- DBJapan - dbjapan.dbsj.org

（〆切延長）CFP : BigComp2022
by Shinsuke NAKAJIMA 01 Oct '21

01 Oct '21

日本データベース学会の皆様京都産業大学の中島伸介です来年2022年1月17-20日の日程で開催される 2022 IEEE Big Data and Smart Computing (IEEE BigComp 2022) ですが，論文投稿〆切が10月14日まで延長されましたのでお知らせ致します．なお，バンコク（タイ）にて現地開催予定でしたが，ハイブリッドもしくはオンライン開催になる模様です．是非，論文投稿をご検討下さい． ================================================================ [IEEE BigComp 2022] 2022 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (Bangkok, Thailand, January 17(Mon.)-20(Thu.), 2022) (May switch to online event depending on the COVID-19 situation) ================================================================ * Conference website: http://www.bigcomputing.org/ * Full/short paper submission due: October 14, 2021 (Extended) * Acceptance notification: November 23, 2021 * Conference dates: January 17~20, 2022 Big data and smart computing are emerging research fields that have been drawing much attention from diverse disciplines including computer science, information technology and social sciences. The goal of the International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), initiated by KIISE (Korean Institute of Information Scientists and Engineers), is to provide an international forum for exchanging ideas and information on current studies, challenges, research results, system developments, and practical experiences in these emerging fields. Following the successes of the previous BigComp conferences in Bangkok, Thailand (2014), Jeju, Korea (2015), Hong Kong, China (2016), Jeju, Korea (2017), Shanghai, China (2018), Kyoto, Japan (2019), Busan, Korea (2020), and Jeju, Korea (2021), the 2022 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (IEEE BigComp 2022) will be held in Bangkok, Thailand. The conference is co-sponsored by IEEE and KIISE. IEEE BigComp 2022 invites authors to submit original research papers and original work-in-progress reports on big data and smart computing. Topic Areas The topics of interest for BigComp2022 include (but are not limited to) the following: * Techniques, models and algorithms for big data * Tools and systems for big data * Machine learning and AI for big data * Cloud and grid computing for big data * Hardware software infrastructure for big data * Security and privacy for big data * Data mining, graph mining, and data science * Big data analytics and social media * Web search and information retrieval * Infrastructure and platform for smart computing * Models and tools for smart computing * Mobile communications and networks * Smart devices and hardware * Smart location-based services * Big data applications, bioinformatics, multimedia, smartphones, etc. Submission Original papers that have not been published previously or are not under review in other journals or conferences will be considered. Papers must be formatted in PDF according to the IEEE two-column format for conference proceedings and submitted through EasyChair, http://www.easychair.org and the direct link for paper submission is https://easychair.org/conferences/?conf=ieeebigcomp2022. Papers can be either regular or short papers, where regular papers are limited to 8 pages and short ones to 4 pages. BigComp2022 adopts double-blind review policy. Submissions must be properly anonymized, and lack of anonymization will result in a desk rejection. Journal Publication Accepted papers will be published in the conference proceedings to be submitted to IEEE Xplore (pending), and a set of selected papers will be invited for possible publication to the following SCIE journals after further revision and extension: * Journal of Supercomputing * Sensors * World Wide Web (pending) * Data and Knowledge Engineering * International Journal of Data Mining and Bioinformatics Best Paper Awards Best Paper Awards will be conferred at the conference to the authors of selected outstanding papers. General Co-Chairs: * Herwig Unger (Univ. of Hagen, Germany) * Young-Kuk Kim (Chungnam National Univ., Korea) Organization Co-Chairs * Joo-Yeon Lee (Ajou Univ., Korea) * Phayung Meesad (KMUTNB, Thailand) Program Committee Co-Chairs * Eenjun Hwang (Korea Univ., Korea) * Sung-Bae Cho (Yonsei Univ., Korea) * Stephan Pareigis (Hamburg University of Applied Sciences, Germany) * Kyamakya Kyandoghere (Klagenfurt University, Austria) Workshop Co-Chairs * Young-guk Ha (Konkuk University, Korea) * Jinho Kim (Kangwon Natl’ Univ., Korea) * Atsuyuki Morishima (University of Tsukuba) * Christian Wagner (University of Nottingham, U.K.) Tutorial Chairs * Wook-Shin Han (Postech, Korea) * Julien Bourgeois (FEMTO-ST, France) * Se-Young Yun (KAIST, Korea) Penal Co-Chairs * Steven E. Whang (KAIST, Korea) * Yasushi Sakurai (Osaka University, Japan) Finance Co-Chairs * Chulyun Kim (Sookmyung Women’s Univ., Korea) * James Geller (NJIT, USA) Sponsorship Co-Chairs * Hajoo Song (Bukyung Unversity, Korea) * Vithida Chongsuphajaisiddhi (KMUTT, Thailand) * Gerald Quirchmayr (University of Vienna, Austria) Publicity Co-Chairs * Young-ho Park (Sookmyung Women’s Univ., Korea) * Hyunjung Shin (Ajou Univ., Korea) * Yasushi Sakurai (Osaka University, Japan) * Ester Zumpano (University of Calabria, Italy) Local Arrangement Co-Chairs * Woong-Kee Loh (Gachon Univ,, Korea) * Chunrong Yuan (University of Cologne, Germany) * Kuntpong Woraratpanya (KMITL, Thailand) On-line Presentation Co-Chairs * Suan Lee (Semyung University, Korea) * Yu-Feng Li (Nanjing University, China) Publication Co-Chairs * Hyuk-Yoon Kwon (Seoul National Univ. of Science and Technology) * Yang-Sae Moon (Kangwon National University, Korea) * Carson Leung (University of Manitoba, Canada) Social Media Co-Chairs * Joyce Jiyoung Whang (KAIST, Korea) * Joonho Kwon (Pusan National University, Korea) * Shinsuke Nakajima (Kyoto Sangyo University, Japan) Journal Special Issue Co-Chairs * Toshiyuki Amagasa (University of Tsukuba, Japan) * Ee-Peng Lim(Singapore Management University, Singapore) Registration Co-Chairs * Min Song (Yonsei University, Korea) * Chaokun Wang (Tsinghua University, China) * Kazutoshi Sumiya (Kwansei Gakuin University, Japan) Poster Co-Chairs * Sael Lee (Ajou University, Korea) * Young-Koo Lee (Kyung-Hee University, Korea) * Younho Seong (North Carolina A&T State University, USA) Steering Committee Liaison Chair * Wookey Lee (Inha Univ., Korea) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Shinsuke NAKAJIMA, Professor Faculty of Information Science and Engineering Kyoto Sangyo University Motoyama, Kamigamo, Kita-ku, Kyoto, 603-8555 Japan E-mail: nakajima(a)cc.kyoto-su.ac.jp http://nakajima.kyoto-su.ac.jp/ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

1 0

DBSJ Newsletter Vol.14, No.6: VLDB2021, IJCAI2021, KDD2021, ICML2021参加報告
by Takeshi Kurashima 01 Oct '21

01 Oct '21

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃　日本データベース学会　Newsletter ┃　2021年10月号 ( Vol. 14, No. 6 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では国際会議VLDB2021、IJCAI2021、KDD2021、ICML2021の参加報告をご紹介致します。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編集委員会（担当編集委員　倉島健） =============================================================== ---- 目次 ---- 1. VLDB2021 参加報告　　　竹之内啓太　（株式会社NTTデータ） 2. IJCAI2021 参加報告　　　西野正彬　（NTTコミュニケーション科学基礎研究所） 3. KDD2021 参加報告　　　大川真耶　（NTT人間情報研究所） 4. ICML2021 参加報告　　　丹羽健太　（NTTコミュニケーション科学基礎研究所） =============================================================== ■１■ VLDB2021 参加報告　　　　　　　　　　　　　　　　　竹之内啓太　（株式会社NTTデータ）今年の International Conference on Very Large Data Bases（VLDB2021）は 8月16-20日にデンマーク・コペンハーゲンにて開催されました。ただし、 COVID-19 の状況もありオンラインでの参加・発表が認められていました。私は日本からオンラインで VLDB2021 に参加し、自身の研究について発表を行いました。この場を借りて簡単に報告させていただきます。 VLDB はデータベース分野の最難関国際会議のひとつとして知られています。 VLDB の研究トラックで発表するには、論文誌である Proceedings of the VLDB Endowment（PVLDB）に論文が掲載される必要があります。VLDB2021 のオープニングセッションによると、PVLDB にはこの一年間で882件の論文が投稿され212件の論文が採択されました。全体の採択率は24%であり、昨年同様の低い水準であると言えます。一方で、PVLDB の初回の査読結果が修正依頼（Major/Minor Revision）になったもののうち、88%がその後採択に至ったとの報告もありました。PVLDB の査読結果が Reject でなかった場合、レビューコメントに丁寧に対応すれば論文が採録されると思ってよさそうです。 VLDB2021 では2つの基調講演がありました。1つ目は、MIT の Tim Kraska 氏による "Towards instance-optimized data systems" という題目の講演でした。この講演は、機械学習を用いることでシステムの性能を引き出すようなアプローチ、いわゆる ML for Systems に関するものでした。特に、実際のデータやワークロードをもとにパラメータを自動的にチューニングする研究について、講演者自身の経験から得た知見や今後の方向性を述べていました。 2つ目の基調講演は、Max Planck Institute for Informatics の Gerhard Weikum 氏による "Knowledge Graphs 2021: a Data Odyssey" という題目でした。この講演では、これまでのナレッジグラフに関する研究が、データベース的な考え方（DB thinking）によって支えられてきたことが強調されていました。これらの基調講演のポジションペーパーが VLDB2021 のウェブページにて公開されています。かなり詳細にまとめられているので、興味のある方はそちらをご覧ください。私自身は User Interfaces のセッションにて、"PATSQL: Efficient Synthesis of SQL Queries from Example Tables with Quick Inference of Projected Columns" というタイトルで発表を行いました。この研究は、入出力例からプログラムを自動生成する Programming by Example という手法を SQL クエリに適用したものです。つまり、入出力となるテーブルの例から SQL クエリを自動生成する手法を提案しました。本手法の特徴は、関係代数において知られる性質をプログラム合成のアルゴリズムに組み込んだ点にあります。結果として、既存手法の性能を大きく上回る手法の開発に成功しました。質疑の時間では、聴講者から5つほど質問をいただき、今後の研究に繋がる着眼点を得ることができました。最後になりましたが、私自身は普段はソフトウェア工学のコミュニティに顔を出すことが多く、データベース系の国際会議に参加するのは今回が初めてでした。（DBSJ に入会したのもつい最近です。）今回 VLDB2021 に参加してみて、産学が連携して課題解決を目指している点や、機械学習の技術を活用した技術に注目が集まっている点はソフトウェア工学のトレンドと共通していると感じました。今後も、研究領域の垣根を意識することなく、幅広く研究活動を続けていきたいと思っています。機会がありましたらよろしくお願いいたします。（竹之内啓太　株式会社NTTデータ） --------------------------------------------------------------- ■２■ IJCAI2021 参加報告　　　　　　　　　西野正彬　（NTTコミュニケーション科学基礎研究所） 2021年8月19日から8月26日にかけてオンラインで開催されたThe 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2021) に参加しました。本会議は人工知能分野のトップ会議の一つであり、人工知能に関連する幅広い研究が発表されます。今年度は投稿数4204件のうち587件が採択され、採択率は13.9%でした。前年の採択率 12.6% と比較すると少し回復したものの、それでも15%を下回る狭き門となっています。論文の投稿数は前年の4717件から10%程度減少しました。投稿件数は2019年の4752件をピークに減少傾向にありますが、今回は前年の採択率が低かったことも投稿数の減少に拍車をかけたように感じます。会議のオープニングでは分野別の採択率も公開されていました。機械学習や自然言語処理、コンピュータビジョンといった投稿件数が多い分野の採択率が平均を下回る一方で、プランニングや制約充足、マルチエージェントシステムといった、いわゆる古典的なAIとよばれる分野の採択率はいずれも20%を超えるなど、分野によって採択率に大きな差がありました。分野ごとに採択基準に差をつけているというよりは、歴史的に古典的AI分野の質の高い論文がIJCAIやAAAIに集まる傾向があるからであるように感じます。実際、今回のIJCAIのDistinguished Paper (3件) は、すべて古典的AI分野から選出されました。今回のIJCAIでは8件の招待講演がありました。いくつか聴講した中で、深層学習で有名なYoshua Bengioによる"System 2 Deep Learning: Higher-Level Cognition, Agency, Out-of-Distribution Generalization and Causality" という講演が印象に残ったので紹介します。タイトルにあるSystem 2 Deep Learningは、Daniel Kahnemanの著書 "Thinking, Fast and Slow"で提唱された二種類の思考方式、System 1 (直感的、高速、暗黙的な知識に基づく思考）と System 2 (論理的、低速、明示的な知識に基づく思考）に由来します。現在の深層学習システムは学習データの分布に含まれないデータ (Out-of-distribution, OOD)に対する予測を苦手としています。一方で人間はこれまで経験したことのない状況に直面しても、適切に対処することができます。この違いは、深層学習システムがSystem 1相当の機能しかもたないからであるとし、人間のように未知の入力に対処するためにはSystem 2相当の機能をもつ深層学習システム (System 2 DL)が必要であるとBengioは主張します。講演では、System2 DLを実現するための近年の試みとして、学習データ中に存在する因果関係を明示的に学習する方法や独立して存在する動的システムを学習する方法を紹介していました。これらの方法は、いくつかの因子の組み合わせの形に分解して知識を学習することで未知の入力にモデルを適応させるときにも変更が必要な範囲を絞ることができ素早い適応が期待できるそうです。私達が発表した"Compressing Exact Cover Problems with Zero-suppressed Binary Decision Diagrams"について紹介します。この研究は厳密被覆問題とよばれる組合せ問題を解くための探索アルゴリズムに関するものです。厳密被覆問題の解を高速に見つける既存手法として、TeXの作者としても有名なDonald Knuthが考案した、Dancing Linksとよばれる洗練されたデータ構造を用いた探索アルゴリズムが知られていました。私達はDancing Linksとゼロサプレス型二分決定グラフ (ZDD) とを組み合わせた、新たなデータ構造 DanceDDを用いて問題を圧縮して表現することで、大きな厳密被覆問題において解をより高速に探索する方法を考案しました。 Dancing linksは2019年にKnuthが発表したThe Art of Computer Programming の最新の分冊 (Volume 4, Fascicle 5)でも200ページ以上にわたって取り上げられるなど、ちょっとした盛り上がりを見せています。手前味噌になりますが私達が以前に発表したアルゴリズムもこの分冊で紹介されていたりします。 Dancing linksというシンプルなデータ構造を用いることでこんなに多様な問題を解けるなんて、という驚きが詰まった本なのでアルゴリズムやデータ構造が好きな人ならきっと楽しめるのではないかと思います。今年のIJCAIはVirtual Chairというプラットフォーム上で開催されました。前回のIJCAIやAAAIでも同じプラットフォームを利用していましたので、オンライン会議のプラットフォームとして定着しつつあるように感じます。発表者は長め(15分)と短め(2分)のプレゼンテーションを事前に録画するほか、会議開催期間中に2度のポスター発表を行いました。ポスター発表のスケジュールはタイムゾーンを考慮したものとなっており、日本からでも無理のない時間帯に参加することができました。また、会議開催期間中（あるいは終了後も）いつでもイベント、プレゼンテーションの動画を見ることができたので自分の予定に合わせて気軽に情報収集することができました。ただ、個人的には多様な研究が集まるAAAIやIJCAIのすこし混沌としたな雰囲気が好きだったので、どうしてもそういった雰囲気を感じづらいオンライン会議は少し寂しく感じます。次回のIJCAIはウィーンで開催予定です。論文投稿締め切りは1月上旬の予定です。もう少し採択率が上がってくれると幾分心安らかに論文を投稿できるのですが、減少傾向にあるとはいえ、非常に多い論文投稿数を考えると難しいのかもしれません。人工知能分野全体の動向を俯瞰することができるよい会議なので参加および論文の投稿を検討いただけると幸いです。（西野正彬　NTTコミュニケーション科学基礎研究所） --------------------------------------------------------------- ■３■ KDD2021 参加報告　　　　　　　　　　　　　　　　　　大川真耶　（NTT人間情報研究所） 2021年8月14日から18日まで開催されたKDD 2021 (27th 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カンファレンスです。第27回目となる今年はシンガポールで開催される予定でしたが昨今のCOVID-19情勢を鑑みてオンライン開催に変更になりました。トピックは基礎から応用まで幅広く、学術的貢献を評価するResearchトラックに加え、機械学習アルゴリズムの社会実装を評価するApplied Data Science トラックが併設されています。今年のResearchトラックへの投稿数は1541件でうち238件が採択されました（採択率15.4%）。投稿数は年々増加傾向にあり過去最高だった昨年の1279件から約20%増加しています。 5日の開催期間のうち、前半の約2日間がワークショップ（48件）とチュートリアル（40件）、後半3日間が基調講演（5件）、招待講演、研究発表、パネルセッション等からなる本会議に充てられていました。今年は57ヶ国から3000名以上が参加したとのことです。本会議のResearchトラックは約60のセッションに分かれ、全ての採択論文についてオンラインでの口頭発表とポスター発表が行われました。最も発表件数が多かったのは「Data Science for Graphs and Networks」で、全60セッション中13セッションを占めていました。これはGraph neural networkの流行りを反映しているものと考えられます。その他、「Interpretability and Explainability」「Fairness and Transparency」についても複数のセッションが設けられており、説明性・公平性といったトピックへの注目は継続しているようです。また、COVID-19流行の影響で疫学関連のセッション「Data Science for Epidemiology」が新設されていました。全体としては、既存手法の組み合わせで教師ありの設定で精度を競う研究が減り、機械学習モデルの理解を目的とした研究が増加している印象を受けました。全5件の基調講演のうち、Jeffrey Ullman教授は「On the Nature of Data Science」という題目でデータサイエンスの立ち位置（周辺分野との関係）に関するトークをしていました。データサイエンスは科学と産業の双方に貢献しうるということ、機械学習はデータサイエンスの重要なパーツではあるが全てではないということを強調するとともに、データサイエンス分野で独自に発展した技術として局所性鋭敏型ハッシュ（LSH）等を紹介していました。私自身はResearchトラックで「Dynamic Hawkes Processes for Discovering Time-evolving Communities' States behind Diffusion Processes」という題目で発表をしました。本研究は、SNSにおける情報の伝搬、抗議デモや感染症の広がりといった「拡散過程」をモデル化の対象としています。これらの拡散過程をより正確にモデル化するため、点過程を拡張した新たな手法を提案しました。投稿にあたっては4つの実データセットを用いて実験を行い、提案手法が (1) 外的要因による拡散過程の時間的変化（ロックダウンによる情報拡散の加速、COVID-19流行による抗議デモの減少など）を自動で推定できる (2) 近未来のイベント（情報拡散や抗議デモの発生など）を高精度に予測できることを確かめました。アイデアの新規性に加え、Knowledge discovery（知識発見）と応用上の意義を重視するKDDの価値観にマッチし採択に至ったものと考えます。来年のKDD2022はワシントンD.C.で開催予定とのことです。ぜひ参加あるいは論文投稿を検討されてみてはいかがでしょうか。（大川真耶　NTT人間情報研究所） --------------------------------------------------------------- ■４■ ICML2021 参加報告　　　　　　　　　丹羽健太　（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）【会議概要】 2021年7月18日から7月24日にかけてオンライン開催されたThe 38th International Conference on Machine Learning (ICML2021) に参加しました。本会議はNeurIPSと並んで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5,513件、採択数1,184件、採択率21.5%でした。昨年度と比較して、10%程度の投稿数が増加し、採択率は昨年度の21.8%とおおよそ同等でした。そのうち、166件が long presentation(20分)に割当てられて残りはshort presentation発表(5分) でした。国別の採択数を見ると、1位は米国の729件、2位は中国の159件、3位が英国の123件、日本は38件でした。組織別(企業、アカデミック混合)の採択数を見ると、1位がGoogleで109件、2位がMITで63件、3位がStanford大、日本勢では東大が22件でした。東京大学/理研の杉山先生が著者別採択数で単独首位の14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での発表分野は多岐に渡り、Generative model、Graph Neural Network Explainable AIなど様々なトレンドがあります。伝統的に一定の発表件数があるのが最適化の分野です。最近では、Federated learning（連合学習）に関する発表件数が大きく増えています。ざっくりとカウントしても20件オーバーの論文が採録されていました。Decentralized、heterogeneous、asynchronous といった単語がタイトルに含まれることが多く、非同期分散のNW上でデータが統計的に偏る状況下での学習に興味をもっていることが伺えます。関連して Cornell universityのLuらの発表”Optimal complexity in decentralized training”がOutstanding paper honorable mentionに選出されていました。アルゴリズム自体にそれほどの目新しさはなかったのですが、非同期分散ネットワークにおける収束解析を非常に丁寧にされているという印象を持ちました。それは、ネットワークのパラメータ（通信間隔やトポロジー）を考慮し non-convex（e.g., DNN）における勾配ノルムの上界／下界の双方を示した点で優れていました（上界だけ示す場合が多い）。私が本会議で発表した”Asynchronous Decentralized Optimization With Implicit Stochastic Variance Reduction”も連合学習に関する研究です。最近の連合学習の流行として、（１）確率的勾配分散縮小法を分散学習（Stochastic Variance Reduction: SVR）に取り入れた方法（e.g., SCAFFOLD [Karimireddy et al.,2020], GT-SVR [Xin et al., 2020]）と（２）凸関数などで用いられる主双対法を分散学習に取り入れた方法（e.g., Primal-Dual Method of Multiplier [Guoqiang et al., 2017], Edge-Consensus Learning: ECL [Niwa et al., 2020]，FedSplit [Pathak et al., 2020]）がありました。これら２つの方法は、別のアプローチから学習の更新式が定式化されており並列の関係として捉えられてきました。しかし、それぞれの方式が抱える技術的課題を見直すと、実はその２流派を包含／融合する最適な点があるのではないかという考えに至りました。そのアイデアの基で、主双対法（ECL）における双対変数の更新幅を適切に設定すると、SVRに対応することが分かりました。これは、SVRにおける勾配を修正する制御変数の期待値演算における不定性を解消することにも対応しており、SVRと主双対法の双方にとってメリットのある考え方を導入できたと考えています。実験では、非同期通信を許可した8台のノード(GPU)でP2P分散型のNWを構成し、それぞれのノードには統計的に偏りのあるデータセットへのアクセスを許容しました。その状況でグローバル性の高いモデルを学習することに成功しました。【オンライン開催について】 ICML2021では、事前にビデオを収録し（SlidesLive社アプリ、切り出し、字幕編集可）、オーラルセッションではそれらを流していました。各セッションは先頭にlong presentation、その後4～6件のshort presentation、最後に全件に対する質問をリアルタイムで受け付ける方式でした。 Webページに埋め込まれたチャットでのやりとりも許容されていました。それとは別に、ポスターセッション（2時間程度）についても参加し、リアルタイムで聴講者とやり取りできるようになっていました。なお、ポケモンのような画風のバーチャル会場からポスター会場にアクセスできるようになっていました。昨年のICMLと比較して、リアル会場までは至らないですが熱気を感じたり、ソーシャルネットワーキングができる工夫がオンライン上でされていたと感じました。（丹羽健太　NTTコミュニケーション科学基礎研究所） ---------------------------------------------------------------

1 0

[CFP] Call for Participation: AIMLSystems'21
by Ichiro IDE 30 Sep '21

30 Sep '21

DBSJの皆様，井手＠名大です．今年初めて開催されます，情報システムとAI＆MLに関する国際会議の開催案内をお送りします．インドのバンガロールで開催されますが，海外からはオンラインで比較的安い参加登録費でご参加いただけますので，お気軽にご参加ください（ACMの会員には割引があります）． ========================================================== AIMLSystems 2021: The 1st International Conference on AI-ML-Systems HYBRID CONFERENCE (An Initiative of the COMSNETS Association) 21 - 23 October 2021 Bangalore, India https://www.aimlsystems.org/2021/ In-Cooperation With: ACM, ACM SIGKDD, ACM SIGMOD, ACM SIGAI In-Cooperation With: MeitY Patrons: MINRO, TCS Research, AMAZON, Prof. Ram Kumar Memorial Foundation, ZENTREE LABS Technical Partner: TSDSI ========================================================== AIMLSystems is a new conference targeting research at the intersection of Systems Engineering and Artificial Intelligence and Machine Learning techniques. Through this conference, we plan to examine how immense strides in AI/ML techniques are made possible through advances in the computational systems and how the use of AI/ML can help in the data-driven explorations of the design space of the computational systems. We also investigate how new breeds of AI/ML systems enable new forms of socio-techno-economic systems and they, in turn generate new requirements for research in AI/ML techniques. This conference series is an initiative of the COMSNETS Association, a not-for-profit society, which has organized the prestigious COMSNETS conference every year since 2009. ------------------------ Topics of Interest ------------------------ The areas of interest are broadly categorized into the following three streams: * Systems for AI/ML (e.g., CPU/GPU architectures for AI/ML; Embedded hardware for AI/ML workloads; Data intensive systems for efficient and distributed training; Challenges in production deployment of ML systems; Efficient model training, optimization and inference; Hardware efficient ML methods; Resource-constrained ML; etc.) * AI/ML for Systems (e.g., AI/ML for VLSI and architecture design; AI/ML in compiler optimization; AI/ML in data management - including database optimizations, virtualization, etc.; AI/ML for networks - design of networks, load modeling, etc.; AI/ML for power management - green computing, power models, etc.) * Applications of AI/ML in Socio-Economic Systems Design (e.g., Computational design and analysis of socio-economic systems; Fair and bias-free systems for social welfare, business platforms; Applications of AI/ML in the design, short-/long-term analysis of cyber-physical systems; Mechanism design for socio-economic systems; Applications of AI/ML in financial systems; etc.) ------------------------------------------ Research Keynote Speakers ------------------------------------------ Sang Cha, SNU, Korea Juliana Freire, NYU Tandon School of Engineering, USA Johannes Gehrke, Microsoft Research, USA Sergei Kuznetsov, HSE University, Moscow, Russia Geoff Webb, Monash University, Australia Gerhard Weikum, Max-Planck-Institut für Informatik, Germany ---------------------------------------------------------- Industrial Insights Keynote Speakers --------------------------------------------------------- Anand Deshpande, Persistent Systems, India Daniel Keller, Visable Labs GmbH, Germany Ananth Krishnan, TCS, India Rajeev Rastogi, Amazon Research, India ---------------------------- Panel Discussion ---------------------------- Panel 1: Topic: Making algorithmic decision systems unbiased Moderator: Y Narahari, IISc Bengaluru, India Panel 2: Topic: Machine intelligence and the next pandemic: Are we ready? Moderator: Vijay Chandru, IISc Bengaluru, India Panel 2: Topic: AI in 2030: The Age of Autonomous Systems Moderator: Vijay Gabale, Infilect Technologies, India ----------------------------- Technical Sessions ----------------------------- Research Papers Industry Track Demos Doctoral Symposium Tutorials CONFERENCE REGISTRATION IS OPEN Register at: https://www.aimlsystems.org/2021/registration -- ■ 井手一郎 ide(a)i.nagoya-u.ac.jp ■ ■ 名古屋大学数理・データ科学教育研究センター基盤教育部門 ■ ■ ／大学院情報学研究科知能システム学専攻 ■ ■ 電話／ファクシミリ：(052)789-3313［直通］ ■ ■ 住所：〒464-8601 名古屋市千種区不老町1 IB電子情報館北棟1021号室 ■ ■ WWW： http://www.murase.is.i.nagoya-u.ac.jp/~ide/index-j.html ■

1 0

第251回自然言語処理研究会発表募集
by Koichiro Yoshino 28 Sep '21

28 Sep '21

メーリングリストの皆様、理化学研究所の吉野です。以下の通り、12/1-3に開催する自然言語処理研究会の発表募集をお送りします。今年もNLC, SP, SLPと共催して音声言語および自然言語処理シンポジウムとして開催します。皆様のご投稿をお待ちしております。 ------------------------------------------------------------------------ 音声言語および自然言語処理シンポジウム2021発表募集第23回音声言語シンポジウム(SP/SLP)兼第8回自然言語処理シンポジウムを12月1 日(水)，2日(木)，（3日（金））に開催します．1999年より開催されている音声言語シンポジウムと，2014年から行っている自然言語処理シンポジウムの合同シンポジウムとなっている本シンポジウムでは，毎年，音声言語および自然言語処理に関する招待講演等の企画と多くの一般発表が行われ，盛況なイベントとなっています． ●日程: 2021年12月1日(水)，2日(木)，（発表件数に応じて3日（金）） ●会場: オンライン (ビデオ会議システムとしてZoomを利用予定) ※ オンライン発表でも大勢の聴講者から有益なコメントが得られます．皆さまの投稿をお待ちしています． ●発表申込締切: 2021年10月11日(月) ●原稿締切: 2021年11月1日(月) ※厳守 ●主催　電子情報通信学会および日本音響学会　音声研究会(SP) 　電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会(NLC) 　情報処理学会　音声言語情報処理研究会(SLP) 　情報処理学会　自然言語処理研究会(NL) ●協賛　IEEE Signal Processing Society Kansai Chapter 今年も昨年に引き続き，四研究会合同プログラムを企画しております．また，それにふさわしい招待講演セッションも予定しております．招待講演として，機械翻訳，音声翻訳に関する内山将夫様（情報通信研究機構）のご講演，IEEE Fellow となられた中谷智広様（日本電信電話株式会社）の記念講演を予定しております．音声認識・音声合成・音声対話・感情音声・音声インタラクション・音声分析・対話言語処理・応用システムなど，音声言語処理に関する幅広い分野の発表，また，自然言語処理の学術的な発表をはじめ，テキストアナリティクスの応用事例や，今後の研究提案や問題提起などのポジションペーパーまで自然言語処理についても広く募集します．研究のスタートアップ段階の発表も歓迎です．また，関連イベントとして本イベントの直前に人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会（SLUD）第93回研究会「第12回対話システムシンポジウム」が開催されます（11月29日，30日）．合わせて参加をご検討下さい． https://jsai-slud.github.io/sig-slud/93th-sig.html ●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． ●発表申込先 SP，SLP，NL，またはNLC研究会へ発表申込を行います．それぞれの研究会の発表申込方法は以下をご覧ください． ●SP・NLCへ申し込みの方はこちら発表申込みは，電子情報通信学会研究会発表申込システム SP研究会: http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=SP NLC研究会: http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=NLC より，開催回の「発表申込受付中」リンクからご記入・送信ください．研究会への投稿に関するご案内・方法・FAQ は https://www.ieice.org/jpn/kenkyuukai/toukou.html にございますので合わせてご覧ください． SP/NLC研究会では，発表の予稿は6ページ以内，日本語・英語いずれによる記述も可です．発表形態・選奨については，追ってご連絡いたします． ○音声研究会では若手研究者（35才以下）の優秀発表に対して，音声研究会研究奨励賞を設けさせていただいております．2019年度末時点で35才以下の発表者（第一著者）の方は，音声研究会研究奨励賞の選奨対象となります．選奨対象である場合は，上記申込システムによる入力時，研究会アンケートの研究奨励賞の欄にチェックを入れて下さい． ○NLC研究会へ申し込まれた場合は，NLC研究会2021年の優秀研究賞・学生研究賞の選考対象となります． ●SLP・NLへの申し込みの方はこちら SLP：https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/SLP/ NL：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） ○SLP研究会企業賞本研究会のダイヤモンドレベル企業スポンサー名をお借りして，1月〜12月までに行われた研究会で業績の優れた発表，あるいは将来性のある発表を行った学生に企業賞を授与します．選考対象となるのは，以下の発表です．SLP研究会に第1 著者として発表を申し込み，発表時において博士学生，修士学生，もしくは学部生であり，当日実際に発表を行った者. 詳細URL: http://www.ipsj.or.jp/award/slp-award2.html選考対象となる場合は【研究会への連絡事項】の欄へ「SLP研究会企業賞対象発表」と記入してください． ※さらにSLPへ申し込まれた場合は，自動的に山下記念研究賞の選奨対象となります． ○優秀研究賞（NL研のみ）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（NL研のみ）年度開始時点（4月1日）で30歳未満，あるいは学生（社会人博士含む）方を対象として，研究会参加者の投票によって選考します． ●参加費について SP/SLP/NL/NLCは共催・連催となっておりますが，プログラム上は混合です．申込先または主目的で参加する1つの研究会の参加費をお支払いいただければ，すべてのプログラムに参加可能です． ※電子情報通信学会の申し込みサイトには，「掲載料」との記述がある場合がありますが，掲載料はかかりません．ただし，当日参加される発表者にも参加費をお支払い頂きます．なお，何らかの事情でWeb からのお申込みができない場合は，問い合わせ先まで E-mail でご連絡下さい． ●本シンポジウムに関する問い合わせ先: (SP/SLP) 増村亮（日本電信電話株式会社） (NLC) 光田航 (日本電信電話株式会社）小早川健 (NHK) (NL) 吉野幸一郎（理化学研究所） (nl-sympo[AT]pluto.ai.kyutech.ac.jp宛のメールは，上記の幹事団全員に届きます．) ★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．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閲覧用サイトにアクセスできるようにいたします．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． =================================== ★NL研究会幹事団主査：　関根聡　　　　理化学研究所幹事：　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　木村泰知　　　小樽商科大学　古宮嘉那子　　東京農工大学　笹野遼平　　　名古屋大学　須藤克仁　　　奈良先端科学技術大学院大学　横野光　　　　明星大学　吉野幸一郎　　理化学研究所運営委員：　石垣達也　　　産業技術総合研究所　江原遥　　　　東京学芸大学　大内啓樹　　　奈良先端科学技術大学院大学　亀甲博貴　　　京都大学　小林暁雄　　　農業・食品産業技術総合研究機構　斉藤いつみ　　日本電信電話株式会社　佐々木稔　　　茨城大学　渋木英潔　　　株式会社BESNA研究所　田中リベカ　　お茶の水女子大学　田村晃裕　　　同志社大学　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 　増村亮　　　　日本電信電話株式会社　松林優一郎　　東北大学　馬緤美穂　　　ヤフー株式会社　水本智也　　　フューチャー株式会社　三輪誠　　　　豊田工業大学　森田一　　　　富士通株式会社　谷中瞳　　　　東京大学　吉川克正　　　東京海上ホールディングス株式会社　吉永直樹　　　東京大学生産技術研究所　鷲尾光樹　　　東京大学 -- Koichiro Yoshino, Ph.D. <koichiro.yoshino(a)riken.jp> Knowledge Acquisition & Dialogue Research Team Guardian Robot Project, R-IH, RIKEN

1 0

〆切延長 10/15: IEEE Bigdata Human-in-the-loop Workshop
by Atsuyuki Morishima 28 Sep '21

28 Sep '21

日本データベース学会の皆様筑波大の森嶋です．IEEE HMDataは，Human-in-the-loop and Future of Work in BigdataのWSです．締め切りが10/15に延長されましたので何卒ご投稿をご検討いただければ幸いです． (Abstractは10/8までに登録していただく必要があります) キーノートはLora Aroyo (Google)です！！！トピックはHuman-in-the-loopとFuture of Workですが，データxヒューマンファクターに関連する論文は幅広くカバーしておりますので，是非とも投稿をご検討いただければ幸いです． 3ページで出せるProject-in-progressペーパーカテゴリもあります．また，Practitioner Paperも大歓迎いたします．どうぞよろしくお願いいたします．森嶋厚行 ====================================== The fifth IEEE Workshop on Human-in-the-Loop Methods and Future of Work in BigData (HMData 2021) co-located with IEEE Bigdata 2021 (online) Dec.15th (Planned) https://humanmachinedata.org ====================================== !!! Deadline Extended !!! Oct 15, 2021: Due date for workshop papers submission (all categories) (Authors have to submit the title and abstract by Oct. 8) ====================================== Overview HMData workshop, which originally started as the "Human-Machine collaboration in BigData" workshop, will investigate the opportunities and challenges in human machine collaboration in work with bigdata, which are described by two terms: Human-in- the-Loop Methods and Future of Work. Human-in-the-Loop is a term focusing on the employer's viewpoint while Future of Work focuses more on worker's viewpoint, in both of which the division of labor among humans and machines is a key issue. This area is likely to be heavily AI driven, and we intend to invite papers covering the following aspects, (a) Capturing human capabilities through intelligent models and how to adapt them through changing perceptions, needs, and skills. (2) High level tools that provide the ability for all stakeholders in the new ecosystem, including regulators for policies and AI workers, to specify their requirements. (3) system design and engineering of job platforms for collection, storage, retrieval, and analysis of data deluge about workers, jobs, and their activities. (4) Benchmarking and the development of appropriate metrics to measure system performance as well as human aspects, such as satisfaction, capital advancement, and equity. We welcome any interesting ideas and results on any relevant topics, but we also encourage submitting papers on new projects inspired by the COVID-19 crisis, such as those on human-in-the-loop solutions in the pandemic, those on re-evaluating how we organize labor and how we share work with machines in the future. To make the workshop an attractive place for those people, we solicit practitioner papers as well as research papers, in order to facilitate discussion among researchers who know solutions and practitioners who know problems. We also would like to make the place valuable for young researchers. All papers accepted for the workshop will be included in the Workshop Proceedings published by the IEEE Computer Society Press, made available at the Conference. ---------------------------------------------------------------------- Topics This workshop covers a wide range of topics of human-machine collaboration in work with bigdata. Keywords include: crowdsourcing, collaborative recommendation, crowdsensing, workflow model for humans and machines, incentives, human-assisted bigdata analysis, bigdata-human interaction, human-machine collaboration in real-world applications (such as natural disaster response, education, and citizen science), and ELSI in Human-in-the-loop systems and Future of Work. We expect submissions to address some of the following issues: - capturing human characteristics and capabilities, - stakeholder requirement specification, - social processes around the human-in-the-loop systems, - platforms and ecosystems, - computation capabilities, and - benchmarks and metrics for human-in-the-loop systems and Future of Work ----------------------------------------------------------------------- Keynote Lora Aroyo (Google) Bio: Lora Aroyo is a Full Professor in Computer Science, currently working as a visiting research faculty at Google, NYC. Previously she was a visiting scholar at the Columbia Data Science Institute at Columbia University, New York. She is also Chief of Science for a NY-based startup Tagasauris, which works on hybrid machine learning and human-assisted computing strategies to enrich multimedia (e.g. video, images, and text) with meaningful information about its content, and ultimately improve video search and discovery. Lora is an active member of the Human Computation, User Modeling & Semantic Web communities. She is president of the User Modeling community UM Inc, which serves as a steering committee for the ACM Conference Series “User Modeling, Adaptation and Personalization” (UMAP) sponsored by SIGCHI and SIGWEB. She is also a member of the ACM SIGCHI conferences board. Since 2010 she has actively worked towards shaping the concept of “User-Centric Data Science“, which ultimately led to the forming of and heading the User-centric Data Science group at the Department of Computer Science, Vrije Universiteit Amsterdam, The Netherlands. As an expert in user-centric data science, Lora conceived the vision of an user-centric experimental lab for computer science researchers at the VU University Amsterdam. She headed the team that made it possible in 2010 to open VU INTERTAIN Lab – the first of its kind in an academic environment. Throughout her carrier, Lora was a principal investigator of a large number of research projects, she organized conferences, workshops, and tutorials to bring together methods and tools from human computation, linked (open) data, data science & human-computer interaction with the goal of building hybrid human-AI systems for augmenting both machine and human intelligence for understanding text, images, and videos with humans-in-the-loop and machines-in-the-loop. Her research projects focussing on semantic search, recommendation systems, personalized access to online multimedia collections have a major impact and established her as a recognized leader in human computation techniques for specific domains, such as digital humanities, cultural heritage, and interactive TV. ------------------------------------------------------------------------- Important Dates - Oct 15 (Fri), 2021: Due date for workshop papers submission (Extended) (Authors have to submit the title and abstract by Oct. 8 (Fri)) - Nov 10 (Wed), 2021: Notification of paper acceptance to authors - Nov 20 (Sat), 2021: Camera-ready of accepted papers - Dec 15-18 (Wed-Sat), 2021: Workshops ------------------------------------------------------------------------ Submission All submissions must be submitted electronically through CyberChair. Please prefix your submission category such as [Research Paper] to the Title of Paper field in the submission page. For example, if you would like to submit a project-in-progress paper "Crowd-centric Approach to Digital Archive Maintenance," you have to put "[project-in-progress paper] Crowd-centric Approach to Digital Archive Maintenance" into the Title of Paper field. All papers accepted for the workshop will be included in the Workshop Proceedings published by the IEEE Computer Society Press, made available at the Conference. -------------------------------------------------------------------------- Submission Categories Research Papers (*) (long presentation): They report significant and original results relevant to the scope of this workshop. We solicit innovative or thought-provoking work but they do not necessarily have to reach the level of completion. The expected length is between 4 and 6 pages. The maximum length is 10 pages, though the paper should be commensurate with the size of the contribution. Practitioner papers (*)(long presentation): They present interesting problems that require human-in-the-loop solutions in a variety of application domains, or present the interesting results of applying existing human-in-the-loop solutions to their domains. The expected length is between 4 and 6 pages. The maximum length is 10 pages, though the paper should be commensurate with the size of the contribution. Project-in-progress papers (short presentation): They present the goals, challenges, and preliminary results of research or real-world projects in progress. The maximum length is 3 pages. (*) Some of the papers submitted to the research or practitioner paper categories may be accepted as project-in-progress papers and allotted to short presentation slots. Format Papers should be formatted to IEEE Computer Society Proceedings Manuscript Formatting Guidelines in the IEEE Bigdata 2021 CFP page ------------------------------------------------------------------------- Organization Chairs Senjuti Basu Roy (NJIT) Alex Quinn (Pardue University) Atsuyuki Morihsima (Univesity of Tsukuba) Program Committee (To be extended) Yukino Baba (University of Tsukuba) Wolf-Tilo Balke (Technische Universitaet Braunschweig) Ria Mae Borromeo (University of the Philippines Open University) Francois Charoy (University of Lorraine, Inria, CNRS) Marina Danilevsky (IBM Research - Almaden) Ashraf Dewan (Curtin University) Gianluca Demartini (University of Queensland) Shady Elbassuoni (American University of Beirut) Ujwal Gadiraju (Delft University of Technology) David Gross Amblard (Rennes 1 University / IRISA Lab) Munenari Inoguchi (University of Toyama) Vana Kalogeraki (Athens University of Economics and Business) Masaki Matsubara (University of Tsukuba) Satoshi Oyama (Hokkaido University) Raghav Rao (University of Texas at San Antonio) Naoki Sakai (National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience) Keishi Tajima (Kyoto University) Hisashi Toriya (Akita University) Saravanan Thirumuruganathan (QCRI) Demetris Zeinalipour (University of Cyprus) Contact hmdata.chairs(a)gmail.com -------------------------------------------------------------------------- -- Atsuyuki Morishima <morishima-office(a)ml.cc.tsukuba.ac.jp> (CAUTION: I usually miss emails sent to mori(a)slis.tsukuba.ac.jp.) (注意：mori(a)slis.tsukuba.ac.xn--jp-g73a5a6co1he7ck0py0czd4jv918c0mium4prhya) Faculty of Library, Information and Media Science Assistant Dean, Graduate School of Library, Information and Media Studies Center for Artificial Intelligence Research, University of Tsukuba Graduate School of Comprehensive Human Sciences https://fusioncomplab.org/people/atsuyuki/ JST CREST CyborgCrowd Project http://crowd4u.org/ja/projects/crest-cyborgcrowd The Crowd4U Initiative http://crowd4u.org ISeee Project http://crowd4u.org/projects/iseee <iframe width="1024" height="576" src="https://www.youtube.com/embed/T7YB96faCxI" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

1 0

言語処理学会　言語処理技術セミナー（10/22）参加募集 ( 申し込み締切: 10/7)
by Tomohide Shibata 28 Sep '21

28 Sep '21

日本データベース学会の皆様ヤフーの柴田と申します。言語処理学会では「言語処理技術セミナー－言語生成の技術とサービス－」を下記の要領で開催します．機械翻訳・自動要約・対話などの言語生成の技術を俯瞰したい方，言語生成の技術がどのように事業に活用されるかを学びたい方，言語生成を自社の事業に結び付けたい産業界の方などに向けたセミナーです．学生の方は，言語処理学会会員・非会員に関わらず会費は無料です．言語生成に関する技術から事業応用までを広く学べる良い機会ですので，ぜひご参加ください．日時：２０２１年１０月２２日（金）１０：３０～１６：３５会場：Zoomによるオンライン開催ホームページ：https://sites.google.com/site/nlpseminarweb 　プログラムや申込方法の詳細はホームページをご覧ください．参加申込：https://sites.google.com/site/nlpseminarweb/ 　参加申込受付期間は，9月1日(水)から10月7日(木)です．言語処理学会会員，および，学生の方は参加費は無料ですが，参加申込みが必要ですのでご注意ください．参加費：言語処理学会会員　　　　　　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　　　　　　学生：無料　　　　　　　一般：15,000円（税込）　※今回新たに言語処理学会の会員に申し込みされた場合でも会員価格（参加費無料）が適用されます．　※賛助会員の方は，3名まで会員価格（参加費無料）が適用されます．講演内容：・「言語生成技術の俯瞰」　　　　高村大也先生（産業技術総合研究所）　　　概要：言語生成は，機械翻訳，文書要約，対話応答生成などを応用として含む研究分野であり，深層学習の発展とともに大きく進歩してきています．大量の研究論文が発表される一方，言語生成に必要な技術の中で，何が研究対象になっており，何ができて，何ができていないのかが把握しにくくなってきています．本講演では，伝統的な言語生成研究，深層学習ベースの言語生成技術について整理して解説し，また現在注目されている研究の方向性などについても紹介します．さらに，言語生成を取り巻く研究分野の今後の方向性についても議論したいと思います．・「クリエイティブな機械翻訳は可能か？～Mantraにおけるマンガ機械翻訳の事例」　　　石渡祥之佑先生（Mantra）　　　概要：近年，言語生成技術の急速な発展に伴い，その代表的な応用技術である機械翻訳の性能も飛躍的に向上してきました．ビジネス文書やニュース等，様々な場面で広く活用が進む機械翻訳技術は，従来自動化が難しいとされてきた娯楽コンテンツの翻訳にも少しずつ活用され始めています．本講演では，従来より国内外で広く楽しまれてきた「マンガ」に焦点を当て，その翻訳の難しさや機械翻訳の活用可能性，人間と計算機が協調して翻訳効率を改善する仕組み等について，実例を交えながらお話します．・「LINEにおける大規模な日本語汎用言語モデルの構築と活用」　　　佐藤敏紀先生（LINE）　　　概要：深層学習を用いた自然言語処理において，大規模な汎用言語モデルによるテキスト生成技術の重要性は高いです．そして，モデルの性質や出力テキストには考慮すべき点が多数ありますので，定期的に実例に基づいて知見を更新することが望ましいです．本講演では大規模な汎用言語モデルを用いた日本語のテキスト生成について，生成結果を実社会で活用する観点から解説します．さらに小規模な汎用言語モデルをテキスト生成タスクに適用することで，本講演内でお伝えする内容を実際に体感して頂く予定です．ーーーー言語処理技術セミナー実行委員　実行委員長：徳久良子（（株）豊田中央研究所）　実行委員：賀沢秀人（グーグル合同会社）　　　　　　小林颯介（（株）Preferred Networks）　　　　　　柴田知秀（ヤフー（株））　　　　　　水本智也（フューチャー（株））　　　　　　村上聡一朗（（株）サイバーエージェント）参加手続きや支払い/運営に関する問合せ窓口　中西印刷（株）　言語処理技術セミナー担当 <nlpseminar(a)nacos.com> -- 柴田知秀 Yahoo! JAPAN研究所上席研究員 tomshiba(a)yahoo-corp.jp

1 0

【参加募集】（10/16, 10/30開催）先端的データベースとWeb技術動向講演会（ACM SIGMOD 日本支部支部大会）
by Shoko Wakamiya 27 Sep '21

27 Sep '21

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若宮と申します． 10月16日（土）と30日（土）に先端的データベースとWeb技術動向講演会（ACM SIGMOD 日本支部支部大会）をオンライン (Zoom) で開催いたします． ●10月16日（土）13:00-15:45「SIGMOD2021国際会議報告」講演者：Bou Savong 先生（筑波大学），真次彰平氏（筑波大学），湯川皓太氏（筑波大学），菅波柊也氏（筑波大学） http://www.sigmodj.org/conf/detail.php?conf_no=77 ●10月30日（土）14:00-16:20「VLDB2021国際会議報告」講演者：肖川先生（大阪大学） http://www.sigmodj.org/conf/detail.php?conf_no=78 トップカンファレンスの様子や最近の研究・技術動向を知ることができる素晴らしい機会となっております．16日には学生からの報告もございます．オンライン開催のため参加費も無料ですので，以下より参加登録の上，奮ってご参加ください． ●参加登録（参加費無料） https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfH9NmXB2QtgQDboI0r60O5qGhwmBeHgDA… <http://www.sigmodj.org/regist/> よろしくお願いいたします．若宮

1 0

DEIM2021 論文募集（2022/1/11 閲読論文締切）
by Yu Suzuki 25 Sep '21

25 Sep '21

日本データベース学会の皆様，岐阜大学の鈴木です． DEIM2022 プログラム委員長を担当しております．以下のように DEIM2022 を送付させていただきます．新型コロナウィルスの状況も時々刻々と変化しているため，論文募集の内容も変更される可能性がございます．今回のお知らせは，特に日程，開催形態等についてご確認ください．多数の論文投稿をご検討いただきますよう，よろしくお願いいたします． ======================================================================== 　　　　　　　　　　　　　　　論文募集　第 14 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2022) 　　　　　　　　第 20 回日本データベース学会年次大会　　　　　　　　　　https://event.dbsj.org/deim2022/ 　　　　　主催：日本データベース学会　　　　　　　　電子情報通信学会データ工学研究専門委員会　　　　　　　　情報処理学会データベースシステム研究会 ======================================================================== 日程：2022年2月27日（日）～ 3月2日（水）会場：ハイブリッド開催（予定）　オンライン会場： DEIM2022 オンライン会議ポータル　オフライン会場：ウインクあいち（愛知県産業労働センター）　　　〒450-0002　愛知県名古屋市中村区名駅4丁目4-38 　　　 TEL: 052-571-6131 FAX: 052-571-6132 　　　 URL: https://www.winc-aichi.jp アクセス：JR名古屋駅（新幹線・在来線）から徒歩5分【趣旨】　データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM) は，データ工学と情報マネジメントに関する様々な研究テーマの討論・意見交換を目的として，例年は合宿形式で行っておりましたが，一昨年度と昨年度は新型コロナウィルスによる感染拡大の可能性を考慮し，完全オンライン形式で開催しました．今年度の DEIM は現地参加と遠隔参加のハイブリッド形式として開催する予定です．　前回の経験から，現地参加が深い議論や活発な研究交流を促進できることを再確認し，かつ遠隔から安全かつ気軽に参加できる遠隔参加の利点も確認しました．現地参加と遠隔参加の双方の利点を融合させた形が with コロナ時代の新しい研究会の形であると考え，千人規模でのハイブリッド形式に挑戦します．【昨年度や例年との違い】 * 例年のような合宿形式ではありません．現地で参加される方は各自で宿泊施設の手配をお願いいたします． * 昨年度は口頭発表だけでしたが，今年度は例年通りインタラクティブ発表も行う予定です． * 4日間の開催となります．【DEIM2022 の特徴】　ハイブリッド形式の特徴を生かし，研究交流は密に行っていただける機会を提供します．　参加者は現地参加あるいは遠隔参加からご選択いただけますが，必ずしもご希望通りとはなりません．原則として現地参加・遠隔参加に関わらず，発表や聴講，交流の機会は同様となるよう配慮しています．　発表形式としては，口頭発表およびインタラクティブ発表をご選択いただけます．査読は行わず，原則的に投稿された全ての論文に発表の機会があります．ただし，プログラム委員会による閲読により，発表を認めない場合があります．　各セッションに関連する分野からコメンテータの方に参加して頂きます．関連分野に精通したコメンテータからのコメントにより，より有益で深い議論ができます．　論文賞，学生プレゼンテーション賞などの各種表彰に加えて，電子情報通信学会論文誌特集号への推薦や DBSJ ジャーナルとの連携などを予定しています．　学生の他に，大学・企業の若手教員・研究者・技術者および一般からの発表も広く受け付けています．【スケジュール】 * 2021年11月11日（木）投稿申込開始 * 2021年12月20日（月）投稿申込締切 * 2022年1月11日（火）閲読論文締切 * 2022年1月25日（火）採否通知 * 2022年2月7日（月）プログラム公開 * 2022年2月14日（月）現地参加申込締切 * 2022年2月14日（月）予稿集論文締切 * 2022年2月15日（火）予稿集論文公開 * 2022年2月27日（日）～3月2日（水） DEIM2022 当日 * 2022年3月22日（火）最終論文締切 ※1: 各種期限は日本標準時 23:59:59 に，投稿システムが自動で締め切ります．【発表形式と申し込み方法】（ここは未定）発表者は口頭発表としてオフライン発表とオンライン発表から選択できますが，必ずしも希望に添えるとは限りません．なお，どちらの発表でも，国内会議発表論文としての位置付けは同一です．投稿された論文はプログラム委員会により閲読され，採否が決定されます．【参加費】　未定【各種賞の選考対象】 * 学生による口頭発表が学生プレゼンテーション賞の選考対象となります． * 発表された全ての論文が論文賞の選考対象となります．【論文投稿と閲読基準】　閲読は査読ではありません．以下の基準を満たさない場合には不採録とし，発表を認めません．なお，閲読においてプログラム委員会のフィードバックは原則行われません． * 論文のページ数は，口頭発表では閲読用論文，投稿論文共に 4 ～ 8 ページとなっていること，インタラクティブ発表では閲読用論文，投稿論文共に 2 〜 8 ページとなっていること． * 日本語もしくは英語にて記述されていること． * 学会が提供しているフォーマットから大きく逸脱するフォーマットを用いていないこと． * 文章が書きかけではないこと．学部生・大学院生が多く参加する学会であるという性質を鑑みて，閲読用論文投稿時には実験などが未完成である研究についての論文投稿も認めています．ただし，文章が書きかけである論文は発表を認めません． * 論文トピックが本フォーラムのスコープから逸脱しているもの． DEIM では，データ工学と情報マネジメント分野の発展に寄与する論文を広く求めますが，対象範囲ではない論文は投稿できません．対象とする主な研究トピックは，ホームページにてご参照いただけます． * 論文の体裁等で著しい不備のあるもの．例えば，引用件数が極端に少ない，自己引用しか無い，文章量が少ないなどが該当します． * 本フォーラムにおいて扱う研究分野から逸脱しているもの．本フォーラムではなるべく幅広い分野の論文を受け付けておりますが，その範囲を逸脱する論文は，本フォーラムでの発表を認めないことがあります． * その他，プログラム委員会において発表が不適当だと判断したもの．論文閲読後，発表が決定した論文については，著者による改訂版のアップロードを許可します． * 発表後の座長およびコメンテータからのコメント，質疑応答での議論に基づいて修正した論文を最終論文として提出いただきます．その後，正式な予稿集（電子版）として公開されます． * DEIM2022 に投稿された論文の著作権は，著者あるいは著者の所属機関に帰属します．【注意点】 * 新型コロナウィルスの感染状況によっては，急遽現地開催が中止になる可能性もあります．また，全ての開催を中止する可能性もあります． * 例年のような合宿形式ではありません．各自で宿泊施設の手配をお願いいたします． * ハイブリッド形式からオンライン形式に移行した場合に発生するキャンセル料など，参加者と宿泊施設の間で発生する費用については，学会では負担しませんのでご了解ください． * 現地会場の制約により現地参加可能な人数に限りがございます．現地参加と遠隔参加は，原則として先着順にて割り当てますが，希望に添えない場合もございます． * 当日の現地参加申込みは，現地参加可能人数の上限に達していた場合には原則お断りさせていただきます．なお遠隔参加は当日申込みも受け付ける予定です． * 現地参加者は，DEIMへの参加に係る行動によって，新型コロナウィルスに感染するリスクがあることをご理解ください．主催団体および協力企業は感染症に対する感染リスクを減らすために最大限の努力をいたしますが，主催者の故意もしくは重過失による責任を除き一切の責任を負いません． --- Yu Suzuki <ysuzuki(a)gifu-u.ac.jp> Associate Professor Department of Electrical, Electronic, and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gifu University 1-1 Yanagido, Gifu 501-1193, Japan URL: http://www.db.info.gifu-u.ac.jp/

2 1

CFP: The 6th International Workshop on Application of Big Data for Computational Social Science (9/30〆切)
by Mitsuo Yoshida 24 Sep '21

24 Sep '21

日本データベース学会の皆さま（重複された場合はご容赦下さい）筑波大学の吉田です，こんにちは。計算社会科学会では，2021年12月にハイブリッド（現地はメルボルン）で開催されるWI-IAT 2021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。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。論文はACM国際会議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2021年9月30日です。多数のご投稿をお待ちしています。 https://css-japan.com/abcss2021/ http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=137071 ====================================== The 6th International Workshop on Application of Big Data for Computational Social Science (ABCSS2021 @ WI-IAT 2021) (WI-IAT 2021 Workshop) https://css-japan.com/abcss2021/ ====================================== Despite the progress of traditional social science, modern social science is facing a serious paradigm shift due to the development of computer and Internet technologies. Human behavior and social phenomena is possible to be quantified by big data digitally tracing online activities and mobility records at a granular level. In some cases, big data can be analyzed using technologies evolving in the natural sciences, such as physics, chemistry, and biology. Experimental data and multiple results from theoretical and computational simulations complement them. Both theoretically and analytically grounded insights may open new doors of computational social sciences. From this perspective, we hold a series of annual workshops on application of big data for computational social science for several years. The scope of the workshop includes, but is not limited to, big data applications, big data collection and use, an integrated framework for theory, simulation, statistics, and experiments. * DATE & PLACE December 14-17, 2021. (Melbourne, Australia) In conjunction with the 20th IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 21) https://www.wi-iat.com/wi-iat2021/ Our workshop will be held on December 14. * 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 - September 30, 2021 (Extended!!) Workshop Papers submission - October 22, 2021 Notification of Acceptance/Rejection - October 30, 2021 Final, Camera Ready Papers, Due - December 14, 2021 Workshops * SUBMISSION We accept papers of up to 8 pages. Submitted papers will undergo a peer review process, coordinated by the Program Committee Members of our workshop. http://bit.ly/abcss2021submission Submitted papers should be formatted to the ACM conference proceedings format (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 Isamu Okada, Soka University, Informatics Hiroki Takikawa, Tohoku University, Sociology Mitsuo Yoshida, University of Tsukuba, Informatics Drop us an email at abcss2021 [at] ss.cs.tut.ac.jp if you have any questions. -- Mitsuo Yoshida < mitsuo(a)gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp > Faculty of Business Sciences, University of Tsukuba * 2021年7月に筑波大学に異動しました * 「計算社会科学入門」（丸善出版，2021年1月発売） * https://www.maruzen-publishing.co.jp/item/b304030.html -- Mitsuo Yoshida < mitsuo(a)gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp > Faculty of Business Sciences, University of Tsukuba * 2021年7月に筑波大学に異動しました * 「計算社会科学入門」（丸善出版，2021年1月発売） * https://www.maruzen-publishing.co.jp/item/b304030.html

1 0

DASFAA2022: Call for Workshop Proposals (Extended deadline Sept. 30, 2021)
by uday kiran 23 Sep '21

23 Sep '21

Dear Members of DBSJ, Good day! I am Prof. RAGE Uday Kiran from the University of Aizu. DASFAA2022: Call for Workshop Proposals (Proposal submission deadline (extended): Sept 30, 2021) The 27th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA-2022), April 11-14, 2022, Hyderabad, India. https://www.dasfaa2022.org/ Hosted by IIIT Hyderabad, India (Online Conference) The DASFAA is one of the longest established and leading international conferences and provides a leading international forum for discussing the latest research on database systems and advanced applications. The conference’s long history has established the event as the premier research conference in the database and data science areas. The 27th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA-2022) will be held during April 11-14, 2022 in a virtual mode. DASFAA provides a forum for technical presentations and discussions among database researchers, developers, and users from academia, business, and industry, which showcases state-of-the-art R&D activities in the general areas of database systems, data sciences, Web information systems, and their applications. We solicit proposals for workshops that explore novel research areas in the general areas of database systems, data sciences, Web information systems and their applications (the detailed list of topics is available at www.dasfaa2022.org) Of particular interest is in the applications of data management techniques in non-computer science domains, such as bioinformatics, urban computing, agriculture, epidemiology, health informatics, etc. The duration of each workshop is either one full day or half a day. Accepted papers are published in a separate proceedings by LNCS/LNAI. All workshops will benefit from the registration process of DASFAA 2022 (we will have a single registration for conferences, workshops and tutorials). Submission Guidelines for Workshop Proposals Workshop proposals should be submitted by email to workshop chairs as a PDF attachment. Please include "DASFAA 2022 Workshop Proposal: <Workshop acronym> <Workshop name>" in the subject line. Each workshop proposal must contain all pertinent information, including the following: ● Workshop title and acronym ● Short description about the workshop, including the list of topics ● Name and contact information of the organizer(s) ● Preferred duration of the workshop (half or full day) ● Potential PC members of the workshop ● Important dates (paper submission deadline, notification deadline, etc.) ● Expected number of participants ● In case of previous instances of the workshop, the historical numbers of participants Important Dates: Workshop Proposal submission deadline: September 30, 2021 (AoE time)) Acceptance notification: October 07, 2021 Publication: The papers accepted by DASFAA 2022 workshop will be published in a combined volume of Lecture Notes in Computer Science series published by Springer, and indexed by both LNCS and DBLP. Workshop Chairs Maya Ramanath (IIT Delhi, India) Wookey Lee (INHA University, Incheon, Korea) Sanjay Kumar Madria (Missori Institute of Technology, USA) ********************************** -- Regards Prof. Rage Uday Kiran Associate Professor Database Systems Lab Division of Information Systems University of Aizu, Aizu-Wakamatsu, Japan. Lab number: 145-A Mobile no. +81 80 4834 0999 Phone no. (Lab) +81 242 37 2541 (Ext) 3115 ---------------------------------------------------------------------- When people throw stones at you, convert them into milestones.

1 0