September 2020 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

[VLDB 2020] 9/3（日本時間）の見どころ
by Yoshiharu Ishikawa 02 Sep '20

02 Sep '20

日本データベース学会の皆様 VLDB 2020の9月3日（日本時間）の見どころについて説明します． - 深夜0時からキーノート2，1時からパネルです．眠気との闘いになります．　しかしご安心ください．12時からリピートセッションがありますので，日本　時間で見ることができます． - 4時から，Racism & Technology という内容での招待講演があります．　16時から repeat があります． - 17時より，東京大学/国立情報学研の喜連川優教授のキーノートです．プログラムは以下をご覧ください． https://vldb2020.org/program.html [0:00-1:00] キーノート2：Julia Stoyanovich "Responsible Data Management" というタイトルです．データ＋AIによる意思決定が，産業界，社会，政治などさまざまな領域に急速に入ってきている今日において，どうデータを管理していくかという，重要な問題に関する話です． [1:00-2:30] パネル：Winds from Sheattle: Database Research Directions 今年に入っての社会の動きがデータベースの研究にも大きく影響してくると思われます．今回は，ストレートに今後の研究の方向性についての議論です．御大のStonebraker先生が何を仰るかは興味があります． [2:30-4:00] 1) research/industrial 論文のセッション 2) VLDB Journal採録論文からのセッション [4:00-5:00] スペシャルセッション（招待講演） Special Session on Racism & Technology, Ruha Benjamin 皆さんご存知のBlack Lives Matterについては，米国では避けられない話ということで，今回はこのような企画が入りました．講師の方は，この分野の専門家ということで，他ではなかなか聞けない話だと思います． [6:00-9:00] 1) research/industrial 論文のセッション 2) チュートリアル5：Table Extraction and Understanding for Scientific and Enterprise Applications [9:00-10:00] アワードトーク（1回目）のrepeat [10:00-11:00] 1) パーティー6 2) ラウンドテーブル7：Data Management for Multimedia Data 3) ラウンドテーブル8：Provenance and Explanations 4) バーチャルスポンサーブース：Apple, Facebook, Google, Hitachi, Megagon Labs, Microsoft, NEC, Orace, Sky, Snowflake [12:00-13:00] キーノート2のrepeat [13:00-14:30] パネルのrepeat パネルを録画した再放送になります． [14:30-16:00] 1) research/industrial 論文のセッション（repeat） 2) VLDB Journal採録論文からのセッション（repeat） ※ 論文発表の場合，発表者は1回目か2回目（repeat）の少なくとも1つには出て質疑応答するということになっています． [16:00-17:00] 1) パーティ7 2) ラウンドテーブル9：スペシャルセッションのrepeat 3) ラウンドテーブル10：Machine Learning for Databases 4) バーチャルスポンサーブース：Microsoft [17:00-18:00] キーノート3：Masaru Kitsuregawa Out-of-order Execution of Query Processing and New Advances in COVID-19 Information 喜連川教授による講演です！ [18:00-21:00] research/industrial 論文のセッション [21:00-22:00] 1) パーティ8 2) ラウンドテーブル11：Reproducibility and/or Availability? 3) ラウンドテーブル12：Query Processing Meets Modern Hardware 4) スポンサートーク：Alibaba Group // 石川佳治

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【論文募集：9/30締切】Special Session (SS01) - IEEE ICCE 2021 (2021/1/10-12, Virtual Conference)
by Yuanyuan WANG 02 Sep '20

02 Sep '20

日本データベース学会の皆様（重複してお受け取りの方はご容赦ください）山口大学の王です。いつもお世話になっております。来年1月にオンラインにて開催される国際会議IEEE ICCE 2021のSpecial Session (SS01)についてご案内いたします。論文の投稿締切は9月30日となっており、是非ともご投稿をご検討いただけますと幸いです。どうぞよろしくお願い申しあげます。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- CALL FOR PAPER - IEEE ICCE 2021 - Virtual Conference - (10-12 January 2021) SS01: Special Session on Data Science and Its Application to Digital Transformation ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Chair: Prof. Dr. Yukiko Kawai (Kyoto Sangyo University, Japan), Co-Chairs: Dr. Yuanyuan Wang (Yamaguchi University, Japan), Dr. Mohd Anuaruddin Bin Ahmadon (Yamaguchi University, Japan) Keywords: data science, big data, cognitive computing, data mining, visualization, social media analysis Abstract: We can leverage the vast amount of data accumulated from various sources such as wearable devices, smart systems, and the internet to transform consumer’s experience. Digital transformation can add value to services by offering better decision making and personalization. However, extracting and processing big real-time data is not easy. Data science enables big data processing using machine learning, statistics, and optimization techniques. This session focuses on the recent trends of applying data sciences to consumers, such as analysis of cognitive computing, large scale optimizations, data mining, visualization, and social media analysis. We invite all researchers to present their latest work. <Important Dates> Submission & Proposal Deadline: September 30, 2020 Acceptance Notification: November 15, 2020 Camera Ready Paper: November 31, 2020 Presentation Ready: November 15, 2020 Submission System: https://edas.info/newPaper.php?c=27384 Submission Guideline: https://www.icce.org/paper-submission-guideline/ *Registration fees will be discounted to adapt to the virtual style. View ICCE 2021 Website: https://www.icce.org/ ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -- 王元元山口大学大学院創成科学研究科工学系学域・知能情報工学分野（兼担：工学部知能情報工学科）助教　博士（環境人間学） y.wang(a)yamaguchi-u.ac.jp circl.wang(a)gmail.com 0836-85-9522 Yuanyuan Wang, Ph.D Assistant Professor, Department of Information Science and Engineering, College of Engineering, Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Yamaguchi University, Japan　 E-mail: y.wang(a)yamaguchi-u.ac.jp circl.wang(a)gmail.com Tel: +81-836-85-9522

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[VLDB 2020] 9/2（日本時間）の見どころ
by Yoshiharu Ishikawa 01 Sep '20

01 Sep '20

日本データベース学会の皆様 VLDB 2020の9月2日（日本時間）の見どころについて説明します． - チュートリアルとラウンドテーブルが始まります． - 15:00から，日本関係の2つのラウンドテーブルが開催されます． - 17:00からアワードトーク（1つ目）です．プログラムは以下をご覧ください． https://vldb2020.org/program.html [0:00 - 1:00] オープニングセッション（repeat） ※ 9/1 17:00からのオープニングの再放送です． [1:00 - 4:00] 1) research/industrial 論文のセッション 2) チュートリアル1：Building High Throughput Permissioned Blockchain Fabrics: Challenges and Opportunities ※ 通常の会議では，チュートリアルは場合によっては短縮されてしまうことがあるのですが，オンラインのメリットを生かして，各チュートリアルが3時間となっています． [4:00-5:00] 1) パーティー2 2) Virtual Japan (repeat) 3) スポンサートーク：Megagon Labs [6:00-7:00] Keynote 1 (Dan Olteanu) の repeat [7:00-10:00] 1) research/industrial 論文のセッション 2) チュートリアル2：Robust Query Processing: Mission Possible [10:00-11:00] 1) パーティー3 2) ラウンドテーブル1：Systems for ML 3) ラウンドテーブル2：Learning, Algorithms, Data Structures, and Database Components 4) バーチャルスポンサーブース：Amazon, Apple, Hitachi, IBM, NEC, Oracle, Snowflake [12:00-15:00] 1) research/industrial 論文のセッション 2) チュートリアル3：Data Collection and Quality Challenges for Deep Learning [15:00-16:00] 1) パーティ4 2) ラウンドテーブル3：Japan-China Collaboration（ここだけ2時間） 3) ラウンドテーブル4：Women at VLDB 2020 at Asia 4) スポンサートーク：NEC [16:00-17:00] フリートークセッション1 ※ 特に何も決まっていません． [17:00-18:00] アワードトーク (VLDB Early Career Research Contribution & VLDB Wormen in Database Research) [18:00-21:00] 1) research/industrial 論文のセッション 2) チュートリアル4： Similarity Query Processing for High-Dimensional Data [21:00-22:00] 1) パーティ5 2) ラウンドテーブル5：Intelligent Data Exploration 3) ラウンドテーブル6：Making Uncertain Data Management Practical 4) スポンサートーク：Google // 石川佳治

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第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 2020/09/07(月) - 2020/10/11(日)
by Yasunori Akagi 01 Sep '20

01 Sep '20

日本データベース学会の皆様， NTT サービスエボリューション研究所の赤木と申します．東京大学/NTT 所属の坂上先生より，第23回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)の発表募集案内がありましたので，転送させていただきます． ------------------------------ 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 2020/09/07(月) - 2020/10/11(日) dbjapan の皆様、第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) のプログラム委員を務めております坂上と申します． IBIS2020 の発表募集案内をお送りします． COVID-19の影響により，IBIS2020は初のオンライン形式での開催となります．（学生を除く）一般参加が有料となること，ポスターの代わりに録画での発表になるなど，前年度と比べて大きな変更点がありますが，これまでのIBISと同等の体験ができるよう様々な工夫を凝らしました．皆様からの発表申し込みをお待ちしております． --------------------------------------------------------------------------------------------------- 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 http://ibisml.org/ibis2020/cfp/ <http://ibisml.org/ibis2020/cfp/> --------------------------------------------------------------------------------------------------- 日程・場所 ---------- * 開催日程： * チュートリアル：11月23日（有料） * ワークショップ：11月24日〜26日（有料） * 参加費（予定）： * 一般：5,000 円（税込み，チュートリアルおよびワークショップを含む） * 学生：無料 *開催場所：　　*オンライン（プラットフォームに関しては後ほどホームページにて発表予定） *ホームページ： <http://ibisml.org/ibis2020/> <http://ibisml.org/ibis2020/> 一般投稿発表 ------------ 統計数理，情報理論，統計物理学，統計的機械学習，信号処理，音声処理，音楽情報処理，自然言語処理，画像処理，データマイニング，バイオインフォマティクスなど，広く機械学習に関わる分野に関する発表を募集します．全日程オンラインで開催し，すべての発表は論文投稿なし・動画プレゼンとします．今年はプログラム編成の都合により発表申込件数の上限を200件とします．発表申込件数が条件に達した場合，早期に発表申込受付を終了します． ### 表彰優れたポスター発表に対してベストプレゼンテーション賞，学生優秀プレゼンテーション賞を授与します．発表申し込み ---------------- IBIS2020は例年とは発表形式が大きく異なります。詳しくは以下をご覧ください。 http://ibisml.org/ibis2020/presentation/ <http://ibisml.org/ibis2020/presentation/> IBIS2020にて発表頂くには発表申込と参加申込の双方が必要です． * 発表申込：下記URL [1]（申込期間：2020/09/07(月) 〜 2020/10/11(日)） * 参加申込：準備中 IBIS2020ではすべての発表はプレゼン動画を提出して頂きます． * 動画提出フォーム：下記URL [2] （提出期間：2020/10/12(月) 〜 2020/11/08(日)） * 動画作成案内　　：下記URL [3] お申込みに関してご質問のある場合は ibis2020(a)ibisml.org <mailto:ibis2020@ibisml.org> までお問い合わせ下さい [1] https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46 <https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46> [2] https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487 <https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487> [3] http://ibisml.org/ibis2020/movie <http://ibisml.org/ibis2020/movie> プログラム ---------- ### ワークショップ招待講演 * 現段階では内容未定 * 詳細に関しては参加申込時までにホームページ上で公開予定です ### ワークショップ企画セッション * 日時： 11月24日(火) 〜 26日(水) * 内容：（企画名は仮題です） * 機械学習の信頼性 * グラフとアルゴリズム * 学習理論 * 機械学習応用のフロンティア ### ワークショップ一般投稿発表 * すべての発表は事前に提出頂いたプレゼン動画（５〜１０分）で行います． * プレゼン動画の内容・作成に関しては公式ホームページをご覧ください． * 2020/11/23(月) 〜 2020/11/30(月) の期間，すべてのプレゼン動画は参加登録者のみに公開されます． * 2020/11/24(火) 〜 2020/11/26(水) の期間，上記とは別に参加者がリアルタイムで聴講する一般セッション（パラレル）を開催します. ### 懇親会今年度は懇親会は予定しておりません． ### チュートリアル（有料，要事前登録） * 日時： 11/23(月) * 内容：（題目は仮題です） * 深層強化学習入門 * 統計的因果推論入門 * kaggle・実践データ解析入門 * バンディット入門主催・共催 ---------- * 主催電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会委員 ---------- *実行委員会 * 神嶌敏弘（産総研）：実行委員長 * 城真範（産総研）：懇親会担当 * 佐久間淳（筑波大学）：ローカル担当 * 馬場雪乃（筑波大学）：ローカル担当 *プログラム委員 * 石畠正和（NTT）：プログラム委員長 * 南賢太郎（PFN）：チュートリアル担当 * 林浩平（PFN）：一般担当 * 藤井海斗（NII）：一般担当 * 坂上晋作（東京大学/NTT）：一般担当 * 福地一斗（筑波大学/AIP）：オンライン担当 * 大塚琢馬（NTT）：オンライン担当 * 二反田篤史（東京大学/AIP/さきがけ）：企画担当 * 原聡（大阪大学）：企画担当 * 牛久祥孝（オムロンサイニックエックス）：企画担当 * 唐木田亮（産総研）：企画担当 * 上田隼也（Mercari）：企画担当 * 河瀬康志（東京工業大学）：企画担当 * 横井祥（東北大学）：交流担当 ------------ 問い合わせ先 IBIS2020事務局 <ibis2020(a)ibisml.org> <mailto:ibis2020@ibisml.org>

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VLDBにおける日中DB交流セッションの参加について
by 馬強 01 Sep '20

01 Sep '20

日本データベース学会の皆様いつもお世話になっております。京都大学の馬です。 VLDB 2020東京において、日中のデータベースコミュニティの交流セッションを開催します。 DBSJ会長喜連川先生やCCF-DB主任のZhanhui Li先生の話のほか，アリババのFeifei Li氏や筑波大学の森嶋先生の最新研究成果について聞けます！ VLDB 2020の参加者なら誰でも参加できます！ VLDBの参加登録と日中DB交流セッションへのご参加をよろしくお願いします． ----- Session 19r (15:00-17:00 JST) https://vldb2020.org/program_flat.html?s=19r RoundTable R3: Japan-China Collaboration Program: 15:00-15:10 Opening Remarks, DBSJ Activities. Masaru Kitsuregawa, President of DBSJ 15:10-15:20 Opening Remarks, CCF-DB Activities Zhanhui Li, Director of CCF-DB 15:20-15:30 Break 15:30-16:10 Invited Talk 1, Chair: Masaru Kitsuregawa Title: Cloud Native Database Systems for Enterprise Applications Speaker: Feifei Li, Vice President of Alibaba Group Abstract: Cloud native database becomes increasingly important for the era of cloud computing, due to the needs for elasticity and high availability. A cloud native database system leverages software-hardware co-design to explore accelerations offered by new hardware such as RDMA and NVM. New design architectures such as shared-storage and shared- everything enable a cloud-native database to decouple computation from storage and provide elasticity. For highly concurrent workloads that require horizontal scalability, a cloud native database can also leverage a shared-nothing layer to provide distributed query and transaction processing. Cloud applications also require that cloud native databases to offer high availability through distributed consensus protocols. Furthermore, The need for integrating big data processing workloads with a traditional OLAP data warehouse inside a cloud native database/data warehouse becomes increasingly imperative, so that the system can provide both real-time online interative analytics and batched offline ETL with complex computation. We will present the key technical ideas towards building cloud native database systems and the application and integration and big data and AI techniques in such systems. Bio: Feifei Li is currently a Vice President of Alibaba Group, ACM Distinguished Scientist, President of the Database Products Business Unit of Alibaba Cloud Intelligence, and Director of the Database and Storage Lab of DAMO academy. He has won multiple awards from ACM and IEEE. He is a recipient of the ACM SoCC 2019 Best Paper Award (runner-up), IEEE ICDE 2014 10 Years Most Influential Paper Award, ACM SIGMOD 2016 Best Paper Award, ACM SIGMOD 2015 Best System Demonstration Award, IEEE ICDE 2004 Best Paper Award. He has been an associate editor, PC co-chairs, and core committee members for many prestigious journals and conferences, and has led the R&D efforts of cloud native database systems and products at Alibaba. 16:10-16:20 Break 16:20-17:00 Invited Talk 2, Chair: Guoliang Li Title: People, AI, Data and the Future of Work: Computational Division of Labor with CyborgCrowd Speaker: Atsuyuki Morishima, Professor of University of Tsukuba Abstract: JST CREST CyborgCrowd Project is a Japanese government funded project that started in Dec. 2016 to extend crowdsourcing technologies to deal with hybrid workforce comprising of human and AI-powered machine workers in the new digital knowledge era. The project has two goals: (1) to extend the traditional workforce to include a diverse set of workers, including AI workers and people who were not considered as a part of workforce in the traditional organizations, and (2) to automate the task assignment process and dynamically optimize the assignment in terms of not only employers’ but also workers’ viewpoints. This talk overviews the project and gives the challenges and the current status of the project. Bio: Atsuyuki Morishima is a professor of University of Tsukuba, Japan. His research interests include computational division of labor, data-centric human-machine computations, data integration and digital libraries. Currently, he is an associate editor of the VLDB Journal, and an steering committee member of ICADL, DASFAA, and ACM/IEEE JCDL. He is the leader of JST CREST CyborgCrowd Project and the representative of the Crowd4U initiative. He has been involved in many real-world crowdsourcing projects on digital libraries, digital archives, natural disaster responses and smart cities. He received international and domestic awards including the second-runner-up for the ACM SIGMOD 2001 best paper award, the 2004 IPSJ best paper award, the CAiSE 2015 best paper award and the 2018 Emerald Literati Award. In the past, he served as the chair of SIG-DBS of the Information Processing Society of Japan, and a steering committee member of ACM SIGMOD Japan Chapter. He served as a track chair in ACM CIKM 2008 and program co-chairs in ICADL 2016 and JCDL 2019. ----- ---- MA Qiang (馬強）京都大学大学院情報学研究科 Graduate School of Informatics, Kyoto University ----

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