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講演検索結果
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 239件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
AI 2020-02-14
17:10
島根 島根大学 出雲キャンパス t-SNEを用いたベネフィットセグメンテーションによる顧客分析
齊藤史哲千葉工大
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
R 2019-12-13
14:00
東京 機械振興会館 人対機械システムにおける信頼成長の分析
横川慎二遠藤 駿電通大R2019-50
本研究では,今後さらに社会実装が進むと考えられるヒト-機械の系において,信頼の不足や不適切な形成に起因する不具合を未然防... [more] R2019-50
pp.1-6
HCGSYMPO
(第二種研究会)
2019-12-11
- 2019-12-13
広島 広島県情報プラザ(広島) 調理スペースの概念モデルの可視化の検討
濱 龍太郎斎藤 梓高久由香里LIXIL)・橋本敦史Omron Sinic X
本研究では調理エリアのメンタルモデルの可視化・分析の手法を提案する.
ユーザーは作業スペースを分割したエリアとして捉え... [more]

AI 2019-07-22
11:30
北海道 函館コミュニティプラザ Gスクエア 頂点併合と辺削除によるグラフ系列クラスタリングの効率化
木村至貴猪口明博関西学院大AI2019-5
本研究では,ソーシャルネットワークにおけるコミュニティの変化を検出するために,グラフ系列をクラスタリングする問題を扱う.... [more] AI2019-5
pp.21-26
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2019-06-17
17:00
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 適応的空間分割に基づく連続値時系列データのためのPredictive Sequence Mining
柴原芳和佐久間拓人名工大)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構)・烏山昌幸名工大/物質・材料研究機構IBISML2019-9
近年,センサー性能の向上やスマートフォンなどのポータブルデバイスの普及などにより, 時系列データの収集が容易になっている... [more] IBISML2019-9
pp.57-64
NLP, MSS
(併催)
2019-03-14
15:35
福井 福井大学 文京キャンパス 繰り返し誤り検出型のクラスタリング手法に適用したニューラルネットワークのDropout層の効果
渡邉大志山内将行広島工大)・田中 衞上智大NLP2018-130
IoT は大きく発展し続けており,インターネット上の雑然としたビックデータを有効に扱う必要が益々高まりつつある.
この... [more]
NLP2018-130
pp.31-36
HCS 2019-03-07
14:50
北海道 北星学園大学 気分障害に適したTwitter上コミュニケーションの最適化手法の検討
伊藤直也米澤朋子関西大HCS2018-71
気分障害の人がTwitter利用を通じ他者から受ける影響を鑑み,他ユーザとのつながりを最適化問題として扱った.Twitt... [more] HCS2018-71
pp.25-30
HCS 2019-03-07
16:40
北海道 北星学園大学 データ駆動処理による顔支配性印象のモデル化
中村航洋早大/学振/慶大)・渡邊克巳早大HCS2018-75
顔支配性は社会的認知おいて重要な意味を持ち,対人行動に大きな影響を及ぼす。本研究では,顔支配性印象を規定する顔の形態特徴... [more] HCS2018-75
pp.47-51
IN, NS
(併催)
2019-03-04
09:00
沖縄 沖縄コンベンションセンター トラブルチケットシステム向けプロジェクト支援エージェントの開発
須加純一富士通研)・原田智幸杉本国丈宮山雄太富士通)・河合正昭加藤正文富士通研)・山田弘隆山岸友一宮田修次富士通NS2018-202
意思を伝える相手や使うサービスを特定できていない段階で、それを探し目的を達成するWebサービスが社会に浸透している。特定... [more] NS2018-202
pp.51-56
ICM, LOIS
(共催)
2019-01-24
15:00
鹿児島 鹿児島県文化センター [招待講演]統合ログ分析技術Lognosisと運用ログ分析の取組
外山将司東羅翔太郎豊田真智子NTTICM2018-41 LOIS2018-47
統合ログ分析技術Lognosisは,データマイニングや機械学習の技術を用いて,Syslogなどのテキストログや性能値など... [more] ICM2018-41 LOIS2018-47
pp.33-34
NLP, NC
(併催)
2019-01-23
14:30
北海道 北海道大学 百年記念会館 ニューラルネットワークを利用した繰り返し誤り検出型の新しいクラスタリング手法の提案
渡邉大志山内将行広島工大)・田中 衞上智大NLP2018-107
IoTは大きく発展し続けており、インターネット間の雑然としたビックデータを有効に扱う必要が益々高まりつつある。
このビ... [more]
NLP2018-107
pp.63-68
MoNA 2019-01-16
13:25
京都 キャンパスプラザ京都(京都駅前) [奨励講演]完全準同型暗号を用いた秘匿データマイニング分散処理システムのデータベース更新時の高速化
山本百合小口正人お茶の水女子大MoNA2018-62
昨今,データ所有者が外部機関にデータマイニングによる調査を委託することが一般的であるが,データのプライバシ保護の観点から... [more] MoNA2018-62
pp.27-32
SITE, ISEC, LOIS
(共催)
2018-11-04
11:00
福岡 九州大学 大橋キャンパス セキュリティインシデントに関する固有表現抽出及び極性分析機能の開発
中野心太宇都太祐黒澤祐一郎花田真樹村上洋一布広永示東京情報大ISEC2018-74 SITE2018-52 LOIS2018-34
著者らは Web 上にあるニュースサイトの記事からセキュリティインシデントに関連した情報を解析する ことに注目し,We... [more] ISEC2018-74 SITE2018-52 LOIS2018-34
pp.57-62
NLC, IPSJ-DC
(連催)
2018-09-06
14:00
東京 成蹊大学 顧客理解のためのテキストアナリティクスとデータマイニングの融合分析(原稿なし)
市瀬 眞NTTドコモNLC2018-14
お客さまから日々頂くお問い合わせやご意見,ご要望といった“お客さまの声(VoC:Voice of Customer)”を... [more] NLC2018-14
pp.31-36
SWIM, SC
(共催)
2018-08-24
16:10
東京 法政大学新一口坂校舎 睡眠と食事のログデータに基づく生活リズムの定量的評価手法の検討
鈕 龍佐伯幸郎中村匡秀神戸大SWIM2018-15 SC2018-22
 [more] SWIM2018-15 SC2018-22
pp.45-50
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2018-06-13
10:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 高次元データのスペクトラルクラス分類における特徴量スケーリング
松田萌望保國惠一今倉 暁櫻井鉄也筑波大IBISML2018-2
本稿では,高次元データのクラス分類問題を考える.データの一部のラベル情報を使って特徴量のスケールを調整するための因子(ス... [more] IBISML2018-2
pp.9-14
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2018-06-13
10:50
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Post Clustering Inferenceとシングルセル解析への応用
井上茂乗梅津佑太名工大)・坪田庄真名大)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構IBISML2018-3
顧客データや遺伝子発現量データなど, 背後に複数のサブグループをもつようなデータは数多く存在する. このようなデータに対... [more] IBISML2018-3
pp.15-22
IPSJ-AVM, ITE-3DIT
(共催)
SIS
(連催) [詳細]
2018-06-08
11:30
北海道 定山渓ビューホテル 異種メタデータを用いたグラフベースソフトクラスタリングに基づくWeb映像リランキング
吉田 壮棟安実治関西大SIS2018-8
映像検索の精度向上を目的として,映像に含まれる内容に基づいてランキングを修正するリランキング手法が提案されている.従来手... [more] SIS2018-8
pp.69-74
ET 2018-05-19
11:20
神奈川 国立特別支援教育総合研究所 Moodleの教材閲覧履歴の分析結果の共有が履修者に与える効果の検討
土橋 喜愛知大ET2018-5
多数の履修者が参加するパソコン教室の授業において,Moodleを活用して対面式のブレンド型授業を行い,履修者の学習履歴を... [more] ET2018-5
pp.23-28
KBSE 2018-03-02
11:10
沖縄 石垣市民会館 中ホール 業務フルフィルメントの存在従属分析による集約根の識別と単調なViewの提供
井田明男金田重郎森本悠介劉 湘涛同志社大KBSE2017-56
従来手法の多くは,エンティティの属性を場当たり的に組み合わせてView を取得している.場合に よっては逆正規化を行う.... [more] KBSE2017-56
pp.103-108
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