paik（UoA）  SC2021-4 |
[more] | SC2021-4 pp.19-22 |
| SC | 2021-05-28 16:15 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Improving Machine Translation using Sentence Augmentation by GPT-2 ○Ranto Sawai・Incheon Paik（UoA） SC2021-10 |
[more] | SC2021-10 pp.50-55 |
| SC | 2021-05-28 16:17 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Classification Performance of Special Domain Twitter Message with Deep Learning Word Embeddings Ryoya Ito・○Incheon Paik（UoA） |
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| SC | 2021-05-28 16:19 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Comparison of Word Representation Methods for Sentiment Classification with Twitter Data Takahiro Yamauchi・Incheon Paik・○Cherubin Mugisha（UoA） |
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| SC | 2021-05-28 16:21 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Improving Code Generation with Code Graph based on Ontology ○Jun-Wei Wang・Incheon Paik（UoA） |
[more] | |
| SC | 2021-05-28 16:23 |
ONLINE | オンライン開催 | ［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） |
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| SC | 2021-05-28 16:25 |
ONLINE | オンライン開催 | ［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） |
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| SC | 2021-05-28 16:27 |
ONLINE | オンライン開催 | ［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） |
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| SC | 2021-05-28 16:29 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Dynamic Service Recommendation in Edge Computing by Lightweight BERT-based Service Embedding ○Kungan Zeng・Incheon Paik（UoA） |
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| SC | 2021-05-28 16:31 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Multi-modal Neural Style Transfer ○Nguyen Quang Tuyen（UoA）・Dinh Quang Vinh（VGU）・Incheon Paik（UoA） |
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| VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2020-11-18 09:55 |
ONLINE | オンライン開催 | LSIにおけるセル配置手法を用いた身体的距離を考慮した座席レイアウト手法 ○小平行秀（会津大） VLD2020-34 ICD2020-54 DC2020-54 RECONF2020-53 |
新型コロナウィルスの感染拡大に伴い，人と人との身体的距離の確保が求められている．そこで本稿では，決められた空間の中に，で... [more] | VLD2020-34 ICD2020-54 DC2020-54 RECONF2020-53 pp.127-131 |
| KBSE, SC (共催) |
2020-11-13 15:12 |
ONLINE | オンライン開催+機械振興会館 （ハイブリッド開催，主：オンライン開催，副：現地開催） |
［ポスター講演］Feature Extraction with Triplet Loss to Classify Disease on Leaf Data on Agriculture Using Deep Learning ○Nguyen Van Ty・Incheon Paik（UoA） |
[more] | |
| KBSE, SC (共催) |
2020-11-13 15:22 |
ONLINE | オンライン開催+機械振興会館 （ハイブリッド開催，主：オンライン開催，副：現地開催） |
［ポスター講演］事前学習モデルを用いた自動オントロジー生成 大庭淳史・○桑名絢士・白 寅天（会津大） KBSE2020-22 SC2020-26 |
ニューラルネットワークを用いたオントロジー生成の初期の試みとして、最近Recurrent Neural Network(... [more] | KBSE2020-22 SC2020-26 p.40 |
| OPE, OCS, LQE (共催) |
2020-10-23 17:05 |
ONLINE | オンライン開催 | Experimental Statistics of Double-pass Free-space Optical Channels using Corner-Cube Retroreflectors ○Pham Van Thanh（UoA）・Trinh Viet Phuc・Alberto Carrasco-Casado・Dimitar Kolev・Hiroo Kunimori・Morio Toyoshima（NICT）・Pham Tuan Anh（UoA） OCS2020-22 OPE2020-45 LQE2020-25 |
[more] | OCS2020-22 OPE2020-45 LQE2020-25 pp.72-76 |
| PRMU | 2020-09-02 15:30 |
ONLINE | オンライン開催 | 畳み込みニューラルネットワークを用いたカメラモデル分類におけるJPEG圧縮の影響の評価及び解析 ○内田麻衣・富岡洋一（会津大） PRMU2020-13 |
違法アップロードや盗撮などの犯罪を防ぐために，カメラのパターンノイズを用いてディジタル画像を撮影したカメラを特定する手法... [more] | PRMU2020-13 pp.35-40 |
| SC | 2020-05-29 14:20 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Discovering Suitable Word Embedding Methods for Sentiment Classification on Noisy Twitter Data ○Takahiro Yamauchi・Incheon Paik（Aizu Univ.） |
[more] | |
| SC | 2020-05-29 14:35 |
ONLINE | オンライン開催 | Automatic Service Composition Based-Deep Learning Architecture Generation Service ○Incheon Paik・Ryo Ataka（UoA） SC2020-3 |
[more] | SC2020-3 pp.13-18 |
| SC | 2020-05-29 15:00 |
ONLINE | オンライン開催 | Service Discovery Using Invocation Sequence Learning in Composition with Neural Language Networks ○Zeng Kungan・Incheon Paik（UoA） |
[more] | |
| SC | 2020-05-29 15:30 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］Tumor detection from colonoscopy Whole Slice Images By Deep Learning ○Cherubin Mugisha・Incheon Paik（School of Computer Science and Engineering） |
Image semantic segmentation is a technique of segregating an... [more] | |
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