September 2020 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

研究員公募のご案内
by Tomoki Yoshihisa 09 Jun '21

09 Jun '21

日本データベース学会のみなさま大阪大学の義久です。お世話になっております。 MaaS (Mobility as a Service) に関する研究の研究員を募集しております。概要は下記です。詳細は https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?fn=3&id=D120050851 をご覧ください。適任の方、興味をもちそうな方がおられましたら、お声がけいただければ幸いです。ご質問等ございましたらお気軽にお問い合わせください。［研究内容] Society 5.0における社会課題解決に向けた利用者誘引型低遅延MaaS基盤に関する研究 MaaS (Mobility as a Service) は、シェアカーによる環境センシングなどにより、Society 5.0における社会課題の解決に活用できます。我々の研究チームでは、利用者を社会課題解決に誘引するためにMaaSマイル（社会課題解決と利用者利益とを関連付ける数値化された資源）を提案し、利用者誘引型低遅延MaaS基盤を研究開発しています。本公募では、MaaSマイルの計算式、計算に必要なデータを低遅延に収集、分析する技術、MaaS基盤の社会実装等に関する研究を推進する研究員を募集します。情報分析技術、都市計画、情報インフラ、など様々な分野からの応募を期待します。［勤務場所］大阪府豊中市待兼山町1-32（大阪大学豊中キャンパス）［勤務形態］非常勤（任期あり）［応募資格］・博士学位取得者（取得予定も含む）・本研究を意欲的に取り組める者［募集期間］ 2020年05月25日～ 2020年07月31日ただし、採用者が決定した時点で締め切ります。［連絡先］大阪大学サイバーメディアセンター義久智樹　yoshihisa(a)cmc.osaka-u.ac.jp 何卒よろしくお願い致します。 -- 義久智樹

1 2

大阪大学　特任助教（常勤）・研究員の公募
by makoto onizuka 17 May '21

17 May '21

データベース学会の皆様，阪大の鬼塚です．阪大の情報科学研究科鬼塚研にて特任助教（常勤）・研究員の公募を行っております．研究課題はOLAP・データ分析向けの分散処理エンジン・分散データベースです．詳細は以下のURLをご確認ください．応募締め切りは1月末日です．日本語：http://www.ist.osaka-u.ac.jp/japanese/introduction/job-openings.html 英語：http://www.ist.osaka-u.ac.jp/english/introduction/job-openings.html

1 2

[CFP] 第16回WI2研究会（11/27-28@オンライン）
by Shingo Otsuka 09 Jan '21

09 Jan '21

日本データベース学会の皆様神奈川工科大学の大塚です。お世話になっております。第16回WI2研究会のCFPをご案内します． 11/27(Fri), 28(Sat)にオンラインでの開催となります．新型コロナの影響を受け，6月の開催を見送ることになった，第16回WI2研究会ですが，11月にオンラインで開催することといたしました．オンライン開催に伴い，ポスター発表は行わず，口頭発表の通常エントリのみの募集となります．詳しくは以下のCFPをご確認ください．発表申込期限は11/6(Fri)です．皆様のお申し込みをお待ちしております． --- ARG 第16回Webインテリジェンスとインタラクション研究会発表募集のご案内運営委員長　大塚真吾第16回Webインテリジェンスとインタラクション研究会を来たる2020年11月27日（金），28日（土）にオンラインで開催いたします．今回は参加費を【無料】とする予定です．オンライン開催に伴い，口頭発表のみの募集となります．募集形態や表彰規定など，詳しくは本CFPをご確認ください．たくさんのご発表，お待ちしております． ───────── ◇講演募集 ───────── World Wide Webはその誕生以来，様々なコンテンツやサービスが誕生してきました．それにより，その情報構造やアクセス方法も劇的に変化してきました．そのような変化の過程において，ユーザの情報閲覧行動やコミュニケーション行動も多様化してきました．本研究会では，多様化・複雑化したWebを利用するユーザを支援するべく，計算機科学だけでなく社会学や人間科学などの観点からも方法論を模索し，解決案を実現することを目指しております．ベースとなる計算機科学においては，データ工学，人工知能，自然言語処理，ヒューマン・コンピュータ・インタラクションなどに携わる研究者が集まり，その研究領域を超えた議論をしたいと思います．また，Webを対象にした社会学，教育学，心理学的なアプローチを採っている研究者も集まり，技術ベースのアプローチとの融合や，新規分野の開拓を行っていきたいと考えております．本研究会では，人工知能に代表される知的情報処理技術，Web上の情報リソースに効率的にアクセスするためのデータベース技術，Webからの知識獲得を行うための自然言語処理技術，Web上のコミュニケーションを支えるヒューマンインタフェース技術，およびこれらを融合したシステム設計技術などに関する研究発表を募集します． ───────── ◇講演募集分野 ───────── (Ａ) 知的情報処理技術・情報推薦，パーソナライゼーション，ユーザモデル，情報可視化，ソーシャルネットワーク分析，マルチメディア検索，Webエージェント技術 (Ｂ) 自然言語処理技術・情報検索，情報抽出，自動要約，質問応答，文書クラスタリング，テキストマイニング (Ｃ) Web基盤技術・XML，半構造データ処理，メタデータ応用，アノテーション技術，セマンティックWeb，Linked Data，オントロジ，Webサービス，セキュリティ，プライバシ，情報構造化，電子図書館 (Ｄ) Webインタラクション技術・意思決定支援，ユーザ行動分析，エンタテイメント，協調作業支援，適応型インタフェース，ヒューマンコミュニケーション，創造性支援，教育支援，社会分析 (Ｅ) その他・Webインテリジェンスとインタラクションに関するテーマ全般 ───────── ◇発表種別 ───────── (１) ロング発表原稿6ページ，持ち時間30分（20分発表，10分質疑応答）の口頭発表となります．実験結果などが出揃った分量の多い研究発表はこちらでお申し込みください． (２) ショート発表原稿2あるいは4ページ，持ち時間18分（12分発表，6分質疑応答）の口頭発表となります．これからどのような研究をするかを説明するポジションペーパーの発表や，前回の発表からの進捗分の発表，サーベイ報告や，市場調査報告，ユーザアンケートの結果報告，システム開発報告，サービス提案などにご利用ください． (注意点) 発表は先着順に受付け，多数の場合はお断りする場合がございます． ───────── ◇プロシーディングスと電子版の公開 ───────── 論文は，当日の資料として電子版を参加者に対してWeb上で公開します．全てのプロシーディングスにボリューム番号を付け，全ての論文に発表番号とページ番号を付与します．なお，オンライン開催に伴い，紙媒体のプロシーディングスは用意いたしませんのでご了承ください． ───────── ◇表彰制度 ───────── 全ての発表は，その場に参加している全ての専門委員により審査され，特に優秀な研究を表彰いたします．受賞研究は，当研究会ホームページやメーリングリスト，その他ソーシャルメディアにより，広報したいと思います．発表種別に応じて下記の表彰種目を用意しております．＜口頭発表＞優秀研究賞：研究の新規性，有用性，完成度とプレゼンテーションの観点から，特に優秀な研究に授与されます．萌芽研究賞：優秀研究賞を除き，研究の新規性と萌芽性の観点から，将来発展が期待される研究に授与されます．学生奨励賞：上記賞を受賞した発表を除いて，学生の発表で，研究の新規性，有用性，完成度とプレゼンテーションの観点から，特に優秀な研究に授与されます． ───────── ◇研究会開催報告での広報 ───────── 研究会終了後に，研究会開催報告を本研究会ホームページに掲載します．その際，発表の様子を撮影した写真を掲載することもあります．参加できなかった方の情報収集の手助けになると思いますので，ご理解とご協力をお願いいたします． ───────── ◇開催要領 ───────── 日時：2020年11月27日（金），11月28日（土）会場：オンライン参加資格: 特になし発表申込の締切日: 2020年11月6日（金）原稿提出の締切日: 2020年11月20日（金）申込方法: 下記の発表申込フォームに必要事項を記入の上，発表申込・問合先までE-mailでお知らせください． ====================================================================== 　　　　　　　第16回WI2研究会発表申込フォーム発表題目：著者：所属：代表者連絡先氏名：住所： TEL： E-mail：発表種別：ロング発表／ショート発表学生による発表：はい／いいえ（※学生による発表の場合，学生奨励賞の対象となります）発表要旨（※プログラム作成時の参考にさせていただきます．300文字～400文字）： ■発表申込・問合先北山大輔（工学院大学） E-mail: kitayama＜アットマーク＞cc.kogakuin.ac.jp ※発表題目や発表要旨など，プロシーディングスに掲載する情報は，原稿提出の締切日まで差し替えを認めます． ====================================================================== ──── ◇参加費・プロシーディングス代 ──── ＜参加費＞無料＜プロシーディングス代＞無料 ──── ◇発表申込・問合先 ──── 北山大輔（工学院大学） E-mail: kitayama＜アットマーク＞cc.kogakuin.ac.jp 主催　ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会 http://www.sigwi2.org/

2 3

DBSJ Newsletter Vol. 13, No. 5: ICML2020, KDD2020, VLDB2020参加報告, VLDB2020開催報告
by maruhashi.koji＠fujitsu.com 30 Sep '20

30 Sep '20

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2020年10月号 ( Vol. 13, No. 5 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では7月から9月までに開催されましたICML, KDD, VLDBの参加報告，ならびにVLDBの開催報告記事をご寄稿いただきました．特に元々東京開催予定だったVLDBの開催報告につきましては，オンライン開催のための技術的な支援とウェブ関係の取り組みも併せ，３件のご寄稿を頂きました．本号ならびにDBSJ Newsletterに対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてのご意見がございましたらnews-com [at] dbsj.orgまでお寄せください．日本データベース学会電子広報委員会（担当編集委員　丸橋弘治） ======================================================================== ---- 目次 ---- １．ICML2020 参加報告　　加藤圭造（株式会社富士通研究所）２．KDD2020 参加報告　　中嶋一貴（東京工業大学）３．VLDB2020 参加報告　　小出智士（株式会社豊田中央研究所）４．VLDB2020 開催報告　　石川佳治 (名古屋大学) ５．VLDB2020 の舞台裏　　宮崎純 (東京工業大学) ６．VLDB2020 Webページ奮闘記　　横山昌平 (東京都立大学) ======================================================================== ■ １ ■　ICML2020 参加報告加藤圭造（株式会社富士通研究所）【会議概要】 2020年7月12日から7月18日にかけてオンライン開催されたThe Thirty-seventh International Conference on Machine Learning (ICML2020) に参加しました．本会議はNeurIPSと並んで (近年では，ICLRも比肩されることがあります) 機械学習分野のトップ会議であり，機械学習の基礎から応用まで幅広い研究が発表されます．今年度は投稿数4,990件，採択数1,088件，採択率21.8%でした．オンライン開催で会場のキャパシティによる発表制限が無くなるため，採択率が例年より高くなるのではとの予測もありましたが，実際には昨年度の22.6%よりも更に低い採択率となりました．近年，AI分野の会議の論文投稿数が過熱しておりますがICMLも例外ではなく，昨年度の3424件に対し45%も増加しています．国別の採択数を見ると，1位は米国の728件（66.9%），2位は英国の123 件（11.3%) ，3位が中国の122件（11.2%）でした．この傾向は機械学習技術が重要となるコンピュータビジョン (CV) 分野でのトップ会議CVPR2020における国別の採択率が1位は中国の39.2%，2位は米国の22.7%，3位は不特定の6.2%であったのと大きく異なります．近年AI分野での躍進が目覚ましい中国ですが，基礎理論よりも実応用に注力している事の現れかと思います．日本からの採択は31件 (2.8%) であり多いとは言えない状況ですが，東京大学/理研の杉山先生が著者別採択数では単独首位の11件と存在感を見せる場面もありました．【研究のトレンド】 ICMLでの発表は多岐に渡り，Graph Neural Network，Explainable AIなど様々なトレンドがあることを感じましたが，本報告では自然言語処理 (NLP) ，CVなど周辺分野を含めて特にホットなトピックであると感じた教師無し学習/生成モデルに注目したいと思います．機械学習の実用において，教師データの用意にかかるコストが課題となります．教師データを用いない教師無し学習により，データの生成規則を学習する生成モデルはその対策として注目されています．チュートリアルセッションでも” Representation Learning Without Labels”と教師無し学習に関するセッションが開催されました．また，Outstanding Paper Honorable Mentionにも”Generative Pretraining From Pixels”と生成モデルに関する論文が選出されました．この論文では画像において，入力された画素系列から次にどのような画素が生成されるかを自己回帰的に予測する Image GPTを提唱しています． Image GPTによる学習の利点は，単に予測が出来る様になるというだけでなく，ダウンストリームタスクに有効な特徴量の事前学習が可能であることです．Image-GPTの事前学習で獲得された特徴量は，CIFAR10の画像分類タスクにおいて教師ラベル有りのImageNetを用いて事前学習したResNet152の性能を上回るなど目を見張る効果を発揮しました．GPTは元々自然言語処理 (NLP) の分野で脚光を浴びたモデルであり，入力された単語系列から次にどのような単語が生成されるかを予測します．NLP分野でもBERT，XLNetといった自己回帰モデルの学習により獲得した特徴量は文書分類，含意関係認識等様々なNLPタスクで有効な事が知られています．大規模データによる事前学習は引き続き注目したいトピックです．私が本会議で発表した”Rate-Distortion Optimization Guided Autoencoder for Isometric Embedding in Euclidean Latent Space”も生成モデルに関するものです．先述のGPT はデータの生成過程の確率モデルを明示的に持たないのに対し，VAEの様に確率モデルを学習する手法があります．データの生成確率が分かれば，正常データの確率分布との違いから異常データを検出するなど，様々なアプリケーションに用いる事が可能です．しかし，VAEやGANといった従来の生成モデルでは，特徴量空間における確率分布と実際のデータ空間での確率分布の関係が十分に考慮されておらず，学習した特徴量空間での変数が実際のデータに与える影響の定量的な解釈や正確な確率分布の推定が困難という課題がありました．私たちはこの課題を解決するべく，データを特徴空間に等長的 (元の空間の距離や確率分布が変換後の空間でも保たれる) に変換可能な生成モデルを新たに開発しました．映像圧縮等に用いられる情報通信理論，特にRate-distortion (RD) 理論において，理想的な圧縮の際にはデータの変換が等長的変換と等価である正規直交変換になることに着想し，RD最適となるように設計した誤差関数のもと深層生成モデルを学習することで，学習後のモデルの変換が等長的となることを数学的に証明しました．効果として，通信アクセスデータなどの異常検知のベンチマークで，従来の深層生成モデルの誤り率と比較し世界最高精度を達成しました．先述の大規模データの教師無し学習で獲得した特徴量により種々のタスクの性能が向上している一方で，その特徴がデータにとってどの様な意味を持つのかの解明は十分ではありません．実用においては，特徴の解釈も重要な課題の一つになると思われます．【オンライン開催について】今年度はCOVID-19の影響を受け多くの会議がオンライン開催となっています．ICML 2020ではポスターセッションの代わりに事前収録したビデオを配信し，質疑応答は発表毎にアサインされた特定の時間にZoomによるビデオチャットで行われました．発表を並ばずに好きな時間に聞けるという利点がある一方，時差の問題や会場ならではの熱気を感じる事が出来ない，ネットワーキングが難しいなどの不利な点も感じました．次回以降の開催ではオンライン，オフライン融合型の双方の利点を享受できる様な形式を期待します．（加藤圭造　株式会社富士通研究所） ----------------------------------------------------------------------- ■ 2 ■　KDD2020 参加報告中嶋一貴（東京工業大学） 2020年8月23日から27日まで開催された，KDD2020 (26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining) に参加してきました．KDDは，データマイニング・データサイエンス分野のトップ会議です．本来はサンディエゴで開催される予定でしたが，コロナウイルスの影響でオンライン開催となりました．今年は68ヵ国から3950名の参加登録があったとのことで，KDDへの注目の高さがうかがえます． KDDの論文は，Research trackとApplied Data Science trackの2つに分かれます．前者は一般的な研究論文で，後者はビジネス・産業における実務に重点を置いた論文です．Research trackには過去最多の1279件の投稿があり，そのうち217件が採択されました．トピックは，(流行り寄りではあるものの) 基礎理論から流行りのものまで幅広く取り扱っていました．Applied Data Science trackでは，761件の投稿のうち121件が採択されました．本会議では，Research trackのグラフ・ネットワークに関する発表を中心に聴講しました．いくつかの発表を聴講して，「一般的な仮定で確立されてきた理論保証付きのネットワーク解析手法をより実用的なシナリオで機能できるようにする」という目的が研究コミュニティ内に共有されていると感じました．従来の一般的な仮定とは，エッジに向きや重みが無い・グラフは静的・ノードやエッジは1つの種類しかない (=グラフが均質) などが挙げられます．KDD2020では，特に「Heterogeneous network (非均質なグラフ)」「Hypergraph (エッジに任意の個数のノードを含むグラフ)」「Temporal network (動的なグラフ)」に対する理論的解析手法の研究が目立ちました．また，他者の様々な発表を聞いてKDDの特色を感じ取りました．KDDは(1) 結果のインパクトの大きさ，(2) 結果の再現性，(3) オリジナリティの3つを主に論文に求めているように思います．採択論文の発表は，分野を深く知らない自分が見てもわかりやすくインパクトの大きいものばかりでした．また，論文の著者は，本文に加えて最大2ページまで，結果の再現性を補強する資料を書くことが推奨されています．結果の再現性の補強とは，例えば，緻密な理論的分析，実験で使用したデータ・ソースコードの公開，実験手順の詳細な記述などが該当します．査読において「再現性」という評価項目があったことからも，結果の再現性が重視されていることがうかがえます．そして3つ目のオリジナリティは，他の関連するトップ会議と比較して高く評価されている印象を受けました．理論的分析はまだ詰めきれていないけれど独創性・新規性で圧倒するような論文もいくつかあり，「アイディアの面白さ・ユニークさを大事にする」というKDDの理念が伝わってきました．私は「Estimating Properties of Social Networks via Random Walk considering Private Nodes」というタイトルで発表を行いました．研究の目的は，友人を非公開とするプライベートノード (例: Twitterの鍵アカウント) が存在するソーシャルグラフの統計量をランダムウォークベースで高精度に推定できるようにすることです．従来の研究では，プライベートノードに起因する推定値のバイアスは修正できないものとして無視されてきました．本研究では，「ソーシャルグラフ上に一様独立にプライベートノードが存在する」という仮定を導入することで，プライベートノードによる推定値のバイアスをほぼ完全に修正できることを理論的かつ実験的に示しました．発表後に「あなたの論文を読んだよ！」と連絡をくれた方がいて，とても嬉しかったです．本会議の終わりには，ネットワーク科学分野 (特にネットワーク上の感染伝搬) で著名なAlessandro Vespignani先生によるKeynote「Computational Epidemiology at the time of COVID-19」がありました．ご自身のこれまでの研究成果と紐づけながら，コロナウイルスに関するcomputationalな感染予測アプローチを紹介するという内容でした．Google Flu Trendsによるインフルエンザ予測が上手くいかなった教訓から，ビッグデータだけでなくモデル・シミュレーションによる感染予測が重要である，とのことでした．特に印象的だった言葉は「詳細な感染伝搬過程のモデルが常に良い予測をするわけではない」ということです．数多くの感染伝搬モデルを試行されてきたであろうVespignani先生の主張にはかなりの説得力がありました．この講演を通じて，感染伝搬に関する数理的なモデルやシミュレータの研究成果には長年の膨大な蓄積があるのだと認識することができました．また，ビッグデータ基盤研究会 (9/14, オンライン開催) においても，KDD2020の参加報告をさせていただきました．発表のスライドを以下のURLに公開してありますので，ご興味のある方は是非ご覧ください． https://kazuibasou.github.io/slides/bdi_KDD2020.pdf 次回のKDD2021は2021年8月にシンガポールで開催されます．現地によるオフラインと遠隔によるオンラインの同時開催だそうです．興味を持たれた方はぜひ投稿・参加をご検討ください．（中嶋一貴　東京工業大学） ----------------------------------------------------------------------- ■ 3 ■　VLDB2020 参加報告小出智士（株式会社豊田中央研究所） VLDB 2020 (第46回) は8月31日から9月4日まで開催されました．本来は東京で開催予定でしたが，新型コロナウィルスの影響でオンライン会議として開催され，私も自宅から「在宅国際会議」に参加しました．発表によると，採択率は全体で25.0% (207/827) でした．私自身，VLDBに初参加であり，また自分自身の論文が採択されたこともあり，今回の VLDBを非常に楽しみにしていた一人でした．一方で (オンラインDEIMの参加経験はあったものの) オンライン国際会議は初めてということもあり，差し支えなく発表できるだろうか，という不安もありました．実際には，時差を解消する形で各発表が2度行われる，というタイムテーブルを採用しており「なるほど」と膝を打ちました (ウェブサイトのナビゲーションやデザインは素晴らしく，複雑なスケジュールにも関わらず快適に参加できました)．また "Virtual Tokyo" のセッションの動画を視聴し「東京で開催されていたらどんな感じだったのだろう」ということに思いを馳せることもできました．セッションでの各講演は Youtube の録画を視聴し，その後ライブQAという形式でした．通常の国際会議ですと重複したセッションはどちらかを聞き逃すことになりますが，今回の形式ではいつでもビデオの視聴が可能であったため，気になる発表を聞き逃すことがなく，その点はオフラインの会議にはない利点だと感じました．一方で，研究者同士の立ち話や挨拶，知り合いを増やす，という機会は (すくなくとも私の場合は) あまりなく，この点ではオフラインの国際会議に一日の長がある，と再確認しました (この点はおそらくすべての国際会議で共通の課題だと思います)．キーノートとしては以下の3講演が行われました．(1) Dan Olteanu 先生による関係データとして定義されるデータ上での機械学習に関する講演，(2) Julia Stoyanovich 先生による "Responsible Data Management" に関する講演，(3) 喜連川先生による Out-of-Order Database Execution (クエリ実行における並列化パラダイム) に関する講演．また，Ruha Benjamin 先生による人種差別とテクノロジーに関する特別セッションも開催されました．アルゴリズムから社会問題まで広い話題の講演を興味深く拝聴しました．私自身は空間データベースのセッションで "Fast Subtrajectory Similarity Search in Road Networks under Weighted Edit Distance Constraints" という題目で発表しました．これはネットワーク上の移動軌跡DBに対する類似度検索の方法を提案した論文になります．EDR や ERP といった有名な軌跡の類似度関数を含むような「重み付き編集距離」と呼ばれるクラスの類似度関数に対して，広く適用可能かつ高速検索が可能なアルゴリズムを提案したことが貢献になります．全体を通しては，機械学習 (ML) に関連した話題がトレンドである，と感じました．一言にDB+MLと言っても，DBチューニング，索引構造，クエリ最適化など幅広いトピックに対するMLの適用事例を知ることができ，大変勉強になりました．個人的に特に興味深かったのはFerraginaらによる "PGM-index: a fully-dynamic compressed learned index with provable worst-case bounds" でした．これはB+木などのソート配列をML ベースの近似回帰曲線に置き換えるものですが，計算量などに関する理論的保証を有し，(この分野は素人ですが) 面白い方向性のように感じました．最後になりますが，コロナ禍での VLDB 2020 のスタッフの皆様の苦労は大変なものであったと推察します．その中で素晴らしい会議を開催していただいたことに，一参加者としてお礼申し上げます．（小出智士　株式会社豊田中央研究所） ----------------------------------------------------------------------- ■ 4 ■　VLDB2020 開催報告石川佳治（名古屋大学） VLDB 2020にご参加いただいた方，ご協力いただいた方，また，ご支援いただいたスポンサーの皆様，誠にありがとうございました．直接のお礼ができず申し訳ございません． VLDB 2020の参加登録者数は，会議終了の時点で4,723人となりました．SIGMODやICDE が3,000人で打ち止めだったとのことですので，参加者数だけで見るとDB分野で史上最大の会議となりました．なお，今回のresearch paper の数は207件で，過去最多であったVLDB 2015（ハワイ）の160件の1.3倍となりました．東京にそれだけ人気があったということでしょう． VLDBを日本で，という話が出てきたのは2015年4月のことでした．当初は2019年に開催という案もあったのですが，オリンピックの前年で，都内のホテルの多くが改修中とのため，いっそ2020年に，ということになりました．パラリンピックの時期ならば開催できないというリスクはないと考えていましたが，まさかこんな事態になるとは思ってもみませんでした．オンライン会議ということが決まったのが今年の4月に入ってからで，それからオンライン会議の設計の議論をはじめ，また，スポンサー規定の見直しを行うなど，それまで進めていた話を大幅にリセットすることになりました．それからは状況に流されるばかりでしたが，何とか無事に開催することができました．特に，共同実行委員長の Christian S. Jensen先生，プログラム委員長のMagdalena Balazinska，Xiaofang Zhou 両先生には，24時間の会議という，これまでにない運営方式のアイデアの提案と，実現のために多大な貢献をいただきました．結果的に，この方々とチームが組めて本当に良かったと思っています．オンライン会議になったことで，急遽Oliver Kennedy，宮崎純両先生に共同技術委員長として参加していただきましたが，お二人の知識とご努力で，オンライン開催の技術的な部分が具体化・実装できました．加えて，Web担当の横山昌平先生には本当にお世話になりました．オンライン会議になってすべての仕事がぎりぎりの後ろ倒しになり，最後はリアルタイムの作業でしたが，Webサイトの設計と実装が素晴らしく，スムーズな運営ができました．また，大塚真吾先生に作っていただいたVirtual Japanの動画は大好評でした．この他，多数の方々にお世話になりましたが，全員には言及できず申し訳ありません．オンライン会議になったことで，日本の関係者や学生に会議運営や参加で加わっていただき，海外研究者との交流や，若手・学生のコミュニティ参加を促すという，そもそもの目的が達成できなかったことはたいへん残念です．また，VLDB 2020を機会として日本の企業とのいろいろな連携を図ることも考えていましたが，実現には至らず，これも心残りです．一方で成果としては，困難な状況でまずは何とかオンライン会議をやり遂げることができたということです．著者の発表の機会を確保することは最低限の目標でした．また，24時間のプログラムにより，世界中で誰もが発表を聞くことができるというオンライン会議が実際に実現できました．これについては，日本時間での会議開催では不都合な人が多いという現実の問題に対応するための苦肉の策でしたが，新たな会議モデルの提案になったかもしれません． VLDB 2020が東京に決まって以来，海外で会った多くの研究者から，日本に行くことを楽しみにしているという言葉をもらいました．冗談でしょうが，「来年はSIGMODに論文を出すなと家族から言われている」と言った人もいました．今回の東京での会議が幻になったことで，今後さらに日本での会議開催を求める声が出てくるかと思っています．次こそは良い形で日本での国際会議の開催ができるとよいと思います．（石川佳治　名古屋大学・VLDB 2020共同実行委員長） ----------------------------------------------------------------------- ■ 5 ■　VLDB2020 の舞台裏宮崎純（東京工業大学） VLDB2020もオンラインとなりましたが，タイムゾーンを気にすること無く参加できる，恐らく世界初の24時間開催の国際会議となりました．それを実現するため，6月下旬に VLDB2020運営委員会のコア会議に技術担当としてニューヨーク州立大学バッファロー校のKennedy先生とともに急遽招集され，Web担当の東京都立大学の横山先生も加わり，雰囲気の良いチームで様々な課題を解決していくことになりました．横山先生とはVLDB から遡ること半年前，3月上旬に開催されたDEIM2020でも一緒に運営に携わり，オンライン会議のいろいろな経験を積んでいたことが，VLDBでも大いに役立ちました．今回のVLDBでの目玉である24時間開催を実現する上で重要となったのは，単一障害点 (single point of failure)を極力なくすこと，すなわち冗長化することでした．そのために，本会議では各セッションの座長は2名ずつ配置することとし，技術的にはクラウドベースのサービスを用いているため単一障害点はありません．発表動画の再生や様々なオンラインツールの維持管理を委託した会議サポート会社も，今回のVLDBのためにネットワークを2本引いて冗長化対応をしていました． 2名の座長のうち，時差を間違えて1名しか座長がいなかったセッションがいくつかあったものの，会議は最後まで順調に進むと思われました．しかし，5日目の9月4日日本時間午前7時過ぎから会議サポート会社の冗長化されたネットワークが2本とも不調となる障害が発生し，その会社からセッションのコントロールや発表動画が配信できない状況となりました．2時間後の午前9時からは喜連川先生による基調講演のリピートセッションが控えており，急遽PC Co-Chairのワシントン大学のBalazinska先生が中心となって基調講演の開始延期を検討しつつ，技術的な対応策の検討が始まり，多くのメールが飛び交いました．その間にGeneral Co-Chairの名古屋大学の石川先生が喜連川先生に連絡され，喜連川先生がライブで基調講演を行って下さることとなり，プログラム通り実施することになりました．トラブル対応が一段落して基調講演に入ったところ，座長のBalazinska先生が，大きなトラブルに動揺せず，全く何事も無かったかのように平然と司会をされていたことが印象に残りました．今回のVLDBの経験を通して，問題の発生を無くすための技術的な対策だけでなく，万一問題が発生したときにそれを即座に解決するチームワーク，信頼関係，そして人間力の大切さを改めて認識しました．（宮崎純　東京工業大学) ----------------------------------------------------------------------- ■ 6 ■　VLDB2020 Webページ奮闘記横山昌平（東京都立大学）私のVLDBでのお役目は，会議のWebページを作るというものでした．国際会議・研究会のWebページといえば，基本的には，CFPを載せるところから始まり，最終的には会議前にプログラムを掲載すればオシマイという作業になります．ところが，今回，このコロナ騒動で会議期間中も(そして会議が終わっても)，色々と忙殺される事になりました．VLDBのWebページのデザインについては，以前書きましたので，ここでは，会議の裏で，どのような事が行われていたのかを紹介しようと思います．幸いな事に，VLDBの幹事団は私を含めて何人かはDEIMでの経験がありましたので，オンライン会議を成功させる秘訣が，オンライン会議のURLをどうやって適切に参加者に伝えるかという部分だという事は分かっていました．その経験から，最初に提案したのが，セッションIDのラベリングスキームの刷新でした．従来，全てのセッションには通番が振られていました，その為，例えばセッション1とセッション4はパラレルで同時開催だが，セッション8はセッション1の次の時間帯に開催されるという，セッションIDから時間帯を類推するのが困難なラベリングスキームとなっていました．さらに加えて，「Demo Group A」とか「Tutorial 1」や「Kyenote 2」等があり，データベースのトップカンファレンスであるにもかかわらず，構造的とは言い難いラベリングスキームでした．今回のオンライン化で，数百の動画や会議のURLを間違い無くセッションに割り当てていく必要があり，もし例年通りのラベリングスキームだったらと考えると，恐ろしくなります．このメールを読む皆さんはDEIMに参加されている方も多いと思いますが，DEIMでのラベリングスキームは時間帯を示す数字と，部屋を示すアルファベットを組み合わせて，「1A」「2B」というようなIDを振っています．少なくとも，こちらのラベリングスキームの方が高機能ではないでしょうか．そこで，まず最初にVLDBのセッションのラベリングスキームを，DEIMフォーマットへ変更しました．この事自体は非常に些細で地味な変更ですが，今考えると，これが今回の成功に繋がった重要な判断だったと思っています． https://vldb2020.org/program.html プログラムを見ていただくとわかるのですが，本会議は01から60まで60個の時間帯があり，パラレル方向に研究セッションはAからF，デモセッションはaからe，チュートリアルがT，プレナリーセッションがP，ソーシャルイベントがQやスポンサーセッションがSとs等となっています．そのため例えば「46P」ならば時間帯46に開催されるプレナリーセッションだという事が一目で分かります．これは，実際には参加者には殆ど関係ないのですが，膨大な数のURLを適切なセッション割り振るための主キーとして非常に重要な役割を果たしました．具体的には，このラベリングスキームのおかけで，URLをWebに掲載するワークフローを自動化する事が可能になりました．URLは技術チームと会議をサポートする企業から提供されます．生成されたURLはOneDrive上のエクセルファイルで統一的に管理されています．このエクセルファイルを，Microsoft PowerAutomateを用いて自動的にJSONに変換し，Webサーバにアップロードします．以下の三つのファイルがそのJSONファイルです． https://tokyo.vldb2020.org/VLDB2020timeslot.json https://tokyo.vldb2020.org/VLDB2020session.json https://tokyo.vldb2020.org/VLDB2020paper.json これを読み込んで，JavaScriptで動的にあのカラフルなプログラムを作り出しています．さて，このJSONを見ると，肝心のZoom等のURLが書かれていない事に気づくと思います．それが，オンライン会議開催において，最も重要な点です．もし，ここにZoom やYouTubeのURLを書いて，プログラムからZoomやYouTubeへ直接リンクしてしまうと，誰でも匿名で参加可能となってしまいます．今回は参加無料の開かれた会議ですので，身元確認までは必要ないと思いますが，会議を運営する以上は，管理責任上，完全匿名ではなく，参加者名やメールアドレスぐらいは登録してもらう必要があります．そこで，ZoomやYouTubeのURLはPrivate URLとして秘匿し，各Private URLに対応する，公開可能なPublic URLを生成しました．例えば41Pセッションで開催された喜連川先生のキーノートのYouTubeのPublic URLは https://tokyo.vldb2020.org/?tg=paper&go=video&id=pid!41P-1 です．これに接続すると，Sign-upしているユーザならば，YouTubeの喜連川先生のご講演にリダイレクトされます．YouTubeのURLはこのtokyo.vldb2020.orgサーバの非公開領域にこれもJSONファイルとして保持しており，これを参照します．Sign-upしていない場合は，名前やメールアドレスの登録が促され，入力後に喜連川先生のご講演にリダイレクトされます．これは，ユーザ認証としては殆ど意味ない仕組みですが，参加者リストの管理と統計情報の取得に役立っています． VLDB2020は先に開催されたSIGMOD2020のやり方を踏襲しつつも，アメリカローカル開催の色が濃かったSIGMODと異なり，全世界から参加ができるような工夫がされています．その最大の特徴は24時間ぶっ続け開催でしょう．一日を4つのブロックに分け，アジア，ヨーロッパ，アメリカから，最低2ブロックは参加しやすい時間に配置しています．また各発表は二回，異なるブロックで行われるため，全世界のどこからでも，現実的な時間帯に全ての発表が聴講できるように配慮されています．全世界からの参加が前提となるので，タイムゾーンの変換が必要になりますが，タイムテーブルかあまりに複雑なので，いっその事という事で，変換テーブルを24時間の円で表現してみたのですが，いかがでしたでしょうか．(ちなみに，これ，ずーっと見ていると，くるくる回りますので，入眠効果があると思います．) https://vldb2020.org/program_timetable.html ただ，やはり，この円形の時差変換表を使っても，聞きたいセッションが何時何分から始まるのかを直観的に把握するのは，非常に困難です．そこで，プログラムにはローカルタイムを表示する事としました．皆さん，プログラムに掲載された時間が日本標準時(UTC+9)だった事に気づかれたと思います．これは『日本開催だから』ではなく『皆さんのコンピュータが日本のタイムゾーンに設定してあったから』です．例えば，フランスから閲覧した場合はUTC+2となりますし，アフガニスタンからも10名弱の参加がありましたが，その皆さんのブラウザにはUTC+4:30のローカルタイムでプログラムが記載されていたはずです．これがローカルタイムだという事に気づかずに，セッションの時間を逃した方もいたようですが，ぜひポストコロナにおけるオンライン国際会議の『ニューノーマル』になって欲しいと思います．さて，長々と書いてしまいましたが，Webだけでなく，見えるところ，見えないところで様々な工夫が行われた国際会議でした．新しいアイデアが湧くように出てくる幹事団と一緒にVLDB2020に関われた事はとても幸運だったと思います．ただ，もういちどこれが出来るか？と言われると，体力的に自信がないような・・・．会議が終了し，燃え尽き症候群になりかかっていますが，来年三月のDEIM2021の準備も始まります．こちらもコロナの流行状況をみながら，以前とは色々と形が変わっていく事と思いますが，ご支援・ご期待ください．（横山昌平　東京都立大学) --- 丸橋弘治株式会社富士通研究所 maruhashi.koji(a)jp.fujitsu.com<mailto:maruhashi.koji@jp.fujitsu.com>

1 0

今日、３時５５分から喜連川が講演します。JSTのシンポジウムです。お時間のある方はどうぞ　喜連川
by Masaru Kitsuregawa 30 Sep '20

30 Sep '20

―――――――――――――――――――――――――――――――― 「With/Afterコロナ時代のデータサイエンス」　AIPネットワークラボ・JST-NSF連携シンポジウム特別編 ―――――――――――――――――――――――――――――――― AIPネットワークラボにおいては、毎年米国NSF（National Science Foundation）と連携して公開での国際連携シンポジウムを開催し、日米における最新のICT研究動向・成果について発信を行ってきました。今回は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の拡大に伴い、 ICT分野での研究・技術開発に新たな注目が集まっている状況を踏まえ、「With/Afterコロナ時代のデータサイエンス」というテーマでオンラインシンポジウムを開催いたします。本イベントでは、米国NSFにおけるICT分野でのCOVID-19研究支援の取組を紹介します。加えて、NSFの施策に関する解説、および関連する内容でのパネルディスカッションや、 AIPネットワークラボの研究領域から、 With/Afterコロナ時代にますます注目が高まると考えられるICT分野の研究課題について、最新の研究成果を発表します。日時：2020年9月30日（水）　13:30～17:40 開催形式：オンライン開催（事前登録制）参加費：無料主催：科学技術振興機構共催：理化学研究所革新知能統合研究センターイベントHP： https://www.jst.go.jp/kisoken/aip/program/inter/volsp_sympo/index.html 参加登録はこちらから https://form.jst.go.jp/enquetes/aip_sympo2020 ※参加登録期限は9月29日（火）12:00です。＜プログラム概要（敬称略）＞ 13:30～13:35：主催者挨拶（AIPネットワークラボ長・江村克己） 13:35～13:40：来賓挨拶（文部科学省・橋爪淳） 13:40～13:55：成果発表1（早稲田大学・山名早人） 13:55～14:10：成果発表2（国立情報学研究所・合田憲人） 14:10～14:25：成果発表3（理化学研究所・松本裕治）休憩 14:35～14:50：成果発表4（九州大学・島田敬士） 14:50～15:05：成果発表5（東京大学・津田宏治）休憩 15:15～15:55：基調講演1（NSF・Gurdip Singh） 15:55～16:35：基調講演2（国立情報学研究所/東京大学・喜連川優） 16:35～17:35：基調講演の解説・議論　モデレーター：北海道大学・田中譲　パネリスト：江村克己、喜連川優、松本裕治 17:35～17:40：閉会挨拶（田中譲）大出千恵 (Ode Chie) 国立研究開発法人科学技術振興機構(JST) 戦略研究推進部 ICTグループ〒102-0076 東京都千代田区五番町7 K's五番町 Tel: 03-3512-3526(代表) 090-1552-4477(直通) E-mail: chie.ode(a)jst.go.jp

1 0

【10/10】ACM SIGMOD日本支部講演会「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」
by Hiroaki Ohshima 29 Sep '20

29 Sep '20

日本データベース学会の皆様兵庫県立大学大島裕明です。第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会（ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会）についてご案内いたします。 ★10月10日（土）★にZoomでのオンライン開催となります。今回は、Zoomでの開催ということもありまして、オンライン会議への参加は無料とさせていただきます。本会への参加には、事前登録が必要です。 http://www.sigmodj.org/regist/ こちらよりご登録下さい。今回は、データベース・ビッグデータ分野のトップ会議である SIGMOD2020の会議報告を、Le Hieu Hanh先生（東京工業大学）から頂戴します。また、金京淑氏（産業総合研究所）より、「次世代人工知能データプラットフォームの研究開発」というタイトルでご講演いただきます。いずれも大変興味深いご講演となっております。多数のご参加をお待ち申し上げております。本件、連絡が大変遅くなってしまいまして、申し訳ございません。多くの方の参加をいただきたいと思っておりますので、ぜひ、情報の拡散にご協力下さい。よろしくお願いいたします。 ====================================================================== 第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会 (ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会) 「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」日時：2020年10月10日（土）10:50-15:10 会場：オンライン（Zoom）主催：ACM SIGMOD 日本支部，日本データベース学会 URL: http://www.sigmodj.org/ http://www.sigmodj.org/conf/detail.php?conf_no=74 ====================================================================== 【プログラム】 10:50-11:00 開会 11:00-12:00 次世代人工知能データプラットフォームの研究開発（金賢徹氏） 12:00-13:00 〈休憩〉 13:00-14:00 SIGMOD2020国際会議報告（前半）（Le Hieu Hanh先生） 14:00-14:10 〈休憩〉 14:10-15:10 SIGMOD2020国際会議報告（後半）（Le Hieu Hanh先生） 15:10 閉会 ====================================================================== 【事前申し込み】本会への参加には、事前登録が必要です。 http://www.sigmodj.org/regist/ こちらよりご登録下さい。 Zoomのアクセス情報について、登録していただいたメールアドレスにご連絡いたします。日本データベース学会の非会員・非会員学生、ないしは、正会員(フルアクセス権無) の方々で、講演資料が必要な方は、 3,000円で申し込んでいただくことができますので、その旨、「事務局への連絡」のところに記載して下さい。 ====================================================================== 【ご講演詳細】 ●次世代人工知能データプラットフォームの研究開発本講演では、自動運転のような次世代スマートモビリティを支えるデータ基盤として、より広い範囲で空間解像度や時間解像度の異なるさまざまな三次元点群データと移動物体の流れを蓄積・共有・予測しながら、個々のニーズに合った適切なスマート空間をより効率的に構築・提供できるAI融合型時空間データプラットフォームに関して紹介する。 ●SIGMOD2020国際会議報告（前半）本講演では、2020年6月14～19日にオンランで開催されたSIGMOD 2020 について報告する。前半では、会議の概要に加え、会議の傾向・キーノート・パネルの内容について紹介する。特に、機械学習アルゴリズムのスケール化とプログラミングの容易化のための共通フレームワーク及び、システム内部処理の最適化への機械学習の活用に関するUC Berkeleyの Ion Stoica教授によるキーノート講演を中心に報告を行う。その他、 Enterprise Data Lakesにおけるデータの探検や理解などの研究内容と、Google社のデータセット検索エンジンに関して語られた Databricks社のAwez Syed氏とGoogle ResearchのNatasha Noy氏からのキーノート講演も紹介する。後半では、受賞論文を含む講演者が興味深いと感じた研究を取り上げて紹介する。今回のSIGMOD 2020ではBest paper Awardの2件の論文も選ばれた。Clemens Lutzらによる「Pump Up the Volume: Processing Large Data on GPUs with Fast Interconnects」の論文はCPUのメインメモリとGPU間のインターコネクト帯域が不十分で、大規模データセットを高速で処理できないという課題に対し、高速なインターコネクトを使いこなしたGPUメモリサイズを超えるハッシュ結合の高速化手法を提案する。Tariqueらによる「ShapeSearch: A Flexible and Efficient System for Shape-based Exploration of Trendlines」の論文はデータ値が変動するパターンを検索する ShapeSearchシステムを提案する。ShapeSearchはユーザがパターンを手書き・自然言語・正規表現で記述し、システムがその記述を代数表現に変換し、問合せ最適化の実現上でリアルタイムに実行できる。 ====================================================================== -- Hiroaki Ohshima, Associate Professor Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo 7-1-28 Minatojima-minamimachi Chuo-ku, Kobe, Hyogo 650-0047, Japan Email: ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp Tel: +81-78-303-1967

1 0

新学術領域「対話知能学」2020年度公開シンポジウムのご案内（10/23開催）
by Ryuichiro Higashinaka 28 Sep '20

28 Sep '20

※重複して受け取られましたらご容赦ください関連研究者のみなさま，下記の通り，新学術領域「対話知能学」2020年度公開シンポジウムの案内をさせていただきます．よろしくお願いいたします．東中 ---- 新学術領域「対話知能学」2020年度公開シンポジウムのご案内下記の要領で、科研費・新学術領域研究「人間機械共生社会を目指した対話知能システム学」（略称「対話知能学」）の公開シンポジウムを開催いたします。参加費は不要です。みなさまのご参加を心よりお待ちしております。新学術領域「対話知能学」2020年度公開シンポジウム日時：2020年10月23日(金) 13:00～18:00 開催方法：オンライン（Zoomミーティング）参加登録：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSctDLLWu5Gl30CyaeiyrET8y9GDCv… 参加費：無料ウェブページ：https://www.commu-ai.org/activity/20201023-2020fysymposium-announce.… ＜プログラム（予定）＞ 13:00-13:15 開会挨拶及び領域概要説明石黒浩（大阪大学・教授） 13:15-13:25 来賓（アドバイザー）挨拶曽我部真裕（京都大学・教授）ほか（TBA） 13:25-14:05 「対話継続関係維持研究グループ」研究概要説明及びデモ河原達也（京都大学・教授）吉川雄一郎（大阪大学・准教授） 14:05-14:45 「対話理解生成研究グループ」研究概要説明及びデモ東中竜一郎（名古屋大学・教授） 14:45-15:00 休憩 15:00-15:40 「行動決定モデル推定研究グループ」研究概要説明及びデモ杉山弘晃（ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所・主任研究員） 15:40-16:10 「人間機械社会規範研究グループ」研究概要説明新保史生（慶應義塾大学・教授） 16:10-16:25 休憩 16:25-17:15 ゲスト講演「カウンセラーから見たロボットの傾聴」杉原保史（京都大学・学生総合支援センター長／教授） 17:15-18:00 パネルディスカッション「コロナ禍におけるロボット利用」　司会：新保史生（慶應義塾大学・教授）パネリスト：石黒浩（大阪大学・教授）河原達也（京都大学・教授）東中竜一郎（名古屋大学・教授）杉山弘晃（日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所・主任研究員）野村竜也（龍谷大学・教授）長島光一（帝京大学・講師）＜注意事項＞ Zoomの利用方法やインターネット接続に関するお問い合わせやご要望には対応いたしかねます。参加登録１件につき、ご本人が１つの端末（パソコン・タブレット・スマートフォン等）をご利用ください。本イベントの撮影・録画・録音等はご遠慮ください。本イベント中、参加者のカメラ・マイクはオフにしてください。質問やコメントはZoomのチャット欄にて受け付けますので、そちらに書き込んでください。＜お問い合わせ先＞連絡先：　info(a)commu-ai.org 領域ホームページ：　http://www.commu-ai.org

1 0

【教員公募】教授岡山大学大学院自然科学研究科　(応募締切10月5日）
by ohta 25 Sep '20

25 Sep '20

日本データベース学会の皆様岡山大学の太田です。お世話になっております。岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻計算機科学講座では、現在下記の教授1名を公募しております。分野が少し異なりますが、お近くに適任者がおられましたらお声掛けいただけれれば幸いです。何卒よろしくお願いいたします。【募集の背景】岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻計算機科学講座では、「計算機工学」分野において、サイバーフィジカルシステムの基盤であるコンピュータのハードウェアに精通し、Society 5.0の社会実装に不可欠な IoTなどの研究・教育を中心となって担う人材を求めています。【業務内容】・大学院自然科学研究科における教育・研究(「計算機工学」に関する講義と　博士前期及び後期課程学生の研究指導を含む) ・工学部における教育(「コンピュータアーキテクチャ」「コンパイラ」などの　講義と卒業研究指導を含む) ・岡山大学における組織運営【勤務地住所】岡山県岡山市北区津島中3-1-1 【募集定員】職名：教授採用人数：1名【着任時期】 2021年4月以降できるだけ早い時期【応募資格】・博士の学位を有すること・専門分野において優れた研究業績を有すること・教育・研究・組織運営に対して十分な能力と熱意があること・日本語と英語で教育・研究指導が行えることなお岡山大学では、男女共同参画を推進し、女性教員をサポートしています。女性の積極的な応募を歓迎します。【募集期間】～ 2020年10月5日必着【連絡及び送付先】〒700-8530 岡山県岡山市北区津島中3-1-1 岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻計算機科学講座　高橋規一 TEL：086-251-8179 E-mail：takahashi(a)okayama-u.ac.jp 詳細は、下記の公募情報をご覧ください。 https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?fn=4&id=D120091166&ln_jor=0 https://www.okayama-u.ac.jp/tp/society/boshyu-kyoiku.html -- ------------------------------------ 岡山大学大学院自然科学研究科太田学〒700-8530 岡山市北区津島中3-1-1 電話/FAX:086-251-8174 E-mail:ohta@de.cs.okayama-u.ac.jp ------------------------------------

1 0

【本日登録締切】オープンデータに関するオンラインワークショップ at TGSW2020 (9/28)
by Makoto P. Kato 25 Sep '20

25 Sep '20

日本データベース学会の皆様，（重複して受け取られた場合にはご容赦ください）筑波大学の加藤と申します． 9月28日（月）に，4名のゲストスピーカーからアメリカ，イギリス，オーストラリア，日本のオープンデータの利活用に関するご講演をいただくワークショップを開催する予定でございます． **本日が登録締切**となっておりまして，ご興味があればご登録いただければ幸いでございます． Open Data Workshop at TGSW 2020 2020年9月28日（月） @ Zoom, 21:00 - 24:00 (日本時間) URL: https://tgsw2020.datasearch.jp/ Analyzing Search Logs from Research Data Australia -- Ying-Hsang Liu (University of Southern Denmark) The Role of Academic Libraries in Open Data: Trends in the U.S. -- Hsin-Liang Chen (Missouri University of Science and Technology) Open Science: A New Look of Science with Digital Technologies -- Hideaki Takeda (National Institutes of Informatics) Dataset Reuse: Perspectives of Data Consumers and Data Producers -- Laura Koesten (King’s College London) 情報検索，Web，データ分析，ユーザ行動分析，オープンサイエンスなどのキーワードも登場して参りますので，これらにご興味のある方にもぜひご参加をご検討いただければ幸いでございます．参加には事前登録をお願いいたします．参加費は無料です．どうぞよろしくお願い申し上げます． _________________________________________________________ Call for Participation: Open Data Workshop at TGSW 2020 September 28 (Mon), 2020 @ Zoom, 12:00 - 15:00 (GMT) https://tgsw2020.datasearch.jp/ __________________________________________________________ We invite you to join us for Open Data Workshop at TGSW 2020 (Tsukuba Global Science Week 2020), which will be held online from 12:00 (AM) on September 28 (Mon), 2020. Registration (FREE) is required to obtain the Zoom URL of the workshop. Please visit https://tgsw2020.datasearch.jp/ and register by TODAY. This three-hours workshop will have four invited talks about the practices and researches on open data in the United States, United Kingdom, Australia, and Japan. [Sep 28, 12:10 - 12:40 (GMT)] Analyzing Search Logs from Research Data Australia Ying-Hsang Liu (University of Southern Denmark) [Sep 28, 12:40 - 13:10 (GMT)] The Role of Academic Libraries in Open Data: Trends in the U.S. Hsin-Liang Chen (Missouri University of Science and Technology) [Sep 28, 13:20 - 13:50 (GMT)] Open Science: A New Look of Science with Digital Technologies Hideaki Takeda (National Institutes of Informatics) [Sep 28, 13:50 - 14:20 (GMT)] Dataset Reuse: Perspectives of Data Consumers and Data Producers Laura Koesten (King’s College London) We will also have a panel (14:30 - 15:00 (GMT)) on "Future Directions of Open Data." Looking forward to your participation. +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Makoto P. Kato, Associate Professor Faculty of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba Email: mpkato(a)slis.tsukuba.ac.jp ( mpkato(a)acm.org ) HP : https://www.mpkato.net/ — 加藤誠筑波大学図書館情報メディア系准教授〒305-8550　茨城県つくば市春日1-2 　筑波大学筑波キャンパス春日エリア 7D棟308 Tel: 029-859-1367 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

1 0

【再送】言語処理学会　言語処理技術セミナー（10/22）参加募集
by Tomohide Shibata 23 Sep '20

23 Sep '20

日本データベース学会の皆様ヤフーの柴田と申します。参加申込締め切り (10/7 (水)) まで約２週間となりましたので再度ご連絡差し上げます。産業界の方に限らず、自然言語処理やその周辺分野に取り組むみなさまに広く学びの場となるように、実践を交えながら分かりやすく解説していただきます。豪華講師陣を招いてのこの上ない機会です。ぜひ奮ってご参加ください。聴講には事前申込が必要です。参加申込はホームページより受け付けています。有料で参加される場合は、10月7日(水)までにお振込みが必要ですのでご注意ください。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝言語処理学会主催言語処理技術セミナー～ディープラーニングを活用した自然言語処理～ホームページ： https://sites.google.com/site/nlpseminarweb 日時と場所：１０月２２日（木）１３：１０～１７：５５ Zoomによるオンライン開催講演内容（詳細はホームページをご覧ください）：・「深層学習時代のテキスト前処理」　　工藤拓先生（グーグル合同会社）・「実践！AllenNLPによるディープラーニングを用いた自然言語処理」　山田育矢先生（Studio Ousia/理研AIP）・「ニューラルネットワークを用いた自然言語処理の応用：要約・機械読解モデルの紹介」　斉藤いつみ先生（NTTメディアインテリジェンス研究所）参加費：言語処理学会学生会員・正会員・シニア会員・賛助会員　無料言語処理学会非会員　15,000円（税込）　※今回新たに入会された場合も会員価格（聴講無料）が適用されます。　※賛助会員の団体に所属していらっしゃる方は３名まで無料です。ーーーー言語処理技術セミナー実行委員徳久良子（（株）豊田中央研究所）賀沢秀人（グーグル合同会社）柴田知秀（ヤフー（株））水本智也（フューチャー（株））張培楠（（株）サイバーエージェント） -- 柴田知秀 Yahoo! JAPAN研究所上席研究員 tomshiba(a)yahoo-corp.jp

1 0