January 2022 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

【IEEE Japan Council 広報】IEEE JC Manga Project -Comics in Engineering 無料公開のお知らせ -
by 橋本隆子 20 Jan '22

20 Jan '22

日本データベース学会の皆様理事の橋本です。 IEEE Japan Councilが理工系のアウトリーチを目的として、3篇のマンガを無料公開しましたので、情報を転送いたします。 3篇のマンガは、全てIEEEの学生がプロットを作成し、プロのマンガ家がコミック化したものです。 IEEE会員の方及び会員以外の方も、必要事項を記載して申し込むことで、無料アクセスが可能になります。 https://sites.google.com/ieee-jp.org/manga-project <https://sites.google.com/ieee-jp.org/manga-project> よろしければ、ぜひ、上記にアクセスしてご覧ください。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 理工学分野の発展を目指すIEEE"マンガ”プロジェクト～『Comics in Engineering』無料公開のお知らせ～ IEEEジャパンカウンシル（会長：橋本隆子（千葉商科大学）以下：IEEE Japan Council）は、丸善雄松堂株式会社（本社：東京都港区、代表者：代表取締役　矢野正也/以下：丸善雄松堂）と大日本印刷株式会社(以下：DNP)との共同実証実験プロジェクトとして、理工系への親しみを深めるためのマンガ３作品（日本語版／英語版）を無料公開することをお知らせいたします。【公開サイト】作品は下記で公開されます。IEEE会員の方及び会員以外の方も、必要事項を記載して申し込むことで、無料アクセスが可能になります。 https://sites.google.com/ieee-jp.org/manga-project <http://enotice.ieee.org/link.cfm?r=KP-uBDjUiCmfhZp81bmA5Q~~&pe=WBZivwNk1HMj…> 【概要】 IEEE Japan Council主催で、IEEEの学生会員を対象にマンガプロットコンテストを開催し、IEEE Japan Council、DNP、丸善雄松堂、さらにはプロのマンガ作家が審査員となり、学生の応募作から選んだ下記３作品を、マンガとして刊行することといたしました。当初より国際展開を想定し、日本語版／英語版の両方を作成しています。なお本件は実証実験と位置づけており、刊行された作品はIEEEのサイトにて無料公開することとしました。【背景】 IEEEは、人類社会の有益な技術革新に貢献することをミッションに掲げており、研究者や専門家の間での専門的な情報共有だけではなく、子供も含めた一般の人々へ、現在の研究課題や、未来に想像される科学技術のアイデアをわかりやすく伝え、理工系の面白さや楽しさを知ってもらうことにも意義を見出しています。その実現のため、このたびIEEE Japan Council、DNP、丸善雄松堂で、「マンガ」を媒体として将来の技術革新にも繋がるような理工系ファンを増やすべく、本プロジェクトを立ち上げました。 ①『おりこう！リコちゃん』（日本語版／英語版）原作：　福岡女子大学国際文理学部環境科学科所属学生概要：　小学生とは思えない天才理系少女・リコちゃんが数理モデルとシミュレーションによって日常のささやかな謎を解明していく、新感覚の青春ミステリー。 ②『さんしんちょーでー！』（日本語版／英語版）原作：青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻機械創造コース所属学生青山学院大学理工学部機械創造工学科助教概要：　沖縄を舞台に三線の職人と音響工学を研究する女子大生の出会いが奏でるラブストーリー ③『コーガク女子』（日本語版／英語版）原作：東京農工大学知能情報システム工学科所属学生概要：工学部で学ぶ三人女子たちが、それぞれの視点で〝工学〟と〝後学〟を見つめ直し、自分の道をみつけていく物語。【各社の役割】 IEEEの学生会員が作成したプロットを元に、IEEE Japan Council所属の研究者・学生・事務局職員が監修し、DNPの制作支援の元、プロの作家陣がシナリオ化・マンガ化を進めました。作品は日本語版／英語版を作成し、丸善雄松堂を出版元とする電子マンガとしてIEEEの専用サイトを通じて公開いたします。 ① 著作権： The Institute of Electrical and Electronics Engineers(IEEE)　 ② 原　　作： IEEE Japan Council Student Activitiesにて活動する日本の会員学生 ③ 監　　修： IEEE Japan Councilの研究者・学生・事務局職員 ④ 脚　　本：春日　康徳 ⑤ 作　　画：㈱ガタケット所属のマンガ作家 ⑥ 発行所：丸善雄松堂株式会社 ⑦ 制作協力：大日本印刷株式会社【参考情報】 ※IEEEマンガプロットコンテスト：　https://ieee-jp.org/activity/activity/manga.html <https://ieee-jp.org/activity/activity/manga.html> ※コンテスト審査結果：　https://ieee-jp.org/japancouncil/student/adm/manga_result.pdf <https://ieee-jp.org/japancouncil/student/adm/manga_result.pdf> ■本件に関する問い合わせ IEEE Japan Council 事務局 jc(a)ieee-jp.org <mailto:jc@ieee-jp.org> -- Takako Hashimoto, Ph. D. Vice President, Director of International Center, Chiba University of Commerce (Professor) IEEE Japan Council Chair (2021-2022) Member, IEEE Computer Society Board of Governor (2021-23) Member, IEEE Educational Activities Board (2021) 1-3-1, Konodai Ichikawa City, Chiba, 272-8512 Japan,　tel:+81-47-373-4222 takako(a)cuc.ac.jp

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[リマインド] DBSJ学生企画第七弾開催のご案内
by shimizu＠tkl.iis.u-tokyo.ac.jp 20 Jan '22

20 Jan '22

データベース学会の皆様東京大学の清水です．開催前日となりましたので再度ご案内致します． DBSJ学生企画第七弾として「CYGAMES RESEARCH 所長倉林さんに聞く～AI・データベース研究が支える最高のゲーム開発～」をオンラインで開催致します．本企画では，ゲストとして倉林修一さん (Cygames Research 所長) をお招きし，AIやデータベース研究が支えるゲーム開発について皆様からお寄せいただいたご質問を元にインタビューを行う予定です．倉林さんへのご質問・トークテーマを募集しておりますので，下記のGoogleフォームよりご興味のある話題をぜひお寄せください．開催概要は以下の通りとなります．フォームより参加登録をお願い致します (GoogleフォームとConnpassのどちらかご都合の良い方よりご登録ください)． ----------------------------------------------------------------------------- DBSJ学生企画第七弾「CYGAMES RESEARCH 所長倉林さんに聞く～AI・データベース研究が支える最高のゲーム開発～」日時: 2022年1月21日(金) 19:00 ~ 20:00 会場: Zoomによるオンライン開催参加費: 無料参加登録: https://forms.gle/x4f2RnxiXi7v8R6A6 Connpassからの登録: https://connpass.com/event/236717/ 倉林さんへのご質問: https://forms.gle/wP1ogRYGzN2dmV9S8 学生企画Webページ: https://db-event.jpn.org/dbsj_students/ ----------------------------------------------------------------------------- それでは皆様のご参加，ご質問をお待ちしております！ =========================================== 清水洸希東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程3年喜連川・豊田・根本・吉永・合田研究室 E-mail : shimizu(a)tkl.iis.u-tokyo.ac.jp ===========================================

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1st CfP: SEMAPRO 2022 || November 13 - 17, 2022 - Valencia, Spain
by Shun HATTORI 20 Jan '22

20 Jan '22

日本データベース学会の皆様室蘭工業大学の服部です。セマンティック処理に関する国際会議 SEMAPRO2022 のCFPです。今年11月中旬に、スペイン・バレンシアで開催予定です。論文投稿締切は 2022年 7月 2日です。多様な発表（投稿）形式が用意されております。ジャーナルへの推薦も御座いますので、皆様の御投稿をお待ちしております。どうぞ宜しくお願い致します。 ------------------------ INVITATION: ================= Please consider to contribute to and/or forward to the appropriate groups the following opportunity to submit and publish original scientific results to: - SEMAPRO 2022, The Sixteenth International Conference on Advances in Semantic Processing SEMAPRO 2022 is scheduled to be November 13 - 17, 2022 in Valencia, Spain under the NexTech 2022 umbrella. The submission deadline is July 2, 2022. Authors of selected papers will be invited to submit extended article versions to one of the IARIA Journals: https://www.iariajournals.org All events will be held in a hybrid mode: on site, online, prerecorded videos, voiced presentation slides, pdf slides. ================= ============== SEMAPRO 2022 | Call for Papers =============== CALL FOR PAPERS, TUTORIALS, PANELS SEMAPRO 2022, The Sixteenth International Conference on Advances in Semantic Processing General page: https://www.iaria.org/conferences2022/SEMAPRO22.html Submission page: https://www.iaria.org/conferences2022/SubmitSEMAPRO22.html Event schedule: November 13 - 17, 2022 Contributions: - regular papers [in the proceedings, digital library] - short papers (work in progress) [in the proceedings, digital library] - ideas: two pages [in the proceedings, digital library] - extended abstracts: two pages [in the proceedings, digital library] - posters: two pages [in the proceedings, digital library] - posters: slide only [slide-deck posted at www.iaria.org] - presentations: slide only [slide-deck posted at www.iaria.org] - demos: two pages [posted at www.iaria.org] Submission deadline: July 2, 2022 Extended versions of selected papers will be published in IARIA Journals: https://www.iariajournals.org Print proceedings will be available via Curran Associates, Inc.: https://www.proceedings.com/9769.html Articles will be archived in the free access ThinkMind Digital Library: https://www.thinkmind.org The topics suggested by the conference can be discussed in term of concepts, state of the art, research, standards, implementations, running experiments, applications, and industrial case studies. Authors are invited to submit complete unpublished papers, which are not under review in any other conference or journal in the following, but not limited to, topic areas. All tracks are open to both research and industry contributions. Before submission, please check and comply with the editorial rules: https://www.iaria.org/editorialrules.html SEMAPRO 2022 Topics (for topics and submission details: see CfP on the site) Call for Papers: https://www.iaria.org/conferences2022/CfPSEMAPRO22.html ============================================================ SEMAPRO 2022 Tracks (topics and submission details: see CfP on the site) Basics on semantics Fundamental of semantics processing; Semantic-based techniques for feature selection; Semantic-based pruning; Semantic interoperability; Semantics uncertainty; Semantics pre-processing and post-processing; Semantics harmonization; Constraint-based semantics processing; Embedded semantics into the discovery process; Semantics in spatial and spatio-temporal models Ontology fundamentals for semantic processing Ontology learning; Ontology for semantic interoperability; Ontologies and data pre-processing; Ontology-based evaluation and semantic patterns; Global core ontologies; Progressive ontologies; Bridging semantics through ontologies; Ontology mapping and ontology visualization; Ontology in information systems; Ontology-based semantic mediation; Ontology design and maintenance for conceptual model integration; Reverse engineering of ontologies from conceptual model; Ontologies for explanation generation Semantic technologies Basics of Ontology and Semantic Web; Semantic storing, computing, representation, communications; Semantic-driven system design; Syntactic and semantic processing models; Hardware and software support for semantic processing; Microprocessors for semantic processing; Multi-model semantic systems; Semantic annotation of multimedia supports; Semantic multimedia information retrieval; Natural language semantic processing; Context-based semantic processing; Content-based semantic processing; Scalability to the Web level; Performance in semantic processing; Information security in semantic processing; Explaining semantic processing and its results Models and ontology-based design of protocols, architectures and services Fundamentals in theory; Modeling methodologies; Models and Ontology-driven Technologies (for the communications system design); Models and ontology relationships; Multi-models coherence. Models and ontology-based communications services and protocols; Semantics of services and service modeling; Protocol models and semantics; Application and quality of experience semantics; Services and protocols semantics; Models and ontology-based cross-layer services and architectures design; Models and ontology-based software frameworks; Composition of Services and Composability rules; Cross-layering services models, components and implementations Semantic Deep Web Ontology plug-in search; Information extraction from the Deep Web /e-commerce sites/; Semantic Deep Web annotation and indexing; Deep Web-based ontology; Semantic Deep Web crawlers; Semantic browsing and visualization; Semantic Deep Web data fusion; Semiautomatic ontology generation; Metrics for quality of ontology; Similarity measures for ontology alignment; Measurements for quality of search; Tools for semantic Deep Web; Experience extraction from the Web Semantic reasoning Reasoning methods; Reasoning for the Web; Ontology expressiveness; Ontology alignment, mapping and merging; Expressing formal semantics; Languages (RDF, RDF Schema, OWL, etc); Robustness of reasoning on the Web; Patterns on semantic reasoning; Querying and searching; Scalable and tolerant reasoning; Dynamic reasoning for the Semantic Web; Ontologies and problem-solving methods; Computational learning theory; Approximate reasoning/computing; Strategies for abstraction and compression of information; Cognitive semantic reasoning; Attention semantic scoping; Recency-based self-optimizing memory; Cost-benefit trade-off reasoning models; Negotiation in obtaining near-optimal reasoning results under bounded resources; Case-based reasoning Semantic content searching Methodologies for innovative information retrieval technologies; Combinatorial search; Massive search-spaces with heuristics (e.g., based on Monte Carlo simulations); Searching using metadata, semantics, and ontology; Advanced searching in digital libraries; Advanced use of RDF and OWL; Expressiveness of the content ontologies; Inherent inconsistency and incompleteness of data on the Web; Scalability of semantic processing; Specialized search engines (Hakia, Matrixware and seekda) Hypertext and hypermedia semantic Hypertext techniques and semantic applications; Hypertext and ontologies; Hypertext semantic models; Spatial semantic hypertext; Self-organized hypertext; Semantic adaptive hypertext; Web and hypertext link analysis; Hypertexts and semantic Web; Hypertext semantic applications Semantic voice-video-speech (VVS) searching Engines and methods for VVS advanced searching; Patterns in VVS searching; Contextual VVS searching; Rapid VVS searching; Accuracy in VVS searching; Noise in VVS searching; Performance in VVS searching; Metrics for VVS searching; Text and VVS searching; Applications of VVS Semantic multimedia Efficient storage of structured data that scale to a very large size; Automatic generation of multimedia presentations; Advanced process for multimedia information mining; Semantic metadata extraction; Annotation tools and methods for content semantics; Media ontology generation/learning/reasoning; Semantic multimedia streaming; Semantics enabled multimedia applications /annotation/browsing/storage/retrieval/visualization Semantic social media Community detection and evolution in social media; Recommendation and ranking systems; Search in social media; Event detection, trend identification and tracking in social media; Influence, trust and reputation in social media; Opinion/sentiment analysis, polarity identification; Feed distillation and ranking blogs; Mining microblogging and real time data; Folksonomy, tag semantics, clustering and usage; Advertising models for the social web; Indexing social media content, index freshness; Visualizing social network data; Spam detection, social network spam and profile spam Semantics for sentiment/opinion analysis Architectures for generic sentiment analysis systems; Sentiment analysis techniques on social media; Document-level analysis; Sentence-level analysis; Aspect-based analysis; Comparative-sentiment analysis; Sentiment lexicon acquisition; Optimizing sentiment analysis algorithms; Applications of sentiment analysis Semantic networking Semantic-based QoS (Quality of Service) control and scheduling; Semantic QoE (Quality of Experience) evaluation; Semantic-based Internet data streaming and delivery; Semantics enabled networking and middleware; Semantic routing; Semantic interfaces Domain-oriented semantic applications Semantics for managing pharmaceutical data; Semantic processing for biomedical knowledge; Speech, text and picture recognition; Semantic email workflow and content; Semantic blogs and wikis; Semantic email addressing; Semantic web and digital libraries; Semantic processing in e-Health; Semantic-driven tutoring systems Economics and governance of semantics technologies Organizational views; Legal; Business; Regulations; Assessment; Standards; Harmonization; Cross-nation mediation Semantic applications/platforms/tools Market for semantic technologies; Applications, services and systems based on semantic processing; User friendly semantic system integration tools; Ontology-based data transformation and data migration tools; Ontology mapping tools and languages; Ontology-enabled interoperability in e-science, life sciences, e-business, culture; Commercial cost models for semantic applications; Semantic solutions for business intelligence; Semantic processing platforms ; Supporting ontology platforms/tools (Protégé, etc); Semantic query languages (SPARQL, etc); Ontology-enabled search engines; Semantic Web search engines; Interoperability of data, systems, and organizations; Experiments and lessons learned; Standard activities ------------------------ SEMAPRO 2022 Committee: https://www.iaria.org/conferences2022/ComSEMAPRO22.html Publicity Chairs: Mar Parra, Universitat Politecnica de Valencia, Spain Sandra Viciano Tudela, Universitat Politecnica de Valencia, Spain To stop receiving notices about SEMAPRO, please reply with "DROP SEMAPRO hattori(a)csse.muroran-it.ac.jp" in the subject field. To stop receiving any notice, please reply with "UNSUBSCRIBE hattori(a)csse.muroran-it.ac.jp" in the subject field. IARIA PO Box 7827 Wilmington, DE 19803 --- Shun HATTORI, Dr. Informatics, Assistant Prof. Computational Intelligence Unit, College of Information and Systems Muroran Institute of Technology 27-1 Mizumoto-cho, Muroran 050-8585, JAPAN Tel: +81-143-46-5498 hattori(a)csse.muroran-it.ac.jp

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【論文募集】IEEE MIPR 2022（2月28日締切）
by Miyamori, Hisashi 20 Jan '22

20 Jan '22

日本データベース学会の皆様京都産業大学の宮森です．昨年東京でオンライン開催されました標記の国際会議の投稿案内をお送りします．投稿締切は2月28日(金)で，あと１ヶ月ほどございます．奮ってご投稿ください． [Please accept our apologies if you receive multiple copies] ---------------------------------------------------------------------- Call for Papers 5th IEEE Int. Conf. on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR'22) August 2-4, 2022 @ Virtual http://www.ieee-mipr.org/ ====================================================================== New forms of multimedia data (such as text, numbers, tags, networking, signals, geo-tagged information, graphs/relationships, 3D/VR/AR and sensor data, etc.) has emerged in many applications in addition to traditional multimedia data (image, video, audio). Multimedia has become the biggest of big data as the foundation of today's data-driven discoveries. Almost all disciplines of science and engineering, as well as social sciences, involve multimedia data in some forms, such as recording experiments, driverless cars, unmanned aerial vehicles, smart communities, biomedical instruments, security urveillance. Some recent events demonstrate the power of real-time broadcast of unfolding events on social networks. Multimedia data is not just big in volume, but also multi-modal and mostly unstructured. Storing, indexing, searching, integrating, and recognizing from the vast amounts of data create unprecedented challenges. Even though significant progress has been made processing multimedia data, today's solutions are inadequate in handling data from millions of sources simultaneously. The IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (IEEE-MIPR) aims to provide a forum for original research contributions and practical system design, implementation, and applications of multimedia information processing and retrieval for single modality or multiple modalities. The target audiences will be university researchers, scientists, industry practitioners, software engineers, and graduate students who need to become acquainted with technologies for big data analytics, machine intelligence, information fusion in multimedia information processing and retrieval. A collection of keynotes, and workshops will be held, together with paper/poster sessions. The conference will accept regular papers (6 pages), short papers (4 pages), and demo papers (4 pages). Authors are encouraged to compare their approaches, qualitatively or quantitatively, with existing work and explain the strength and weakness of the new approaches. Selected submissions will be invited to submit to journal special issues. The conference includes (but not limited) the following topics of multimedia data processing and retrieval. - Multimedia Retrieval * Multimedia Search and Recommendation * Web-Scale Retrieval * Relevance Feedback, Active/Transfer Learning * 3D and sensor data retrieval * Multimodal Media (images, videos, texts, graph/relationship) Retrieval * High-Level Semantic Multimedia Features - Machine Learning/Deep Learning/Data Mining * Deep Learning in Multimedia Data and / or Multimodal Fusion * Deep Cross-Learning for Novel Features and Feature Selection * High-Performance Deep Learning (Theories and Infrastructures) * Spatio-Temporal Data Mining * Novel Dataset for Learning and Multimedia - Content Understanding and Analytics * Multimodal/Multisensor Integration and Analysis * Effective and Scalable Solution for Big Data Integration * Affective and Perceptual Multimedia * Multimedia/Multimodal Interaction Interfaces with humans - Multimedia and Vision * Multimedia Telepresence and Virtual/Augmented/Mixed Reality * Visual Concept Detection * Object Detection and Tracking * 3D Modeling, Reconstruction, and Interactive Applications - Networks for Multimedia Systems * Internet Scale System Design * Information Coding for Content Delivery - Systems and Infrastructures * Multimedia Systems and Middleware * Software Infrastructure for Data Analytics * Distributed Multimedia Systems and Cloud Computing - Data Management * Multimedia Data Collections, Modeling, Indexing, or Storage * Data Integrity, Security, Protection, Privacy * Standards and Policies for Data Management - Novel Applications * Multimedia applications for health and sports * Multimedia applications for culture and education * Multimedia applications for fashion and living * Multimedia applications for security and safety - Internet of Multimedia Things * Real-Time Data Processing * Autonomous Systems such as Driverless Cars, Robots, and Drones * Mobile and Wearable Multimedia [Important Dates] * Regular and Short Paper Submission: February 28, 2022 * Notification of acceptance: May 10, 2022 * Camera ready due: July 1, 2022 * Conference Date: August 2 ? 4, 2022 [Organization] - General Co-Chairs * C.-C. Jay Kuo (Univ. of Southern California, USA) * Klara Nahrstedt (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, USA) * Yong Rui (Lenovo Group, China) * Guan-Ming Su (Dolby Labs, USA) - Program Co-Chairs * Ming-Ching Chang (State Univ. of New York at Albany, USA) * Abdulmotaleb El Saddik (Univ. of Ottawa, Canada) * Yan Tong (Univ. of South Carolina, USA) * Bihan Wen (Nanyang Technological Univ., Singapore) ---------------------------------------------------------------------- -- Hisashi Miyamori <miya(a)cc.kyoto-su.ac.jp>

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[明日1/19 18:30-] 最強データベース講義 #13 データベース誕生の背景（石井義興氏）
by 渡辺知恵美 18 Jan '22

18 Jan '22

日本データベース学会の皆さま、筑波技術大学の渡辺です。明日、最強データベース講義 #13 石井義興氏による「データベース誕生の背景 -1960年代生き証人の1人として – の公開収録を1/19（水）に開催いたします。　・公開収録前後に石井氏と直接お話ししたい方はZoomで参加　　（収録後の質疑や雑談が好評です）　・聴講が中心で、質問や反応はチャットが良い方はYoutube liveで参加　　（参加登録者は開催後もYoutube で閲覧可能）という形で実施いたします。どうぞご参加ください。 =========================================== 日時：2022年1月19日（水） 18:30-19:30 会場：オンライン（URLは参加登録後、参加登録ページに表示されます）タイトル：データベース誕生の背景 – 1960年代生き証人の1人として - 講師：石井義興先生参加登録：https://dblectures.connpass.com/event/235524/ 概要：データベースが誕生する1950年代~1960年代より開発者として活躍された石井様にデータベース誕生当時のさまざまなお話を伺います。以下お話を予定されている内容です。 * 造語の誕生　１９５０年代Software、１９６０年代Database * データベースと言う言葉はどうして出てきたか　 * 物以外の音、データなど、何かを蓄え、機械で読み利用する事とは * コンピュータ以前のデータ処理　　PCS (Punched Card System)　鉄・磁気テープ * コンピュータの発明と商用化　　　ENIAC(1946),BINAC, UNIVAC I(1950) * メイン・メモリーと外部記憶装置の始まり * データベース以前のデータ処理 * １９６０年代、ディスクのスピードアップと大容量化に伴って、DBMSの利用が増加し、多くのDBMSが実用化された。 * 日本初のデータベース書籍　　小林功武　「データベースの管理」１９７０ * 情報系システムーオンライン検索―データ・ウエアハウスーデータ・サイエンティスト * 1968年に開発されたADABASの面白いインデックス * 国井利奉さん、Gio Wiederholdさんとの思い出 * 多次元DBMS Essbaseの日本への導入 * 現在の心境「本当に面白い時代にいろいろな経験ができた」 ===========================================

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人工知能学会全国大会オーガナイズドセッション「OS-13 医療言語処理の拡張と連携」のご案内
by Eiji ARAMAKI 17 Jan '22

17 Jan '22

日本データベース学会のみなさま，奈良先端科学技術大学院大学の荒牧です．昨今，じょじょに注目が高まってきた医療分野の言語処理に関する研究を加速すべく，人工知能学会全国大会にて，オーガナイズドセッション「OS-13 医療言語処理の拡張と連携」を開催します．医療関係のデータ，テキストを扱う従事されている方におかれましては，ぜひ本セッションへの投稿もご検討ください． ===== 2022年度人工知能学会全国大会（第36回） 2022年6月14日(火)～6月17日(金) オンライン開催 https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/ オーガナイズドセッション (OS) OS-13 医療言語処理の拡張と連携医療へのAI技術の活用は，画像処理をはじめ，言語処理や音声認識と多岐にわたる．言語処理の領域においては，Transformerベースの深層学習モデルの成功により，これまで実用精度に届かなかった応用の実現性が高まったことで，医療分野の研究者が数多く参入し始めている。一方で，臨床テキスト等の医療データは，その機密性から一般公開が難しく，機械学習モデルのための大規模な学習データが共有されにくいため，他のドメインのAI応用に比べると進度に遅れが見られる．このような状況を打破するために，これまで各種の大規模医療言語処理研究プロジェクトが発案・実施されてきた．内閣府AIホスピタル，文部科学省AIP-PRISM，評価型ワークショップReal-MedNLPなどは国内の主なプロジェクトの例であり，AIP日独仏AI研究(KEEPHA)は国際連携型プロジェクトの一例である．多くのプロジェクトは，目指すヴィジョンに共通点がありながらも相互の連携に乏しく，医療言語処理研究が全体像としてどこへ向かいつつあるのか俯瞰できる機会は多くない．本セッションでは，国内で進行中の医療言語処理研究プロジェクトの成果報告を中心に，「現在進行形」の医療言語処理研究開発を展望し，今後の発展可能性を議論したい．医療言語処理全般に関連した共同研究や助成研究の成果を，規模を問わず広く募集する． [キーワード] 医療情報学, 医療言語処理, 医用画像認識, 患者発話認識, 臨床情報匿名化（パネルディスカッションも予定しています） [参加申し込み（〆切厳守）] ・発表申込締切：2022年1月21日（金）午後2時・原稿受付締切：2022年3月3日（木）午後2時発表希望セッションとして「OS-13 医療言語処理の拡張と連携」を必ずご指定ください．同一発表者が大会全体で発表申込できる件数は最大1件です．一般セッションと合わせ，複数の口頭発表をご希望の方は，連名者や代理の方に申し込み・発表をして頂く必要がありますのでご注意ください。 [原稿執筆案内] https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2022/author-guideline [オーガナイザ] 矢田竣太郎（奈良先端科学技術大学院大学）荒牧英治（奈良先端科学技術大学院大学）河添悦昌（東京大学）

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DBSJ学生企画第七弾開催のご案内
by shimizu＠tkl.iis.u-tokyo.ac.jp 17 Jan '22

17 Jan '22

日本データベース学会の皆様東京大学の清水です． DBSJ学生企画第七弾として「CYGAMES RESEARCH 所長倉林さんに聞く～AI・データベース研究が支える最高のゲーム開発～」をオンラインで開催致します．本企画では，ゲストとして倉林修一さん (Cygames Research 所長) をお招きし，AIやデータベース研究が支えるゲーム開発について皆様からお寄せいただいたご質問を元にインタビューを行う予定です．倉林さんへのご質問・トークテーマを募集しておりますので，下記のGoogleフォームよりご興味のある話題をぜひお寄せください．開催概要は以下の通りとなります．フォームより参加登録をお願い致します (GoogleフォームとConnpassのどちらかご都合の良い方よりご登録ください)． ----------------------------------------------------------------------------- DBSJ学生企画第七弾「CYGAMES RESEARCH 所長倉林さんに聞く～AI・データベース研究が支える最高のゲーム開発～」日時: 2022年1月21日(金) 19:00 ~ 20:00 会場: Zoomによるオンライン開催参加費: 無料参加登録: https://forms.gle/x4f2RnxiXi7v8R6A6 Connpassからの登録: https://connpass.com/event/236717/ 倉林さんへのご質問: https://forms.gle/wP1ogRYGzN2dmV9S8 学生企画Webページ: https://db-event.jpn.org/dbsj_students/ ----------------------------------------------------------------------------- それでは皆様のご参加，ご質問をお待ちしております！ =========================================== 清水洸希東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程3年喜連川・豊田・根本・吉永・合田研究室 E-mail : shimizu(a)tkl.iis.u-tokyo.ac.jp ===========================================

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最終講義のご案内
by Motomichi Toyama 16 Jan '22

16 Jan '22

dbjapanの皆様大変永くお世話になりました。定年退職に伴い明後日 1/18 (火) 14:20-15:00に Webinarで最終講義をすることになりましたのでご案内申し上げます。 Zoomのリンクは記事をご参照下さい。 https://www.st.keio.ac.jp/event/yagami/20211210_01.html 遠山元道＠慶大理工 -- Motomichi Toyama, Ph.D Department of Information and Computer Science Keio University toyama(a)ics.keio.ac.jp http://www.db.ics.keio.ac.jp/

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DEIMの宣伝を　視点論点（NHK）で行いました！
by Masaru Kitsuregawa 15 Jan '22

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[リマインド]研究者支援サービス「KTrends」評価アンケート依頼について
by sano.y.ao 14 Jan '22

14 Jan '22

日本データベース学会の皆様、東京工業大学情報理工学院横田治夫研究室修士2年の佐野祐作です。以前、お願いさせて頂きました研究者支援サービス「KTrends」のアンケート形式評価へのご協力誠にありがとうございます。可能でしたら、1月18日(火) までにご記入頂けますと大変助かります。依頼のリマインドをさせて頂きたく、何卒よろしくお願いします。 =[前回の依頼内容]============================================== 現在、研究者支援のためのwebアプリを研究室で開発しています。「KTrends」と名付けた当該アプリは、DBLP のような論文データベースにおける論文掲載情報を解析することによって、研究者が論文執筆・投稿をする際に、インタラクティブに学会間の比較を行い、トピックを発見可能とすることを目指したシステムとなっています。多くの研究者の方に少しでもお役に立てればと思っています。修士論文およびDEIM2022の論文に向け、アンケートによる当該システムの評価を行いたいと思っています。つきましては、可能であれば使ってみて頂き、アンケートにご協力頂けますと助かります。以下のURLにてシステムの概要説明をした動画を掲載していますので、御高覧頂き、以下の google form にご記入頂けますと幸いです。システム概要説明・KTrends URL: http://yokota-www.cs.titech.ac.jp/ktrends#overview google form URL: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe3m9pRXjvp5iEoulCHgbmRZFlCJd2UPew… システムURL: http://yokota-www.cs.titech.ac.jp/ktrends 可能であれば、１月１８日（火）までにご記入頂けますと大変助かります。お忙しい中誠に恐縮ですが、お時間のある時にご協力いただけますと幸いです。何卒よろしくお願いいたします。 =========================================================== 東京工業大学情報理工学院横田研究室佐野祐作 sano.y.ao(a)m.titech.ac.jp

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