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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
CQ 2017-07-27
12:05
兵庫 神戸大学 通信ネットワークにおける装置故障率の時系列解析 ~ 状態空間モデルのベイズ推定 ~
船越裕介NTTCQ2017-35
筆者は通信ネットワーク装置の故障率をARIMA モデルによる時系列解析し,その結果を用いて予測を行った.しかし装置の種類... [more] CQ2017-35
pp.37-42
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-25
09:55
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 バイタームトピックモデルの確率的ダイバージェンス最小化
崔 正行東大)・佐藤一誠東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-7
セルフメディアとソーシャルネットワークの出現と発展に伴ない、大量のショートテキストが処理されないまま蓄積されている。集積... [more] IBISML2017-7
pp.185-192
ASN, MoNA, MICT
(併催)
2017-01-19
14:50
大分 別府 花菱ホテル 非線形推定法を用いた放射線無線モニタリング向け簡易走査型計測手法
中川善継村上知里都立産技研センター)・森 一幸佐藤春彦イングASN2016-74
福島原発事故から5年が経過し,関係省庁が主導する被災地の除染事業は宅地部を中心に一定の成果を遂げた.一方,除染後の放射線... [more] ASN2016-74
pp.31-36
SP, IPSJ-SLP
(連催)
NLC, IPSJ-NL
(連催)
(併催) [詳細]
2016-12-20
15:10
東京 NTT武蔵野研究開発センタ [ポスター講演]基本周波数パターンと音韻特徴量系列の同時生成モデルによる韻律指令列推定
佐藤遼太郎東大)・亀岡弘和柏野邦夫NTTSP2016-56
基本周波数($F_0$)パターンの物理的な生成過程を記述した藤崎モデルのパラメータであるフレーズ・アクセント指令は音声の... [more] SP2016-56
pp.43-48
SIS 2016-12-08
17:10
広島 広島市立大学サテライトキャンパス [招待講演]MRIを用いた生体内水分子の拡散現象の計測と解剖構造推定への応用
増谷佳孝広島市大SIS2016-41
拡散MRIとは複数の条件で撮影した拡散強調像群の総称で,信号値群に各種のモデルを適用することにより,様々な生体構造の推定... [more] SIS2016-41
pp.71-72
R 2016-11-17
14:25
大阪 大阪中央電気倶楽部 機械学習を用いたソフトウェアの信頼性解析
貝瀬 徹兵庫県立大R2016-50
ソフトウェアの信頼性は残存するバグの個数に依存した評価として定義されるが,ソフトウェア内のバグの個数は未知であることから... [more] R2016-50
pp.7-11
PN 2016-11-17
15:05
埼玉 KDDI総合研究所(ふじみ野市, 埼玉) エラスティック光ネットワークにおけるベイズ推定にもとづく仮想ネットワーク再構成手法
大場斗士彦荒川伸一村田正幸阪大PN2016-33
仮想ネットワークを構築・再構成する手法の検討がなされてきているが、既存手法の多くは対地間トラヒックマトリクスの情報を用い... [more] PN2016-33
pp.45-50
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 メッセージ伝播型アルゴリズムによる近似MAP推定の大規模化の検討
佐野 崇一杉裕志産総研IBISML2016-57
確率模型における最大事後確率(MAP)推定問題は、一般にNP困難である。
近似的なMAP推定手法として、max-pro... [more]
IBISML2016-57
pp.81-86
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 多次元マルチヒストグラム法による古典スピンモデル推定
竹中 光東大)・永田賢二東大/産総研/JST)・溝川貴司早大)・岡田真人東大/理研IBISML2016-61
本研究では,磁性体における電子状態のエネルギーと近接スピン構造を同時に含んだ状態密度を多次元マルチヒストグラム法で再構成... [more] IBISML2016-61
pp.109-116
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 周期的境界条件を持たないガウスマルコフ確率場モデル
片上 舜坂本浩隆村田 伸岡田真人東大IBISML2016-83
本研究では,周期的境界条件を持たないガウスマルコフ確率場モデルを議論する.はじめに,マルコフ確率場モデルにより,周期的境... [more] IBISML2016-83
pp.267-274
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 [ポスター講演]ランダムウォークによる擬似文書を用いたトピックモデルの学習
野沢健人若林 啓筑波大IBISML2016-86
トピックモデルの課題として,文書に含まれる単語数が少ない文書集合においてトピックの推定が困難であることが指摘されている.... [more] IBISML2016-86
pp.287-292
IBISML 2016-03-18
10:00
東京 統計数理研究所 大規模関係データからのフルランクでない共クラスタ構造発見のための効率的なテンソルスペクトル分解手法の提案
梅谷英生大濵 郁パナソニックIBISML2015-99
関係データのクラスタリングモデルである確率的ブロックモデル(Stochastic Block Model: SBM)の推... [more] IBISML2015-99
pp.39-46
MSS 2016-03-03
16:50
山口 海峡メッセ下関 [招待講演]推論から等価変換へ ~ 論理的計算の新しい理論に向けて ~
赤間 清北大MSS2015-77
本稿では論理的計算の理論の構造転換の試みについて述べる。証明問題や求解問題など多くの論理的問題のクラスが提案され、解法が... [more] MSS2015-77
pp.53-56
SS, MSS
(共催)
2016-01-25
14:00
石川 しいのき迎賓館 セミナールームB モデル計数を用いたXMLデータベースのk-安全性検査システムの高速化
浅井孝俊橋本健二関 浩之名大MSS2015-43 SS2015-52
データベースに対して実行が許可された問合せ結果,データベーススキーマ,
問合せのコード(意味)等の公開情報を組合せて,... [more]
MSS2015-43 SS2015-52
pp.47-52
MI 2015-09-08
14:50
東京 電気通信大学 点群統計モデル構築のためのq-正規分布からのモデル選択
山田光統本谷秀堅松添 博名工大MI2015-54
臓器の形状統計をPDM (Point Distribution Model)
を用いてより精度良く表現するために,臓... [more]
MI2015-54
pp.31-34
SP 2015-08-21
10:00
岩手 岩手県立大学アイーナキャンパス Latent Words Recurrent Neural Network言語モデルの提案と音声認識への適用
増村 亮浅見太一大庭隆伸政瀧浩和阪内澄宇NTT)・伊藤彰則東北大SP2015-50
本稿では,Latent Words Recurrent Neural Network 言語モデル(LWRNNLM) とい... [more] SP2015-50
pp.1-6
SS 2015-05-12
13:30
熊本 熊本大学 モデル計数を用いたXMLデータベースのk-安全性検査
浅井孝俊上杉正紀橋本健二関 浩之名大SS2015-15
データベースに対して実行が許可された問合せ結果,データベーススキーマ,問合せのコード(意味)等の公開情報を組合せて,実行... [more] SS2015-15
pp.71-76
NC, MBE
(共催)
2015-03-17
13:00
東京 玉川大学 時系列スペクトルデータからの潜在的動力学推定
村田 伸永田賢二東大)・植村 誠広島大)・岡田真人東大/理研MBE2014-173 NC2014-124
時系列データから,その背後にある動力学を推定することは,様々な分野で重要な課題である.本研究では惑星科学や物性科学で得ら... [more] MBE2014-173 NC2014-124
pp.319-324
ISEC, LOIS, SITE
(共催)
2014-11-22
10:15
兵庫 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス 推論による情報漏えいリスクの評価手法について ~ 有向グラフモデルの視覚化ツールおよび局所連結度を用いたアルゴリズムの検討 ~
鈴木一弘内間春香近藤美希高知大ISEC2014-63 SITE2014-54 LOIS2014-33
複数の情報から秘密情報を推論で得られることによって起きる情報漏えいの防止のために、情報同士の推論関係とアクセス制御リスト... [more] ISEC2014-63 SITE2014-54 LOIS2014-33
pp.45-50
TL 2014-08-13
10:00
東京 東京大学 駒場キャンパス 18号館ホール [チュートリアル講演]Fitting linear mixed models using JAGS and Stan: A tutorial
Shravan VasishthTanner SorensenUniv. of PotsdamTL2014-28
Psycholinguists routinely use linear mixed models (LMMs) for... [more] TL2014-28
pp.95-96
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