July 2019 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

第10回対話システムシンポジウム PreCFP
by RYOKO TOKUHISA 10 Jul '19

10 Jul '19

日本データベース学会の皆様，豊田中央研究所の徳久と申します．今秋，本年で10回目となる対話システムシンポジウム（人工知能学会SLUD研究会第87回研究会）を開催致します．対話システムに関わる研究者が，一堂に会することができる機会となるよう企画しておりますので，ぜひ発表をご検討ください．日時・会場は現在調整中ですが，11月下旬〜12月上旬に実施する予定です．昨年度までから以下のように変更点がありますので，発表をご予定いただく際はご注意ください．変更点１：毎年発表数が増加していることから，今年から，口頭発表の発表数に予め上限を設定します．発表申し込み順での受付となりますので，発表希望の方はお早めにご準備お願いします．詳しくは8月に送付するCFPをご覧ください．変更点２：昨年度までの「若手奨励賞」を「若手ポスター賞」に変更します．また，表彰の対象を，30歳未満の発表者による未発表・未投稿の研究とします．本来の趣旨である萌芽的な発表の奨励を明確にするためです．本年も，口頭発表に加えて，以下の企画を予定しています．・デモセッション（調整中）・ライブコンペ（詳細は下記をご覧ください）・国際会議報告（調整中）・招待講演およびチュートリアル講演（調整中）・若手ポスターセッション（若手ポスター賞を授与予定） ■ 当日までのスケジュール発表申込締切日： 2019年10月初旬を予定資料集原稿締切日： 2019年10月下旬を予定 ■ 発表申し込み方法具体的な申込方法等を記載したCFPは，8月上旬に発送予定です．詳細はそちらをご参照ください． ■ ライブコンペ昨年度に引き続き，第2回対話システムライブコンペティション（ライブコンペ2）を開催します．対話システムライブコンペティションとは，オーディエンスの前で実際に対話システムを動作させ，評価を行うイベントです．ライブ性の高いイベントを行うことにより，対話システムにおけるよりリアルな難しさや面白さをシンポジウム参加者全員で共有するイベントです．今年は，より状況に特化した対話システムの実現を狙いとしたシチュエーショントラックを新たに設けます． ★詳細は以下のウェブサイトをご覧ください． https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc2/ 関連情報はこのウェブサイトに随時アップされます．スケジュールは以下を予定しています．・2019年9月20日：エントリ〆切（予定）・2019年10月1-10日：スクリーニングおよびクラウドソーシングを用いた予選・2019年10月12日：予選の結果通知・2019年10月：発表申し込み締切・2019年10月：原稿締切（対話システムシンポジウムの締切に従います）・2019年11月末：ライブイベント本番（第10回対話システムシンポジウム内） ■ 問い合わせ先第10回対話システムシンポジウム実行委員会　dialog-system-sympo(a)googlegroups.com 　委員長　　船越孝太郎（京大）　副委員長　藤江真也（千葉工大）　シンポジウム委員　　　　　　稲葉通将（電通大）　　　　　　井上昂治（京大）　　　　　　岡田将吾（JAIST）　　　　　　川端良子（国語研）　　　　　　小林優佳（東芝）　　　　　　駒谷和範（大阪大）　　　　　　杉山弘晃（NTT）　　　　　　徳久良子（豊田中研）　　　　　　東中竜一郎（NTT）　　　　　　吉野幸一郎（奈良先端大）　ライブコンペ専任委員　　　　　　赤間怜奈（東北大）　　　　　　宇佐美まゆみ（国語研）　　　　　　　高橋哲郎（富士通）　　　　　　角森唯子（NTTドコモ）

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NII講演会：Prof. Ling Liu, Robustness of Deep Learning Systems Against Deception（7月18日）
by Norio KATAYAMA 09 Jul '19

09 Jul '19

日本データベース学会の皆様国立情報学研究所の片山です。講演会のご案内です。ジョージア工科大学コンピュータサイエンス学部の教授であるLing Liu氏の講演会「Robustness of Deep Learning Systems Against Deception 」を7月18日に開催致します。詳細は以下の通りです。 Date: July 18 (Thursday) Time: 17:00-18:00 Venue: National Institute of Informatics 12F (conference room #1208) 2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo https://www.nii.ac.jp/en/about/access/ Ling Liu教授は、同大学分散データ集中システム研究所で研究プログラムを指揮しており、300以上の国際的なジャーナルと会議の記事を発表するとともに、 ICDCS 2003、WWW 2004、2005 Pat Goldberg Memorial Best Paper Award、IEEE Cloud 2012、IEEE ICWS 2013、IEEE / ACM CCGrid 2015、IEEE Edge 2017など、多くのトップカンファレンスにて最優秀論文賞を受賞されています。 Ling Liu教授のご講演を聴く貴重な機会ですので、是非ご参加ください。なお、講演はすべて英語で行われます（通訳はありません）。参加費は無料です。席に限りがあるようですので、参加される方は、以下の「参加申し込み」より事前登録をお願い致します。よろしくお願い致します。 https://www.nii.ac.jp/event/2019/0718.html <Title of talk> Robustness of Deep Learning Systems Against Deception by Ling Liu, Professor in the School of Computer Science at Georgia Institute of Technology <Abstract> We are entering an exciting era where human intelligence is being enhanced by big data fueled artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). However, recent work shows that DNN models trained privately are vulnerable to adversarial inputs. Such adversarial inputs inject small amount of perturbations to the input data to fool machine learning models to misbehave, turning a deep neural network against itself. As new defense methods are proposed, more sophisticated attack algorithms are surfaced. This arms race has been ongoing since the rise of adversarial machine learning. This talk provides a comprehensive analysis and characterization of the state of art attacks and defenses. As more mission critical systems are incorporating machine learning and AI as an essential component in our social, cyber, and physical systems, such as Internet of things, self-driving cars, smart planets, smart manufacturing, understanding and ensuring the verifiable robustness of deep learning becomes a pressing challenge. This includes (1) the development of formal metrics to quantitatively evaluate and measure the robustness of a DNN prediction with respect of intentional and unintentional artifacts and deceptions, (2) the comprehensive understanding of the blind spots and the invariants in the DNN trained models and the DNN training process, and (3) the statistical measurement of trust and distrust that we can place on a deep learning algorithm to perform reliably and truthfully. In this talk, I will use our cross-layer strategic teaming defense framework and techniques to illustrate the feasibility of ensuring robust deep learning through scenario-based empirical analysis. <Short bio of Prof. Ling Liu> Ling Liu, Professor in the School of Computer Science at Georgia Institute of Technology Prof. Dr. Ling Liu is a Professor in the School of Computer Science at Georgia Institute of Technology. She directs the research programs in Distributed Data Intensive Systems Lab (DiSL), examining various aspects of large-scale data intensive systems. Prof. Liu is an internationally recognized expert in the areas of Big Data Systems and Analytics, Distributed Systems, Database and Storage Systems, Internet Computing, Privacy, Security and Trust. Prof. Liu has published over 300 international journal and conference articles, and is a recipient of the best paper award from a number of top venues, including ICDCS 2003, WWW 2004, 2005 Pat Goldberg Memorial Best Paper Award, IEEE CLOUD 2012, IEEE ICWS 2013, ACM/IEEE CCGrid 2015, IEEE Edge 2017. Prof. Liu is an elected IEEE Fellow and a recipient of IEEE Computer Society Technical Achievement Award. Prof. Liu has served as general chair and PC chairs of numerous IEEE and ACM conferences in the fields of big data, cloud computing, data engineering, distributed computing, very large databases, World Wide Web, and served as the editor in chief of IEEE Transactions on Services Computing from 2013-2016. Currently Prof. Liu is co-PC chair of The Web 2019 (WWW 2019) and the Editor in Chief of ACM Transactions on Internet Technology (TOIT). Prof. Liu's research is primarily sponsored by NSF, IBM and Intel.

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「楽天データセット」更新についてのお知らせ
by NII IDR Secretariat 09 Jul '19

09 Jul '19

日本データベース学会の皆様国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)より，データセットの更新についてアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 公開中の「楽天データセット」に新規データを追加しました (2019/07/05) https://www.nii.ac.jp/news/2019/0705.html -------------------------------------------------------------------- 　情報学研究データリポジトリ（IDR）では，楽天株式会社の協力の下2010年から提供している楽天データセットにつきまして，8度目のデータ更新を行うこととなりました。　今回はRakuten Franceに掲載された書籍情報と，その一部に対し正規化した著者名表記を付加したデータを提供いたします。こちらのデータは「Who wrote this book? A challenge for e-commerce」の論文にて使用されているデータとなります。 ( https://arxiv.org/abs/1905.01973 ) ［提供中のデータ一覧］ 1. 楽天市場：全商品データ（約1億5,600万商品），レビューデータ（約6,400 　万レビュー） 2. 楽天トラベル：施設データ（127,711施設），レビューデータ（約600万レ　ビュー） 3. 楽天GORA：ゴルフの施設データ（1,669施設），レビューデータ（約32万レ　ビュー） 4. 楽天レシピ：レシピ情報 (約80万レシピ)，レシピ画像 (約80万画像)，　 Pickupレシピ（1,854レシピ），デイリシャスニュース（362件） 5. アノテーション付きデータ　　・筑波大学文単位評価極性タグ付きコーパス（TSUKUBAコーパス）　　・カテゴリラベル付き商品画像データセット　　・文字領域アノテーション画像　　・楽天不動産間取り図と壁ラベル　　・Rakuten France: ユーザ評価・レビュー有効性情報　　・Rakuten France: 書籍情報・著者名情報　　　　Rakuten Franceに掲載された書籍情報と，その一部に対し正規化した　　　　著者名表記を付加したデータ（※2019-07-05 新規追加）　提供データは今後も増やしていく予定です。研究に広くご活用いただければ幸いです。　→ 情報学研究データリポジトリ楽天データセット　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rakuten/ 　→ 楽天技術研究所「楽天データ公開」　　 https://rit.rakuten.co.jp/data_release_ja/ -------------------------------------------------------------------- その他提供中のデータセットについては次のWebサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ ＜今年も開催決定！＞ IDRユーザフォーラム2019 【11月29日(金)＠NII】 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/ -- ================================================ 国立情報学研究所 IDR事務局（大山敬三）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 URL : http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/ E-Mail : idr(a)nii.ac.jp Facebook ： https://www.facebook.com/NIIIDR Twitter ： @NIIIDR ================================================

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Call for Papers -- BDA2019
by Junpei Komiyama 08 Jul '19

08 Jul '19

東京大学生産技術研究所の小宮山純平と申します。同僚のRage Uday Kiran博士の依頼で国際学会BDA2019のCfPをお送りさせていただきます。 Call for Papers, Tutorials and Workshops Seventh International Conference on Big Data Analytics (BDA2019) December 17-20, 2019, Gujarat, India Website: http://bda2019.org The 7th International Conference on Big Data Analytics (BDA2019) will be held during December 17-20, 2019 at Ahmedabad University, India. BDA2019 provides an international forum for researchers and industry practitioners to share their original research results, practical experiences and thoughts on big data from different perspectives including storage models, data access, computing paradigms, analytics, information sharing and privacy, redesigning mining algorithms, open issues and future research trends. BDA 2019 invites original, technically sound, high-quality research papers proposing novel solutions addressing the problems related to big data analytics as well as case studies and practical experiences with big data. Major topics of interest to the conference include, but are not limited to: * Analytics as a Service * Architectural Design for Big Data * Big Data Analytics for Governance * Conceptual/cognitive/programming Models for Big data analytics * Clustering of Big Data * Data Fusion and Multi Modal Analytics * Data Models for Big Data Analytics * Domain-specific Analytics * Index Structures for Big Data Analytics * Interaction Design for Exploratory Analytics * Machine Learning techniques for Big Data * Large-scale recommendation systems and graph analysis * Model Discovery from Big Data * NoSQL and non-standard Data Models * Physical Data Organization for Big Data * Predictive Modelling * Pattern and Rule Mining from Big Data * Scalability and Performance issues * Security, privacy and legal issues specific to big data * Semantics of Big Data * Streaming Data Analytics * Summarization and Materialized views * Topic Modelling * Unstructured and Semi-structured Data Mining Publication: The proceedings of BDA2019 will be published in Springer LNCS series Research track submissions: Each paper should contain an abstract of approximately 300 words having a page limit of 20 pages in the LNCS style. The submissions including the title page, references and appendix. For preparing the manuscript, please see instructions for authors by Springer, in the Lecture Notes in Computer Science series (LNCS) http://www.springer.com/computer/lncs?SGWID=0-164-6-793341-0 At least one author of the accepted paper must register for the conference. LaTeX and Word Templates & Submission Guidelines: http://www.springer.com/computer/lncs?SGWID=0-164-6-793341-0 At least one author of each paper must be registered for the conference in order for the paper to be published in the proceedings. Presentation of an accepted paper at the conference is a requirement of publication. Any paper that is not presented at the conference will not be included in Springer LNCS series. Easychair Submission link: https://easychair.org/my/conference?conf=bda20190 Journal Special Issue: Selected papers from BDA conference will be invited to submit extended versions of their paper for possible publications in Special Issue of Distributed and Parallel Databases journal. Important Dates: Abstract submission: July 25, 2019, 23:59 PST Full paper submissions: August 1, 2019, 23:59 PST Research paper notifications: September 16, 2019, 23:59 PST Camera-ready submission: October 1, 2019, 23:59 PST The call for tutorials is available at http://bda2019.org/pages/tutalks.html The call for workshops is available at http://bda2019.org/pages/workshops.html Chief Patrons Pankaj Chandra, Vice Chancellor, Ahmedabad University, India Sudhir Jain, Director, IIT, Gandhinagar, India Honarary Chairs K S Dasgupta, Director, DA-IICT, India Rekha Jain, IIM, Ahmedabad, India General Chair Sanjay Chaudhary, Ahmedabad University, India Steering Committe Chair: P. Krishna Reddy, IIIT Hyderabad, India Members: S.K. Gupta, IIT Delhi, India Srinath Srinivasa, IIIT Bangalore, India Krithi Ramamritham, IIT Bombay, India Sanjay Kumar Madria, Missouri University of Science and Technology, USA Masaru Kitsuregawa, University of Tokyo, Japan Raj K. Bhatnagar, University of Cincinnati, USA Vasudha Bhatnagar, University of Delhi, India Mukesh Mohania, IBM Research, Australia H.V. Jagadish, University of Michigan, USA Ramesh Kumar Agrawal, Jawaharlal Nehru University, India Divyakant Agrawal, University of California at Santa Barbara, USA Arun Agarwal, University of Hyderabad, India Subhash Bhalla, The University of Aizu, Japan Jaideep Srivastava, University of Minnesota, USA Anirban Mondal, Ashoka University, India Sharma Chakravarthy, The University of Texas at Arlington, USA Program Committee Chairs Sanjay Kumar Madria, Missouri University of Science and Technology, USA Philippe Fournier-Viger, Herbin Institute of Technology (Shenzhen), China Organizing Chair Mehul Raval, Pandit Deendayal Petroleum University, India Kumar Shashi Prabh, Ahmedabad University, India Sponsorship Chair Anil Roy, DA-IICT, India Finance Committee Chair Dhaval Patel, Ahmedabad University, India Publication Chair P. Krishna Reddy, IIIT Hyderabad, India Workshop Chair Srikrishnan Divakaran, Ahmedabad University, India Tutorial Chairs Mukesh Mohania, IBM, Australia Takahiro Hara, Osaka University, Japan Publicity Chairs Shelly Sachdeva, NIT Delhi, India M. T. Savaliya, Vishwakarma Government Engineering College, India Website Chair Pratik Trivedi, Ahmedabad University, India Organizing Committee Barbara Moraswka, Ahmedabad University, India Anurag Lakhlani, Ahmedabad University, India C K Bhensdadia, Dharmsinh Desai University, India Amit Ganatra, CHARUSAT, India Sanjay Sampat, Government Polytechnic College - Surat, India George Varughese, Ahmedabad University, India Rahul Bhathiji, Ahmedabad University, India Kinjal Arya, Ahmedabad University, India Aman Dave, Ahmedabad University, India Kruti Yadav, Ahmedabad University, India Manav Shah, Ahmedabad University, India Jainam Shah, Ahmedabad University, India Mohit M Vaswani, Ahmedabad University, India Tirth A Jivani, Ahmedabad University, India Contact: Admin Office, School of Engineering and Applied Science, Ahmedabad University, Navrangpura, Ahmedabad - 380009 E-mail: bda2019conference(a)gmail.com Phone: +91 79 61911111/ 61911112 -- Junpei Komiyama Research Associate, the University of Tokyo E-mail: jkomiyama(a)tkl.iis.u-tokyo.ac.jp / junpei.komiyama(a)gmail.com HP: http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/~jkomiyama/

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CFP: 9月 DBS/IFAT/DE合同研究会
by Takayuki YUMOTO 08 Jul '19

08 Jul '19

日本データベース学会の皆様兵庫県立大学の湯本と申します．以前ご案内した，情報処理学会DBS研，IFAT研，電子情報通信学会DE研の合同研究会（9月10日工学院大学新宿キャンパス）の発表申込の締切（7月10日（水））が近づいて参りましたので，再度，ご案内いたします． https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/dbs169ifat136.html 皆様のお申し込みをお待ちしております．よろしくお願いいたします． ========================================================================= 情報処理学会第169回データベースシステム研究会（SIG-DBS）情報処理学会第136回情報基礎とアクセス技術研究会（SIG-IFAT）電子情報通信学会データ工学研究会（DE）合同研究会開催のご案内と発表募集 ========================================================================= 【日　　程】2019年9月10日（火）（WebDB Forum 2019と連続開催）【場　　所】工学院大学新宿キャンパス　　　　　　〒163-8677　東京都新宿区西新宿1-24-2 　　　　　　https://www.kogakuin.ac.jp/campus/access.html#1 【申込締切】2019年7月10日（水）【原稿締切】2019年8月7日（水）23時59分締切　　　　　　※締切を過ぎるとシステムに投稿できなくなります．その場合，　　　　　　　発表キャンセルとなりますのでご注意ください．【テーマ】ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得および一般情報処理学会データベースシステム研究会（SIG-DBS），情報処理学会情報基礎とアクセス技術研究会（SIG-IFAT）と電子情報通信学会データ工学研究会（DE）は，データ管理・情報検索・知識獲得の理論・応用に関する研究論文を募集いたします．また，これらのテーマに限らず，各研究会が取り扱う研究領域に関する研究論文を歓迎いたします．本合同研究会は，WebDBフォーラム2019と連続開催となっておりますので，合わせてご参加を検討いただければと思います．（別途，申込および参加費が必要）皆様の積極的なご発表・ご参加をお待ちしております．【発表申込方法】発表申込，原稿の提出はいずれかの研究会に行っていただきます．一つの研究会のみに所属されている場合は，そちらをお選びください．複数の研究会に所属されている場合，または，いずれの研究会にも所属されていない場合は，どの研究会をお選びいただいても結構です．なお，発表時には申込み研究会の区別なくセッションを構成する予定です．各研究会への発表申込は以下のURL から行ってください． DBS：https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/DBS/ IFAT：https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/IFAT/ DE：http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=IEICE-DE (※) ご登録の際には，発表者が学生（社会人学生を除く）かどうかを必ずご　　記入ください．　　DBS/IFATは「研究会への連絡事項」欄に「学生（社会人学生を除く）」　　か「一般」かをご記入ください．　　DEは講演者が学生かどうかを回答する項目がございます．【発表申込について】・受付は先着順で行ない，発表申込数が予定件数を上回った場合には，それ　以降にお申し込みの方に，次回の研究会にまわっていただくようお願いする　場合がございます．・TOD84号テクニカルノートまたはWebDBフォーラム2019にご投稿中で，不採録　となった場合に研究会での発表を希望される方は，一旦，本合同研究会での　発表をお申し込みください．　TOD84号テクニカルノートまたはWebDBフォーラム2019に採録された際には，　研究会へのお申し込みをキャンセルいたします．・締切後の発表キャンセルは原則としてできません（ただし，TOD84号または　WebDBフォーラム2019不採録時に本合同研究会での発表を希望するとしてい　た論文が採録された場合にはキャンセルとなります）．発表申込後にキャン　セルの必要が生じた場合には，なるべく早くご連絡ください．・発表申込後，原稿提出締切までに原稿が到着しない場合には，発表を取り消　させていただくことになりますのでご注意ください．・原稿提出締切後の原稿差替えはできません．【研究報告について】・DBS/IFAT：情報処理学会の研究会はペーパーレスでの開催となり，印刷した　研究報告は配布いたしません．また，研究報告は研究会開催初日の1週間前　に公開されます．特許出願等の際はご留意ください．　（DBS/IFAT研究会にご登録済みの方がDBS/IFATで発表を行われる場合）　　研究発表会の研究報告が研究会開催初日の1週間前より情報処理学会電子　　図書館で閲覧できます．事前に研究報告PDFをご自分のPCにダウンロード　　し研究会にご持参ください．　　※電子図書館のご利用にはユーザ登録（無料）が必要です．　（DBS/IFAT研究会にご登録のない方がDBS/IFATで発表を行われる場合）　　研究会当日にUSBメモリの読めるPCをご持参ください．研究会会場にて，　　USBメモリからコピーすることで研究報告PDFを閲覧することができます．・DE：この研究会は「技報完全電子化研究会」として開催されます．技報の電　子データ取得のためには，DE研の年間購読を行っていただくか，今回の研究　会の技報権付きの参加費のお支払いを行っていただく必要があります．この　機会に年間購読の申し込みをご検討下さい．　（http://www.ieice.org/jpn/books/kenkyuuhoukoku.html）【原稿作成方法】・DBS/IFAT：http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/genko.html をご覧ください．　原稿は6ページ以下で作成して下さい．・DE：http://www.ieice.org/jpn/kenkyuukai/shorui.html をご覧ください．　原稿は6ページ以下で作成してください．【参加費】・DBS/IFAT：参加者種別や発表件数によって参加費の額が変わります．また，　DBSあるいはIFAT研究会に参加の方については，合同研究会参加費はIFAT研究　会に準拠いたします（予定）．　http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/sanka.html ・DE：年間登録費をお支払いの方，聴講学生等を除き，参加費が必要です．詳　しくは，申し込みサイトの「参加費について」のページをご覧ください．【お問合せ先】・DBS ：湯本高行（兵庫県立大学） <yumoto(a)eng.u-hyogo.ac.jp> ・IFAT：大島裕明（兵庫県立大学） <ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp> ・DE ：大島裕明（兵庫県立大学） <ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp> -------------------------------------------------------------------------

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若手研究者・技術者のためのAI・ビッグデータ解析セミナー
by Yasushi Sakurai 07 Jul '19

07 Jul '19

日本データーベース学会の皆様日頃大変お世話になっております。大阪大学産業科学研究所産業科学AIセンターの櫻井、松原です。産業科学AIセンターでは、企業の研究者・技術者および学生を対象に、技術セミナーを開催いたします。日時：2019年7月20日（土）　13時から16時15分場所：大阪梅田　阪急グランドビル26階（12号室）本セミナーでは、産業科学AIセンター、特に私たち研究室の研究成果や開発技術について紹介させていただき、またIoTデータやWeb、医療情報などへの技術応用、そして様々な企業との共同研究についてご説明いたします。セミナーの詳細については、以下のサイトをご参照ください。 https://isir-airc.connpass.com/event/134966/ 産業科学AIセンターでは、近日中に特任助教（常勤）、特任研究員（常勤）、さらにはエンジニア（常勤・副業・兼業など柔軟に対応可）を公募、採用する予定です。もちろん、大学院生も募集しております。研究や開発技術のみならず、私たちが研究や技術開発を行うにあたっての理念、ビジョン、人材育成の考え方についてもご説明させていただきます。本セミナーをお聞き下さり、応募についてもご検討いただければ大変幸いです。会場の都合上、本セミナーには定員がございますが、定員を増やすこともできますので、特に上記の公募にご興味のある方は coordinator(a)dm.sanken.osaka-u.ac.jp までご連絡いただければ幸いです。また、参加費は無料ですので、私たちの研究成果にご興味のある方、これからデータ解析を始めたい方、近年様々な分野で必要とされているIoT ビッグデータ解析について学びたい方も大歓迎です。参加希望者が定員を大幅に超える場合には、別途同様のセミナーを大阪大学産業科学研究所において開催することも考えております。研究者・技術者の方々、学生の方々の多くの参加をお待ちしています。　大阪大学産業科学研究所　産業科学AIセンター　副センター長　教授　櫻井保志　准教授　松原靖子　連絡先：　〒567-0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘8－1 　TEL：06-6105-6510 　Email: coordinator(a)dm.sanken.osaka-u.ac.jp https://www.dm.sanken.osaka-u.ac.jp/ ===================== セミナー概要：時系列ビッグデータは、車両・交通システムやIoTに代表される各種センサネットワーク、スマート工場における品質モニタリング、Webサービスにおけるユーザのアクティビティ、医療分野における生体情報等、様々なドメインで大量に発生し続けています。私たちの研究室（大阪大学産業科学研究所産業科学AIセンタートランスレーショナルデータビリティ研究分野）では、様々な時系列ビッグデータの中から重要な情報や現象を自動的に解析・統合・管理することにより、将来発生するイベントをリアルタイムに予測するための技術を開発しております。また、私たちは様々な企業と連携しながら、将来予測に基づき社会活動を最適化するための人工知能基盤を開発しています。本セミナーでは、まずAI・ビッグデータ解析に関する概要についてお話し、そして世界最先端の技術として私たちの研究成果である時系列ビッグデータ解析技術、特に非線形テンソル解析に基づく予測技術、リアルタイム要因分析技術などを紹介いたします。また、時系列ビッグデータ解析の応用例として、具体的な事例をいくつか紹介いたします。 =====================

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CFP: iCAST Special Session on "Awareness Technology for Economic and Social Data Analysis" （〆切：July 26）
by Takako Hashimoto 05 Jul '19

05 Jul '19

日本データベース学会のみなさま（重複して受け取られた場合はご容赦ください）千葉商科大学の橋本と申します。本年10月23日〜25日まで、盛岡で開催される iCAST 2019 の Special Session "Awareness Technology for Economic and Social Data Analysis" CFPを送付させていただきます。本セッションの目的は，機械学習の手法で経済データ及び社会科学などのデータを分析する研究者のディスカッションの場を作りたい，ということです。機械学習による経済・社会データの分析手法についてもっと議論したい，と感じていらっしゃる研究者に是非とも参集頂きたいと思っております。ご投稿を検討いただければと思います。宜しくお願いいたします。橋本 −−− Session Title: Awareness Technology for Economic and Social Data Analysis at The 10th IEEE International Conference on Awareness Science and Technology iCAST 2019 October 23 - 25, 2019, Morioka, Japan Webpage: http://www.chishiki.soft.iwate-pu.ac.jp/icast2019/ <http://www.chishiki.soft.iwate-pu.ac.jp/icast2019/> Organizers: Prof. Yukari Shirota (Gakushuin University) yukari.shirota(a)gakushuin.ac.jp <mailto:yukari.shirota@gakushuin.ac.jp> Prof. Takako Hashimoto (Chiba University of Commerce) takako(a)cuc.ac.jp <mailto:takako@cuc.ac.jp> Prof. Basabi Chakraborty (Iwate Prefectural University) basabi(a)iwate-pu.ac.jp <mailto:basabi@iwate-pu.ac.jp> Abstract: In the field of economic, social and environmental data analysis, machine learning technologies have been more and more used. The analysis target include stock process, GDP, exchange rate, Gini index, TFR (total fertility rate), working population, and profit of company. However, in some conferences concerning economics, there is not enough discussions on the data analysis technologies. Especially concerning the latest machine learning analysis methods, there is quite few comments because the audience have not enough knowledge on the machine learning technologies. The organizer will propose the special session so that we can discuss the data analysis method and the used data. We will exchange advices and comments using concrete library names such as sklearn and the source data such as World Bank. The special session will contribute a lot to economic data analysts, because they will be able to know other researcher methodologies. Therefore, the papers are limited to be ones that use machine learning methods including PCA(Principal Component Analysis) and SVD(Singular Value Decomposition) other than DNN and tree-based models and others. The target data must be no image data, because the image analysis is out of this theme. The main target is economics data analysis. However other non-image data analysis is welcome. Topics of Interests include but are not limited to: (1) Classification or regression of economics/social/environmental data (2) Social media data analysis by machine learning methods (3) Financial prediction/analysis by machine learning methods (4) Sustainable Development Goals related data analysis by machine learning methods (5) Visualization of those data analyses Venue: AIINA 7th, & 8th. Fl., Morioka, Iwate, Japan. http://www.aiina.jp/en/ <http://www.aiina.jp/en/> (4mins. Walk from Morioka station, 8mins drive from Tohoku Expressway) Paper Submission Procedure: Electronic version of full paper (IEEE format, A4 six-page standard including figures and tables) complete with authors' affiliations should be submitted through official site. All accepted papers will be sent to IEEE Xplore Digital Library. Selected papers will be recommended for post-conference publication in some Science Citation Index Expanded, EI, or Scopus journals. Important Dates: • June 3, 2019: Deadline of Special Session (SS) proposal • June 28, 2019: Notification of Acceptance of SS proposal • July 26, 2019: Deadline of paper submission (both general session and SS) • August 30, 2019: Notification of paper acceptance • September 17, 2019: Submission of final camera-ready papers • September 10, 2019: Deadline for registration -- Takako Hashimoto, Ph. D. Vice President, Chiba University of Commerce (Professor) Director, International Center, Chiba University of Commerce IEEE R10 Secretary (2019) Past Chair, IEEE MGA Membership Recruitment and Recovery (2017-2018) 1-3-1, Konodai Ichikawa City, Chiba, 272-8512 Japan,　tel:+81-47-373-4222 takako(a)cuc.ac.jp

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CFP: The 4th International Workshop on Application of Big Data for Computational Social Science (7/19〆切)
by Mitsuo Yoshida 03 Jul '19

03 Jul '19

日本データベース学会の皆さま # 重複して受け取られた場合はご容赦ください豊橋技術科学大学の吉田です，こんにちは。計算社会科学研究会では，2019年10月にテッサロニキ（ギリシャ）で開催されるWI2019において，計算社会科学（Computational Social Science）に関するワークショップを企画しています。締め切りが7月19日に延長されましたので，改めてご案内いたします。また，本ワークショップと関連して，MDPI Informationに特集号を企画しましたので，こちらも投稿のご検討をお願いいたします（詳細は最下部をご覧ください）。このワークショップでは，大規模社会データ分析研究，社会シミュレーションによる理論的研究，バーチャルラボ（ウェブを使った大規模行動実験）による実験的研究，ソーシャルメディア分析などを使い，人間行動や社会現象を理解することを目指した研究論文を募集します。昨年まではIEEE BigDataで実施していましたが，今年はWeb Intelligence (WI)での企画となります。論文はACMフォーマットで最大8ページを受け付け，採録された論文はACM Digital Libraryに掲載される見込みです。論文の締切は2019年7月19日です。多数のご投稿をお待ちしています。 https://css-japan.com/abcss2019/ http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=90694 ====================================== The 4th International Workshop on Application of Big Data for Computational Social Science (ABCSS2019 @ WI2019) (WI2019 Workshop) https://css-japan.com/abcss2019/ ====================================== Contemporary social sciences are facing a serious paradigm shift because of the developments in computer and Internet technologies, though traditional social sciences are still very important. Big data, such as digital traces of online activities and mobility records, allows us to quantify human behavior and social phenomena at a fine-grained level, yet it is global in scale, thereby complementing experimental data and theoretical and computational simulation results. In some cases, we can even employ the methods of natural sciences, including physics, chemistry or biology, in order to analyze big data. From this perspective, we will organize the workshop of “applications of big data for computational social science.” The scopes of the workshop include the applications of big data, as well as the methods for collecting and using big data for computational social science. Moreover, theoretical frameworks and computational techniques for big data are also very important topics in our workshop. In this workshop, social sciences are not limited to sociology, economics, marketing, political science, but also include informatics, complexity science, econophysics, sociophysics, culturomics and the arts. * DATE & PLACE October 14-19, 2019, MET HOTEL (Thessaloniki, Greece) In conjunction with Web Intelligence 2019 (WI2019) https://webintelligence2019.com/ * RESEARCH TOPICS - Application of Sociology/Sociophysics using Big Data - Application of Econometric/Econophysics using Big Data - Social Media Data analyses from economic/political/social perspective - Informatics using social Big Data - Marketing science using social Big Data - Business analytics using Big Data on consumer behavior - Culturomics and art management - Analysis of reputation of entertainment using Big Data * IMPORTANT DATES - July 19, 2019 Workshop Papers submission - August 15, 2019 Notification of Acceptance/Rejection - August 25, 2019 Final, Camera Ready Papers, Due - October 14-19, 2019 Main Conference and Workshops * SUBMISSION We accept papers of up to 8 pages. - Paper Submission Page http://bit.ly/abcss2019submission Submitted papers should be formatted to the ACM Proceedings Manuscript Formatting Guidelines (see link to below). https://www.acm.org/publications/proceedings-template All registered papers that presented in this workshop will be submitted to ACM Digital Library with main conference papers, and will be submitted into some indexing system such as Web of Science, Scopus, DBLP and others. * Main Chairs Fujio Toriumi, The University of Tokyo, Informatics Akira Ishii, Tottori University, Social Physics Hiroki Takikawa, Tohoku University, Sociology Mitsuo Yoshida, Toyohashi University of Technology, Informatics Isamu Okada, Soka University, Informatics Drop us an email at abcss2019 [at] ss.cs.tut.ac.jp if you have any questions. * Program Committee Members Kimitaka Asatani, The University of Tokyo Takashi Kamihigashi, Kobe University Yasuko Kawahata, Gunma University Tetsuro Kobayashi, City University of Hong Kong Satoshi Kurihara, Keio University Asako Miura, Osaka University Makoto Mizuno, Meiji University Takayuki Mizuno, National Institute of Informatics Yuki Ogawa, Ritsumeikan University Karuna Pande Joshi, University of Maryland Takeshi Sakaki, Hotto Link Inc. Takuto Sakamoto, The University of Tokyo Kazutoshi Sasahara, Nagoya University Yoshimichi Sato, Tohoku University Naoki Sudo, Gakushuin University Toshiharu Sugawara, Waseda University Yoshihiko Suhara, Megagon Labs Masanori Takano, CyberAgent, Inc. Hideaki Takeda, National Institute of Informatics Shinichi Yamaguchi, GLOCOM Hitoshi Yamamoto, Rissho University Koichi Yasutake, Hiroshima University * Journal Special Issue We have a special issue of Information (MDPI journal) in connection with this workshop. Selected papers which were presented at this workshop are invited to be submitted as extended versions to this Special Issue of the journal Information. Each submission to this journal issue should contain at least 50% of new material, e.g., in the form of technical extensions, more in-depth evaluations, or additional use cases. Note that anyone can submit to the special issue. Our special issue of Information (MDPI journal): https://www.mdpi.com/journal/information/special_issues/ABCSS_2019 -- Mitsuo Yoshida < yoshida(a)cs.tut.ac.jp > Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology Room: C3-308 Phone: +81-532-44-6629 http://www.cs.tut.ac.jp/~yoshida/

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CFP: 2nd Int. Workshop on AI for 3D Big Spatial Data (AI3D), 9 Dec., 2019, CA, USA
by shaikh, salman ahmed 02 Jul '19

02 Jul '19

Second International Workshop on Artificial Intelligence for 3D Big Spatial Data Processing (AI3D 2019) ************************************************************************************************************* Co-located with IEEE ISM 2019, San Diego, California, USA, December 9-11, 2019 Weblink: https://sites.google.com/view/ai3d2019/home Recent advances in laser technology has evolved the importance of 3D spatial data and challenges considering is processing and management. 3D spatial data is usually generated as a stream of points by mounting scanning equipment on drones and cars for large area scanning or on some stationary platform for small area scanning or indoor scanning. The 3D spatial data offer a useful source of information for natural resource management, urban planning, autonomous driving, etc. Artificial intelligence (AI) has the potential to take the 3D spatial data processing into hypergrowth. Recently, 3D indoor mapping systems, terrestrial mobile mapping systems (MMS) and airborne LiDAR systems are capable of collecting terabytes of data (including images and point clouds) in a single scan or on a single trip. Existing approaches and tools lack the efficient management, processing and analysis of 3D spatial data. The solution to this problem lies in the use of Artificial Intelligence and Deep Learning to redefine the workflow. This workshop focuses on the use of Artificial Intelligence and Deep Learning to improve the processing, management and analysis of 3D Big Spatial data. The workshop aims at providing a platform to the group of researchers working in this direction to share their work, exchange ideas, and solve research problems. Topics of Interest ****************** A list of topics of interest includes but is not limited to: AI and the 3D scanning technologies and devices Use of AI in 3D view registration and surface modeling Intelligent LiDAR data processing, management and analysis Point cloud data processing and analysis Spatio-temporal data processing and analysis Geo spatial data processing and analysis Distributed, parallel and peer-to-peer approaches to index, search and process 3D Big spatial data AI based object detection from point cloud and images Supervised/Unsupervised object annotation in 3D data Point cloud data indexing and querying 3D Big spatial data architectures 3D Big spatial data visualization and analytics 3D Big spatial data cleaning, compression and integration Geographic Information Retrieval Indoor and outdoor mapping 3D mapping Urban Planning Spatial data applications User Interfaces and Visualization AI3D 2019 Special Journal Issues ********************************************** Accepted and presented papers at AI3D2019 will be considered for publication in Special Issues of the International Journals. Authors of the selected AI3D 2019 workshop papers will be invited to submit their work with further revision and extension to the special issues of the following journal: 1- Sensors (Special Issue for AI3D 2019) --------------------------------------- The sensors is an Open Access journal with High Visibility (indexed by the Science Citation Index Expanded, MEDLINE, Ei Compendex, Inspec and Scopus) and High Impact Factor (2.475 (2017) ; 3.014 (5-Years)). 1- Remote Sensing (Special Issue for Data Science, Artificial Intelligence and Remote Sensing) The remote sensing is an Open Access journal with High Visibility (Science Citation Index Expanded, Scopus, Ei Compendex, and others) and High Impact Factor (3.406 (2017) ; 3.952 (5-Years)). Submission Instructions and Review Process ********************************************** Authors are invited to submit an 8-page (regular), 4-page (short), and 2-4 page (vision or on-going) manuscript in double-column IEEE format. Manuscripts must be written in English and follow the instructions in the Manuscript Formatting and Templates page. Document templates are located at: --------------------------------------- Word ( http://media.wix.com/ugd/346a54_3feb3b10846a4532951e3fcae6767fae.doc?dn=MSW… ) LaTeX (http://ism2017.asia.edu.tw/wp-content/uploads/2017/01/ieeetran5.zip) LaTeX (Bibliography Files) ( http://ism2017.asia.edu.tw/wp-content/uploads/2017/01/ieeetranbst1.zip) All paper submissions will be carefully reviewed by at least three experts and reviews will be returned to the author(s) with comments to ensure the high quality of the accepted papers. The authors of accepted papers must guarantee that their paper will be presented at the workshop. Please only submit original material where copyright of all parts is owned by the authors declared and which is not currently under review elsewhere. Please see the IEEE policies for further information. Manuscript Submission Instructions: ---------------------------------------- Only electronic submission will be accepted. Technical paper authors MUST submit their manuscripts through EasyChair. Manuscripts may only be submitted in PDF format. Camera-ready Submission Instructions: ------------------------------------------- Your final papers MUST be formatted to IEEE Computer Society Proceedings Manuscript Formatting Guidelines (see the templates listed earlier). It is highly recommended that you proofread and check the layout of your paper BEFORE submitting. Note: Every paper accepted for publication in the Proceedings MUST be presented during the workshop. Every paper accepted MUST have attached to it at least one registration at the full member/nonmember rate. Thus, for a paper for which all authors are students, one student author will be required to register at the full registration rate. Failure to do so will result in removal of your paper from the conference proceedings. Regular workshop papers allow up to 2 extra pages and short papers up to 1 extra page with $150 per extra page. Contribution Types: ---------------------- Full research paper: 8 pages Short research paper: 4 pages Vision or on-going research paper: 2-4 pages Key Dates: ----------- Paper submission deadline: September 22, 2019 Notification of acceptance: October 21, 2019 Camera ready deadline: October 31, 2019 Workshop date: December 9, 2019 Organization Committee ************************** General Co-Chairs: ------------------ Prof. Dr. Sisi Zlatanova, UNSW, Australia Dr. Kyoung-Sook Kim, AIRC, AIST, Japan Program Co-Chairs: ------------------ Dr. Salman Ahmed Shaikh, AIRC, AIST, Japan Dr. Jun Lee, AIRC, AIST, Japan PC Members: ----------- Prof Dr. Liangliang Nan, TU Delft, Netherlands Prof. Dr. Adam Jatowt, Kyoto University, Japan Dr. Akiyoshi Matono, AIRC, AIST, Japan Dr. Jianquan Liu, NEC, Japan Prof. Dr. Omar Arif, NUST, Pakistan Prof. Dr. Mohsin Memon, MUET, Pakistan Dr. Savong Bou, Toyota Technological Institute, Japan Dr. Chidchanok Choksuchat, Prince of Songkla University, Thailand Dr. Yuyang Dong, NEC, Japan More to be added For any query, contact us at: ai3d2019-ml(a)aist.go.jp **************************************************** Best Regards, --- Salman Ahmed Shaikh Research Scientist Artificial Intelligence Research Center (AIRC) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Tokyo Waterfront 2-4-7 Aomi, Koto-ku, Tokyo 135-0064 JAPAN

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【リマインダ】情報処理学会第241回自然言語処理研究会発表募集（締切：7/23）
by Yasutomo Kimura 02 Jul '19

02 Jul '19

日本データーベース学会の皆様，小樽商科大学の木村と申します．発表申し込み締切が近づいてきましたので再度案内を送らせていただきます． 8月29日(木)，30日(金)に小樽商科大学で開催します第241回自然言語処理研究会の発表募集の案内をお送りします．第241回NL研究会（8/29-30@小樽）はNLP若手の会（8/26-28@札幌）と連続で開催します． NL研究会では「優秀研究賞」に加えて「若手奨励賞」を設けることになりました．発表内容は，NLP若手の会の発表と同様の内容でも構いません．ぜひ， NLP若手の会とNL研究会の合わせての参加をご検討ください．皆様のご投稿をお待ちしております． ----------------------- 情報処理学会第241回自然言語処理研究会発表募集 https://nl-ipsj.or.jp ●日程: 2019年8月29日(木)，30日(金) ●会場: 小樽商科大学　5号館　470号室 (〒047-8501 北海道小樽市緑3丁目5-21) ●発表申込締切: 2019年7月23日(火) ●原稿締切: 2019年8月6日(火) ※厳守 ●原稿ページ数:2ページ以上電子化にともないページ数に上限はありません． ※ただし20ページを越える場合は事前にご連絡ください． ●発表時間予定: 一般講演形式 1件30分 (発表20分、質疑10分) ※ 発表時間の調整について従来の一般講演形式(発表20分，質疑10分)に加えてショート形式(発表10分，質疑10分)，討議形式(発表10分，質疑討論20分)など，発表者からの要望に応じて発表の合計時間を調整します．アイデアレベルの研究の紹介や，研究の詳細まで話したいので時間がほしい，などの要求を発表申込の備考欄にご記入いただければ，それらを考慮してプログラムを作成します．ぜひご活用ください． ●優秀研究賞研究会に投稿された予稿の中から特に優れたものを優秀研究賞として表彰する予定です． ●若手奨励賞筆頭著者で発表をした方が下記の基準を満たしている発表者に対して，研究会参加者による投票とします．選考基準: その年の年度頭に３０歳未満または（社会人博士も含む）学生に対して，５〜１０発表に１件を目処として授与する予定です． ●YANS（NLP若手の会）とNL研の投稿内容について YANSの発表と同じ内容の投稿をしても問題ありません． ●発表申込先: 下記専用サイトよりお申込みください． https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/NL/ （研究会ホームページからもアクセスできます） ●動画中継インターネットや人員の状況から動画中継はいたしません．ご迷惑をおかけしますが，意見のある方はこちらに投稿ください． ●問い合わせ先: 木村泰知(小樽商科大学) E-mail: kimura (at) res.otaru-uc.ac.jp ●今後の予定第242回研究会 2019年10月予定 ★研究報告のペーパーレス化本研究会はペーパーレスでの開催となり，印刷した研究報告の配布を行いません．また，特許出願の公知日（研究報告の公開日）が従来より1週間早まりますので，ご留意ください． ※自然言語処理研究会に登録されている方研究報告は研究発表会の1週間前に電子図書館と当日閲覧用サイトで公開します．当日は資料をプリントアウトしてご持参いただくか，ご自身の PCにダウンロードのうえ，ご持参ください．情報処理学会電子図書館（情報学広場） https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/　（ユーザ登録が必要です）当日閲覧用サイト http://www.ipsj.or.jp/sig-reports/ ※自然言語処理研究会に登録されていない方当日受付で本研究発表会の資料閲覧用にUSBメモリを貸し出します．当日はノートPC等をご持参ください．なお，当研究会にご登録頂くことで，本研究会の資料をバックナンバーも含めて電子図書館で購読できます．登録されていない方は，是非この機会に研究会に登録してください（登録まで最大3日かかりますのでご留意ください）． ★研究会への登録をお勧めします年に２回以上の参加を見込まれる方は，研究会に登録される方が（ほぼ）お得になります．研究会登録は以下のウェブサイトから行えます． http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/toroku.html ★受け付けは先着順で行なっております多数のお申し込みを頂いた場合，次回の研究会にまわって頂くようお願いする場合があります．なるべく早めにお申し込み下さい． ★締め切り後の発表キャンセルは原則としてできません発表申し込み後にキャンセルの必要が生じた場合は，至急ご連絡ください．発表申込後，原稿提出締め切りまでに原稿が到着しない場合には，幹事団の判断により発表を取り消しさせていただくこともあります． ★論文提出締切後の原稿差し替えはできません論文提出締切後は，訂正版のアップロードやウェブ上での配布などの原稿差し替えは一切できませんので，予めご留意ください． ※正誤表の掲載が可能な場合がありますのでご相談ください． ★研究会幹事団主査：　関根聡　　（理化学研究所）幹事：　木村泰知　（小樽商科大学）　笹野遼平　（名古屋大学）　進藤裕之　（奈良先端科学技術大学院大学）　中澤敏明　（東京大学）　西川仁　　（東京工業大学）　桝井文人　（北見工業大学）　横野光　　（株式会社富士通研究所）運営委員：　内海慶　　（株式会社デンソーアイティーラボラトリ）　内田ゆず　（北海学園大学）　江原遥　　（静岡理工科大学）　大内啓樹　（理化学研究所/東北大学）　亀甲博貴　（京都大学）　小林暁雄　（理化学研究所）　斉藤いつみ（日本電信電話株式会社）　佐々木稔　（茨城大学）　貞光九月　（フューチャー株式会社）　佐藤敏紀　（LINE株式会社）　須藤克仁　（奈良先端科学技術大学院大学）　土田正明　（株式会社コトバデザイン）　成松宏美　（日本電信電話株式会社）　西田京介　（日本電信電話株式会社）　羽鳥潤　　（株式会社 Preferred Networks）　牧野拓哉　（株式会社富士通研究所）　増村亮　　（日本電信電話株式会社）　馬緤美穂　（ヤフー株式会社）　松林優一郎（東北大学）　三輪誠　　（豊田工業大学）　森田一　　（株式会社富士通研究所）　谷中瞳　　（理化学研究所）　吉川克正　（株式会社コトバデザイン） -----------------------

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