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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
MI 2021-03-15
15:30
ONLINE オンライン開催 Evaluation of Bayesian Active Learning for Segmentation of Liver and Spleen in Large Scale Abdominal MR Data Sets
Bin ZhangYoshito OtakeMazen SoufiNAIST)・Masatoshi HoriKobe University)・Noriyuki TomiyamaOsaka University)・Yoshinobu SatoNAISTMI2020-60
画像セグメンテーションでの手動注釈は、多くの時間と費用がかかる。 ラベル付きデータセットを効率的に取得するために、Bay... [more] MI2020-60
pp.62-65
MI, IE, SIP, BioX
(共催)
ITE-IST, ITE-ME
(共催)
(連催) [詳細]
2020-05-28
12:40
ONLINE オンライン開催 [特別講演]近傍点共変動法の一般化および高速化
広瀬 修金沢大SIP2020-1 BioX2020-1 IE2020-1 MI2020-1
点集合位置合わせ問題とは,2つの物体形状に対し形状を表現する特徴点の対応関係を推定する問題であ る.近傍点共変動法はそ... [more] SIP2020-1 BioX2020-1 IE2020-1 MI2020-1
pp.1-3
R 2019-12-13
14:25
東京 機械振興会館 学校等での集団食中毒事例における原因給食提供日の推定
木村光宏法政大)・○太田修平神奈川大R2019-51
過去に学校等で発生した給食などを原因とする集団食中毒事例を取り上げ,主に公衆衛生学の分野で行われている原因給食提供日の対... [more] R2019-51
pp.7-12
ISEC, SITE, ICSS, EMM, HWS, BioX
(共催)
IPSJ-CSEC, IPSJ-SPT
(共催)
(連催) [詳細]
2019-07-24
10:55
高知 高知工科大学 必ずしも完全に分有されないロゴスと言語ゲームをつなぐ確率的存在者 ~ セキュリティモデルの限界と人工知能の可能性 ~
森住哲也神奈川大ISEC2019-49 SITE2019-43 BioX2019-41 HWS2019-44 ICSS2019-47 EMM2019-52
covert channel, inference channelをベイズ推定するための人工知能的システに於いて入力デー... [more] ISEC2019-49 SITE2019-43 BioX2019-41 HWS2019-44 ICSS2019-47 EMM2019-52
pp.317-324
NS, IN
(併催)
2017-03-03
11:40
沖縄 沖縄残波岬ロイヤルホテル ベイジアンアトラクターモデルを用いた動的な仮想ネットワークトポロジー構築
大歳達也大下裕一村田正幸阪大IN2016-129
将来のIoTアプリケーション等、通信の多様化が予想される中で、ネットワーク仮想化技術を用いて各アプリケーションに合わせた... [more] IN2016-129
pp.193-198
ICSS 2014-11-28
11:10
宮城 東北学院大学 多賀城キャンパス(変更しました) 広大なweb空間を対象とした悪性URL検索技術
孫 博早大)・秋山満昭八木 毅NTT)・森 達哉早大ICSS2014-61
Webアプリケーションにおいてはドライブバイダウンロードやフィッシング等,
悪性サイトに誘導する媒介としてURLを利用... [more]
ICSS2014-61
pp.61-66
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]Dependency Network対Bayesian Network性能比較
高畠一哉赤穂昭太郎産総研IBISML2013-41
Dependency Networkは個々のノードの完全に局所的かつ単純なアルゴリズムにより学習というタスクを行うことの... [more] IBISML2013-41
pp.39-44
IBISML 2011-11-09
15:45
奈良 奈良女子大学 サンプル間の相関を考慮した主成分分析とカーネル関数による共分散行列の推定
林 浩平奈良先端大)・川喜田雅則九大)・池田和司奈良先端大IBISML2011-50
主成分分析(PCA)は次元削減法の一種であり,特徴抽出,視覚化など様々な用途に用いられる.しかしながら,PCAの確率的解... [more] IBISML2011-50
pp.57-60
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 逐次的なネットワーク構造変化検出手法と広告効果測定への応用
早矢仕 裕山西健司東大IBISML2011-71
非定常な多変量時系列データから,変数間の依存関係(ネットワーク構造)の変化を検出する問題を扱う.本稿では,データの確率構... [more] IBISML2011-71
pp.199-206
IBISML 2011-06-20
14:30
東京 武田ホール ネットワーク構造変化検出と広告効果測定への応用
早矢仕 裕山西健司東大IBISML2011-9
本研究では,多変量時系列データからのネットワーク構造変化検出とマーケティングの広告効果測定への応用について扱う.ネットワ... [more] IBISML2011-9
pp.59-66
MBE 2010-10-14
14:45
大阪 大阪電気通信大学 脳波SSVEP2値判別問題における逐次誤差率の評価 ~ ベイズ的逐次型学習によるSequential Monte Carlo実装 ~
原 英之早大)・竹本篤史京大)・土橋由実早大)・中村克樹京大)・松本 隆早大MBE2010-31
定常的な視覚刺激により引き起こされる脳波:SSVEPを用いた $2$ 値判別問題に対して「逐次誤差率」を提案し,その評価... [more] MBE2010-31
pp.17-22
USN, IPSJ-UBI
(連催)
2009-07-16
14:30
京都 ATR(京都) 確率推論ストリーム処理エンジンのカメラセンサネットワークへの応用
佐藤 亮川島英之北川博之筑波大USN2009-20
本論文の目的は,確率推論の一技法であるベイジアンネットワークをADT として関係ストリームデータ
処理に導入することで... [more]
USN2009-20
pp.69-74
PRMU, NLC, TL
(共催)
2006-10-20
16:15
東京 NHK技研 Lawn weeds detection methods using image processing techniques
Ukrit WatchareeruetaiYoshinori TakeuchiTetsuya MatsumotoHiroaki KudoNoboru OhnishiNagoya Univ.
 [more] PRMU2006-115
pp.65-70
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