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INSS 2011 (2011/6/12-15)
by Hideyuki Kawashima 17 Jan '11

17 Jan '11

日本データベース学会の皆様ネットワークセンシングの国際会議 INSS 2011 (2011/6/12-15) のご案内です． http://www.inss-conf.org/2011/ 台湾の美しい島での開催です！論文投稿締切は 2011/1/28です．よろしくお願いいたします． * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * The 8th International Conference on Networked Sensing Systems June 13 - 15, 2011 // National Penghu University // Penghu, Taiwan http://www.inss-conf.org/2011/index.html * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Paper Submissions Due: January 28th, 2011 (EXTENDED) * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Call for Papers During the past years, the International Conference on Networked Sensing Systems (INSS) has established itself as THE scientific event where academic and industrial experts from the areas of sensor systems, wireless networks, and sensor network applications come together. The INSS provides a forum to hear about the latest developments in these areas, to exchange ideas, and to start up collaborations within these fields and between industry and academia. INSS 2011 invites the submission of regular, short, and industry papers. All submissions will be peer-reviewed and evaluated on the basis of originality, significance of contribution, technical correctness, and presentation. Papers submitted must not be under simultaneous review for any other conference, journal, workshop, or other publication. All accepted papers will be published from IEEE Explore. Authors are required to attend the conference to present their work. Regular/Short Paper Track Regular papers must be 4-8 pages long (two-column format) and include an abstract of 100-150 words. Short papers must be 2-4 pages long (two-column format) and include an abstract of 100-150 words. All papers should be formatted according to the "IEEE transactions" format. Short papers are suitable for interactive discussions. Topics of regular paper track include but are not limited to: * Applications of Networked Sensing Systems * Prototypes, Field Studies & Testbeds for Networked Sensing Systems * Safety and Security of Networked Sensing Systems * Data Management for Networked Sensing Systems * Middleware for Networked Sensing Systems * Communication Protocols * Sensor Phenomena and Modeling * Sensors and Sensing Systems * Materials, Fabrication, and Packaging of Sensors Industry Paper Track INSS also offers an industry track, which is suitable for industry researchers to present not only technical, but also practical issues surrounding production, deployment, and commercialization of networked sensing technology. Industry papers must be 2-4 pages long (two-column format) and include an abstract of 100-150 words. Papers should be formatted according to the "IEEE transactions" format. Accepted industry papers will be presented in the main conference's industry track session. The industry track aims at providing a forum among practitioners, developers, and researchers to discuss practical issues including but not limited to: * Designing networked sensing systems for commercial applications * Service models and architectures for successful deployments * Production engineering for networked sensing systems * Deployment and evaluation of networked sensing systems in practical applications * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Paper Submission Submissions should be in PDF format and will be handled through EDAS. http://www.edas.info/newPaper.php?c=9593 Important Dates for Regular/Short Paper Track Paper Submissions Due: January 28th, 2011 (EXTENDED) Notification of Acceptance: March 25th, 2011 Camera-Ready Papers: April 22th, 2011 Important Dates for Industry Track Paper Submissions Due: February 18th, 2011 Notification of Acceptance: March 25th, 2011 Camera-Ready Papers: April 22th, 2011 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Jin Nakazawa, Keio University, Program Chair Radu Stoleru, Texas A&M University, Program Vice Chair Taketoshi Mori, The University of Tokyo, Program Vice Chair e-mail: inss11-pc(a)inss-conf.org

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情報処理学会「研究会推薦博士論文速報」推薦のお願い
by Hayato YAMANA 15 Jan '11

15 Jan '11

日本データベース学会の皆様：情報処理学会DBS研究会主査の山名です。添付のような情報処理学会誌の特集号が、今年度も予定されております。該当する博士論文(2009/4〜2010/3に取得（※）)がございましたら、是非ともご推薦いただきますようお願い申し上げます。DBS研運営委員会で検討し、ご推薦いただいた中から最大3件を研究会推薦として学会へ報告する予定です。（※）博士取得対象期間にご注意ください。本メール最後に添付されておりますフォーマット（推薦用紙）にて、　　　　　　　　２０１１年１月２０日（木）までに DBS研究会幹事宛（kanji(a)ipsj-dbs.xn--org)-853cma0fwa1c4cl2kwk3e5846fcxre お願い申し上げます。 -------------------------------------------------------------------- 　　　　情報処理学会「研究会推薦博士論文速報」について　博士論文は、新しい理論を開拓し優れた実現法を与えることにより情報処理研究の発展に大きく寄与しています。このような博士論文の研究成果を、専門家だけではなく情報処理学会誌の読者にいち早く紹介することは大きな意義があります。学会全体で学位取得者を歓迎する雰囲気を作ることで、新博士も学会への親近感を持ち今後の研究会等での活躍を期待できます。また、会員企業にとっては人材発掘、新博士にとっては就職等の機会にもなると思われます。さらに、若い学生会員に対してもよい刺激を与えることになります。　情報処理学会誌では、平成20年度から各研究分野をカバーする約40研究会の主査の推薦により、その年度の優れた博士論文を情報処理学会誌の「研究会推薦博士論文速報」特集を通して読者に紹介する企画がスタートし、大変好評を博しました。そこで、平成22年度より、「研究会推薦博士論文速報」を連載して毎号博士論文を紹介することになりました。研究会主査推薦の制度により、情報処理の各分野から優れた論文を定期的に読者に紹介することが可能になり、研究会の特徴と活性を主張することもできます。また、研究会推薦の博士論文を紹介することで、各研究分野の最新研究動向を読者に知らせることができ、次年度以降に博士取得を志望する研究者の目標設定を容易にするなどの効果が期待されます。　　　　　　　　　　　　　　　　記 ■推薦方法　2009年4月〜2010年3月までに取得した博士論文を対象に、各研究会から約1〜3件の博士論文を推薦していただき、それらの論文紹介を2011年の各号の連載として掲載する予定です。 ■各博士論文に関する掲載形式と内容（予定）博士論文1件あたり学会誌の1ページとし、次の内容を含む。・著者情報（氏名、学位論文タイトル、取得年月、学位種別、大学、掲載時の所属、会員・非会員の別、内容の要約（日本語、一般向けにわかりやすく書く。読者の理解を助ける為のポンチ絵があることが望ましい。）・研究背景・対象問題・学術的な貢献・応用例・参考文献（2-3件）・推薦研究会（簡単な推薦理由。150字以内。） ---------------------------------------------------------------------- 　　　　　　　情報処理学会誌連載「研究会推薦博士論文速報」　　　　　　　　　　　　博士論文推薦フォーム　　　　　　　　　　　　　（平成２２年度）被推薦博士論文：題目　　　　　　　　　　博士号取得年月　　　　　　　　　　　著者名　　　　　　　　　　　　　　　　　著者のemail: 推薦理由：　 (1) 本研究会の研究を宣伝できる面白い論文として推薦する。 (2) 国際的に高く評価されている研究として推薦する。 (3) 斬新なアイデアで高く評価される論文として推薦する。 (4) 大きな将来性を持つ研究として推薦する。 (5) 大きな実用性を持つ論文として推薦する。 (6) 新人賞として表彰できる研究として推薦する。 (7) その他（　　　　　　　　　　　　　　　　）推薦文（一言、150文字以内）： ---------------------------------------------------------------------- 以上

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Yahoo! Beijing Labs seeking for Japanese speaking researcher
by Adam Jatowt 13 Jan '11

13 Jan '11

Scientist - Japanese Speaking About Yahoo! Think about impacting 1 out of every 2 people online-in innovative and imaginative ways that are uniquely Yahoo!. We do just that each and every day, and you could too. After all, it's big thinkers like you who will create the next generation of Internet experiences for consumers and advertisers across the globe. Now's the time to show the world what you've got. Put your ideas to work for over half a billion people. Yahoo! Labs is pioneering the new sciences underlying the Web. As the center of scientific excellence for Yahoo!, Yahoo! Labs delivers both fundamental and applied scientific leadership through published research and new technologies powering the company's products. The Yahoo! Beijing Labs are looking for candidates with strong analytical and software skills to join our team. You would help improve the search query understanding and tagging algorithms for Yahoo Japan. Job Responsibilities: * Apply probabilistic, machine learning and data mining techniques to build models to improve relevance, revenue, and user experience. * Deep dive into the data to understand and apply patterns, while maintaining a sense of the big picture. * Work closely with colleagues on the engineering team to put your research results into action. * Provide thought leadership to guide the direction of Yahoo! Japan search query analysis products and services. Required skills/qualifications: * Ph.D. in computer science, electrical engineering, statistics, mathematics, or equivalent. * Strong background in statistical modeling, machine learning and data mining * Experience in data driven methods in computational linguistics, information retrieval, speech recognition, machine translation, image processing or other related fields * Fluency in Python, Perl, or another scripting language. * Fluent Japanese speaking. * Strong communication and collaboration skills. Preferred skills/qualifications: * Experience in C or C++ a plus Contact person: Xin Fan email: xinfan(a)yahoo-inc.com

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研究者募集(Yahoo! Beijing Labs)
by Qiang Ma 12 Jan '11

12 Jan '11

日本データベース学会の皆様，（重複して受け取られた方は申し訳ありません）京都大学の馬です．下記のように，Yahoo! Being Labsでは，日本語の分かる研究者を募集しております．興味あるかたは，Dr. XinFan (xinfan(a)yahoo-inc.xn--com)-853ca4gwa2c3cl0g0bxexw1383dj2neut2c. ------------------------------------------------------------------ Scientist - Japanese Speaking About Yahoo! Think about impacting 1 out of every 2 people online―in innovative and imaginative ways that are uniquely Yahoo!. We do just that each and every day, and you could too. After all, it's big thinkers like you who will create the next generation of Internet experiences for consumers and advertisers across the globe. Now’s the time to show the world what you've got. Put your ideas to work for over half a billion people. Yahoo! Labs is pioneering the new sciences underlying the Web. As the center of scientific excellence for Yahoo!, Yahoo! Labs delivers both fundamental and applied scientific leadership through published research and new technologies powering the company's products. The Yahoo! Beijing Labs are looking for candidates with strong analytical and software skills to join our team. You would help improve the search query understanding and tagging algorithms for Yahoo Japan. Job Responsibilities: * Apply probabilistic, machine learning and data mining techniques to build models to improve relevance, revenue, and user experience. * Deep dive into the data to understand and apply patterns, while maintaining a sense of the big picture. * Work closely with colleagues on the engineering team to put your research results into action. * Provide thought leadership to guide the direction of Yahoo! Japan search query analysis products and services. Required skills/qualifications: * Ph.D. in computer science, electrical engineering, statistics, mathematics, or equivalent. * Strong background in statistical modeling, machine learning and data mining * Experience in data driven methods in computational linguistics, information retrieval, speech recognition, machine translation, image processing or other related fields * Fluency in Python, Perl, or another scripting language. * Fluent Japanese speaking. * Strong communication and collaboration skills. Preferred skills/qualifications: * Experience in C or C++ a plus ----------------------------------------------------------------- -- Qiang Ma

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[CFP] 第19回WI2研究会(東京)（締切3日前）
by Yoshinori Hijikata 12 Jan '11

12 Jan '11

日本データベース学会の皆様，（重複して受け取られた方は申し訳ありません）大阪大学の土方です．第19回WI2研究会(東京)の発表募集ですが，申込み締め切りの３日前になりましたので，再度アナウンスさせていただきます．今回は，セマンティックWebの最新動向に関する招待講演や，国際会議 Recommender Systems 2010の参加報告など，盛りだくさんになっております．たくさんのご発表，お待ちしております． ============================================================================== 第19回Webインテリジェンスとインタラクション研究会電子情報通信学会 HCG 第2種研究会 (SIG-WI2) 発表募集のご案内 ============================================================================== 電子情報通信学会 Webインテリジェンスとインタラクション研究会では、来たる2011年 3月7日(月)〜8日(火)に、学術総合センター(東京都千代田区)において、第19回研究会を開催致します。招待講演はセマンティックウェブ分野のLinked Data(リンクするデータ)に関する発表を予定しております。また、今回は特別企画として、推薦システムに関するトップカンファレンスであるACM Recommender Systems 2010の参加報告を企画しております。また、一般講演のインターネットによる同時配信の試みも予定しております（場合により、中止の可能性もあり）。多数のご投稿をお待ちしています。 Webの果たす役割は進化し続けています。ハイパーリンクドキュメントによる情報公開メディアから、blogやSNS(ソーシャルネットワーキングサービス)などに代表されるコミュニケーションメディア、さらにはユーザデータのみならず様々な端末やセンサー機器から収集されるデータなど実世界へとその領域を広げ、クラウドコンピューティングやアンビエントインテリジェンスに代表されるような人間の社会活動を直接支える『コラボレーションメディア』へと変貌しつつあります。本研究会では、これらの流れを受け、Webをより高度に活用するために重要な、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ついて議論する機会を設け、広くWebに関する論文を募集いたします。 ---------------- 開催要領 ---------------- 期日 2011年3月7日(月)、8日(火) 会場学術総合センター2F中会議室1・2 (〒101-8430 東京都千代田区一ツ橋2-1-2) http://www.nii.ac.jp/access/ 参加資格特になし発表申込の締切日 2011年1月14日(金) 原稿提出の締切日 2011年2月4日(金) 申込方法発表題目、著者、所属、代表者連絡先(氏名、住所、TEL、E-mail)、発表種別(ロング発表かショート発表か)を下記の発表申込・問合先へE-mailでお知らせください。 ---------------- 招待講演: リンクするデータの課題と展望 ---------------- 　近年、セマンティックウェブの分野では「リンクするデータ（Linked Data）」が注目を集めています。「リンクするデータ」は、概念の記述を重視してきた従来のアプローチと異なり、すでにウェブ上に存在するデータを一定のルールで構造化し、公開・共有することで柔軟な機械処理を可能にすることを目指しています。　初期はボランティアや研究ベースのものが中心であった「リンクするデータ」は、徐々に認知が進み、政府や国立図書館、さらに先進的な企業からもデータが公開されて輪が広がりつつあります。一方で、半ば手探りであったリンクのための技術は、実装の経験から、利点と問題点も見えてきました。こうした点を踏まえて、具体例を紹介しながら、「リンクするデータ」を拡大し活用していくための課題と、その先の展望について検討します。講演者: 神崎正英(ゼノン・リミテッド・パートナーズ) ------------------------------------------------ 特別企画: 国際会議 ACM Recommender System 2010 参加報告 ------------------------------------------------ 　今回の研究では、特別企画といたしまして、国際会議 ACM Recommender Systems 2010 （ACM RecSys 2010)の参加報告を、立命館大学情報理工学部の奥健太氏にご報告いただきます。ACM RecSysは、推薦システムを専門に扱うトップカンファレンスです。推薦システムそのものが新しい分野ですが、世界中の研究者の最新の研究成果を発表します。推薦システムの研究動向を知るにはちょうど良い会議と言えます。この会議でのトレンドや興味深い発表などを、ご報告いただきます。講演者: 奥健太(立命館大学) ---------------- 一般講演募集分野 ---------------- (A) テキスト処理関連技術・情報検索、情報抽出、自動要約、質問応答、テキストマイニング (B) 知的Web基盤技術・XML、半構造データ処理、メタデータ構築支援、リンク解析、アノテーション作成支援、セマンティックWeb環境支援、マルチメディア検索 (C) Webインタラクション技術・意思決定支援、パーソナライゼーション、ユーザ行動分析、情報可視化、ソーシャルネットワーク分析、コミュニティ構築支援 (D) 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4ページまたは6ページ、持ち時間30分(20分発表、10分質疑応答)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ページ、持ち時間18分(13分発表、5分質疑応答)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１) それぞれ、会場の都合などにより、持ち時間を短くさせていただくこともありますので、ご了承ください。また、申込み件数が上限に達しましたら、その時点で申込み受付を終了させていただきますので、ご了承ください。 (注意点２) 　発表（質疑応答を含む）はインターネットによる同時配信を行う可能性があります　（その際、録画・保存はいたしません）。あらかじめご了承ください。 ---------------- 発表申込・問合先 ---------------- 立石健二(日本電気株式会社情報・メディアプロセッシング研究所) 〒630-0101 奈良県生駒市高山町8916-47 E-mail: k-tateishi(a)bq.jp.nec.com 主催 Webインテリジェンスとインタラクション研究会 http://www.ieice.org/~wi2/ ------------------------------------------------------------------------------

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アジアのクラウド・ソーシャルコンピューティング研究：AEARU国際ワークショップ（1月17～18日）のご案内
by Katsumi Tanaka 12 Jan '11

12 Jan '11

日本データベース学会の皆様京都大学の田中克己でございます。来る1月17日（月）～18日（火）の2日間にわたって京都大学で開催予定の「第9回AEARU国際ワークショップ：Web技術とコンピュータサイエンス」が近づいて参りましたので再度ご案内申し上げます。 AEARU（東アジア研究大学連合）は、東アジアの17大学から構成されており、現在、中国6大学、日本6大学、韓国3大学、台湾2大学がメンバー校です。今回のワークショップでは、AEARUメンバー校、および、アジアの他の大学から、合計13名の教授、12名の博士学生が招聘され、京都大学の研究者と共に、クラウドコンピューティング、ソーシャルコンピューティング、サーチ・マイニングなどの研究発表・討論を行います。東アジアにおけるクラウド研究やソーシャルコンピューティングの動向を知る上でも貴重な内容となっています。奮ってご参加いただきますようお願い申し上げます。参加登録費は無料ですが、配布予定の発表資料集の部数に制限がございますので、必ず下記URLにて事前参加登録をお願い申し上げます。　http://www.dl.kuis.kyoto-u.ac.jp/gcoe/event/74/register.html +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 第9回Webテクノロジーとコンピュータサイエンスに関する AEARUワークショップ　–クラウドコンピューティングと知識サーチ- 日時：2011年1月17日（月）～18日（火）場所：京都大学百周年時計台記念館2階国際交流ホールI, II 主催：京都大学　http://www.kyoto-u.ac.jp/en 共催：京都大学グローバルCOE 　　　　「知識循環社会のための情報教育研究拠点」　　　　http://www.i.kyoto-u.ac.jp/gcoe/ 後援：財団法人京都大学教育研究振興財団　　　　http://www.kyodai-zaidan.or.jp/index.html 協力：NRIネットワークコミュニケーションズ（株）　　　　同社のご協力により、モバイル会議システム　　　　http://www.nri-net.com/mobileconf/index.html 　　　　を本ワークショップにて使用させていただきます。参加費および事前参加登録：　　　　参加登録費は無料ですが、配布予定の発表資料集の部数　　　　に制限がございますので、必ず下記URLにて事前参加登録を　　　　お願い申し上げます。　　　　http://www.dl.kuis.kyoto-u.ac.jp/gcoe/event/74/register.html 開催目的： WWWとWebテクノロジーは、Webサーチ・マイニング、オントロジーと Semantic Web、集合知とソーシャルコンピューティング，メディアコンピューティング、クラウドコンピューティング、サービスコンピューティング等、コンピュータサイエンスおよびその周辺領域の多くの分野の研究教育や、我々の社会そのものに対して、大きな影響を与えています。さらに、Webテクノロジーは，virtual labやe-learning等を用いた国際共同研究・教育や人材育成にも欠かせない技術となっています。 Webテクノロジーとコンピュータサイエンスに関するAEARUワークショップは、AEARU （東アジア研究大学連合、the Association of EAST Asian Research Universities）のメンバー大学や東アジアにおける主要大学の研究者が一同に会し、Webテクノロジーとコンピュータサイエンスに関する最新の研究・教育成果に関する情報交換・学術交流を行うフォーラムです。今回の第9回Webテクノロジーとコンピュータサイエンスに関するAEARU ワークショップでは、主に以下の内容の講演・討論が予定されています。 1) クラウドコンピューティング 2) ソーシャルコンピューティング 3) Webサーチとマイニング 4) システム・ユーザ行動分析 5) 博士学生によるPhD Round Table プログラム 2011年1月17日（月） 10:00-10:20 < Opening > President Hiroshi Matsumoto (Kyoto U.) Dean & Prof. Yoshimasa Nakamura (Kyoto U.) 10:20-12:00 < Cloud Computing > A Social Network Analysis System Using Massive Data Mining Based on Cloud Computing WANG Chong-jun(Nanjing U.） High-Performance as a Service; Cloudy Supercomputing in Kyoto Hiroshi Nakashima（Kyoto U.） Cache-as-a-Service:Efficient Data Processing by a Pluggable Cache Heon Young Yeom（Seoul National U.） Using Cloud Computing to Analyze the Web for eLearning Jason S. Chang（Tsing Hua U. - Hsinchu） 13:20-15:00 < Social Computing > Evolution of Social Networks ? New Patterns and a New Generator Ming Zhang（Peking U.） Friendship Prediction in Social Networks Jie Tang（Tsinghua U. - Beijing） An Object Deputy Approach for Web Community Management Zhiyong Peng（Wuhan U.） iGraph: A Framework for Comparisons of Disk-Based Graph Indexing Techniques Wook-Shin Han（Kyungpook National U.） 15:20-18:00 PhD RoundTable (1) Commonsense Knowledge Mining from the Web Chi-Hsin Yu（Taiwan U.） Enhancing Credibility Judgment of Web Search Results Yusuke Yamamoto（Kyoto U.） Processing SPARQL Queries with Regular Expressions in RDF Databases Jinsoo Lee（Kyungpook National U.） Joint refinement of related links and category links on social collaborative encyclopedias Fan Bu（Tsinghua U. - Beihing） Scene Object Level Image Content Generation and Editing Ming-Ming Cheng（Tsinghua U. - Beihing） User Sharing Behavior Prediction in Social Network" Peng Cui（Tsinghua U. - Beihing） Using Community Q&A Corpus for Exploratory Web Searches Takehiro Yamamoto（Kyoto U.） Recommendation Algorithm Based on Graph-Model Considering User Background Information Ziqi Wang（Peking U.） 15:20-18:00 PhD RoundTable (2) Towards Efficient Subgraph Searching over Large-Scale Graph Databases under MapReduce Framework Yifeng Luo（Fudan U.） Web-scale Computer-Assisted Language Learning Systems Based on Cloud Computing Technology MeiHua Chen（Tsing Hua U. - Hsinchu） Cache-Aware Implementation of Three-Dimensional FDTD Kernel Takeshi Minami（Kyoto U.） A load balancing algorithm in Cloud Computing Pan Lei（Nanjing U.） A Three Layer System Architecture for Web Data Management Rongrong Li（Wuhan U.） Running MapReduce in Inter-cluster Environments Shin-gyu Kim（Seoul National U.） Parallel computation algorithm DDC for Matrix Singular Value Decomposition and a cloud computing service Taro Konda（Kyoto U.） A game theoretical framework for vertex cover of general networks Yang Yang（Fudan U.） 2011年1月18日（火） 10:00-10:20　<C5国際会議オープニング> 10:20-12:00 < AEARU/C5合同基調講演 > The future of the Human/Computer Interface Ken Perlin（New York U.) TBA Maosung Son（Tsinghua U. - Beijing） 13:20-15:00 < Web Search & Mining > NLP-based Deep Indexing for Natural Language Search Sadao Kurohashi（Kyoto U.） Topic and Sentiment Lexicons Extraction Xiaoyang Zhu（Tsinghua U. - Beihing） Social Search and Web Information Credibility Katsumi Tanaka（Kyoto Uy） Opinion Mining and Sentiment Aanlysis Hsin-Hsi Chen（Taiwan U.） 15:20-17:00 < Systems and User Behavior Analysis > Recent Developments in Bidiagonal Matrix Singular Value Decomposition Yoshimasa Nakamura（Kyoto U.） More than cooperation: what we learn from the evolutionary game dynamics on complex networks Xiang Li(Fudan U.） Dimensional Analysis of Modality-semantics and its Application on Expressive Audio-visual Speech Synthesis Jia JIA（Tsinghua U. - Beijing） An Empirical Behavior Analysis for Human Being and Organization to Gain Credibility Yoshinori Hara（Kyoto U.） 17:00-17:10 < Closing > Vice-President, OPIR Director-General Junichi MORI (Kyoto U) Prof. Katsumi Tanaka (Kyoto U.) -- +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Katsumi Tanaka, Professor Dept. of Social Informatics, Graduate School of Informatics, Kyoto University Yoshida Honmachi, Sakyo, Kyoto 606-8501,Japan Email:tanaka@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp Tel : +81-75-753-5969 Secretary: +81-75-753-5385 FAX: +81-75-753-5979 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 田中克己　 Email:tanaka@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 京都大学大学院情報学研究科　教授社会情報学専攻　社会情報モデル講座情報図書館学分野〒606-8501 京都市左京区吉田本町京都大学情報学研究科社会情報学専攻（工学部10号館331号室） Tel: 075-753-5969 Secretary: 075-753-5385 Fax: 075-753-5979 京都市中京区河原町通二条下る一之船入町366 河原町二条ビル2F　京都大学田中研究室 Tel/Fax: 075-231-4282

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データインテンシブサイエンスWS - ポスター発表募集
by Hideyuki Kawashima 11 Jan '11

11 Jan '11

日本データベース学会の皆様データインテンシブサイエンスWSのポスター発表募集のご案内をさせていただきます．これから大規模なデータインテンシブサイエンスに発展する研究，そのためのシステム研究，インフラなどのご発表，特に，今後，数百TBを越えるような大規模データ解析のニーズ，シーズとなる，若手研究者，女性研究者の発表を歓迎いたします．ご投稿をお待ちしております．川島＠筑波大 ----- ポスター発表募集第1回データインテンシブサイエンスワークショップ http://www.ccs.tsukuba.ac.jp/workshop/disws-1/ 日程：2011 年 3 月 9 日(水) 会場：東京大学弥生講堂セイホクギャラリー（東京都文京区弥生1-1-1）主催：筑波大学計算科学研究センター東京大学情報基盤センター発表申込締切：2011 年 2 月 18 日(金) ・ワークショップ開催趣旨データインテンシブサイエンスは計算科学に次ぐ第4の科学として発展が期待されています。筑波大学計算科学研究センターにはT2K筑波スパコンシステムにおいて16 GB/sec，800 TBのストレージが整備されており，来年春，東京大学情報基盤センターには大規模データ解析サーバ，12 PBストレージが整備される予定となっています。文部科学省は次世代スーパコンピュータ計画を利用者視点の施策に転換し，大規模ストレージ基盤として革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ（HPCI）を構築する施策としました。本ワークショップでは，特に大規模なデータインテンシブサイエンスと，それを支えるスパコン，システムにおける最先端の研究に関する招待講演，萌芽的研究のポスター発表，パネル討論を企画することにより，大規模なデータインテンシブサイエンス研究を促進することを狙いとしています。・ポスター発表募集要領これから大規模なデータインテンシブサイエンスに発展する研究，そのためのシステム研究，インフラなどを対象にポスター発表を募集いたします。特に，今後，数百TBを越えるような大規模データ解析のニーズ，シーズとなる，若手研究者，女性研究者の発表を歓迎します。発表受付期間中に http://www.ccs.tsukuba.ac.jp/workshop/disws-1/ でお申込みください。・問合せ先第1回データインテンシブサイエンスワークショップ実行委員 Email: disws-1(a)ccs.tsukuba.ac.jp

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ビジネスインテリジェンス研究グループ開催のお知らせ
by Takashi Namatame 10 Jan '11

10 Jan '11

専修大学の生田目です．下記の通りDB学会ビジネスインテリジェンス研究グループを開催いたします．データ解析コンペティションの最終発表です．今年は，ドラッグストアのID-POSデータを提供したデータ解析のコンペティションです．第5回研究会＜学生部門最終発表＞日時：1月29日（土）　12時30分〜場所：東京理科大学神楽坂キャンパス1号館17階大会議室発表チーム：，中央MDM，赤双六，ひさしの会，ピロリ菌，COMS，酒折研究室Ver.9，KYDM，チョロ・ベラーズ，Going banana，早飲み担当，しろミント，チーム鳥海山第6回研究会＜一般部門最終発表第1回：11月中間発表チーム＞日時：2月28日（月）　18時〜場所：東京理科大学神楽坂キャンパス森戸記念館1階第2フォーラム発表チーム：イシトガ，中川家。（NGK48），つくばCRMs，team PhilOpt データ解析， data4cs，スリムフィンガー第7回研究会＜一般部門最終発表第2回：10月中間発表チーム＞日時：3月7日（月）　18時〜場所：東京理科大学神楽坂キャンパス森戸記念館1階第2フォーラム発表チーム：春のいずみ，実践人社，あかぎ，TKB49，TEAM FRONTIER，統計魂詳しい場所はhttp://www.tus.ac.jp/info/access/kagcamp.html をごらんください

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「日本データベース学会論文誌Vol.10,No.1」　自由投稿論文　募集のお知らせ
by dbsj-office 07 Jan '11

07 Jan '11

日本データベース学会　会員の皆様明けましておめでとうございます。平素よりお世話になっております。日本データベース学会論文誌編集委員会でございます。さて、来る6月末に発行予定の「日本データベース学会論文誌Vol.10,No.1」の自由投稿論文を現在、募集しております。論文規定は添付の通り、また、募集要領は　下記の通りとなっております。皆様からの論文投稿をお待ちしております。自由投稿論文締切：2011年3月25日（金）午後5時送付先：dbsj-office＠dbsj.org 著者への採否通知日：2011年4月22日（金）（予定）最終稿提出期限：2011年5月20日（金）午後5時刊行予定日：2011年6月24日（金）(予定) 以上、取り急ぎ用件のみにて失礼いたします。本年も、日本データベース学会論文誌をどうぞよろしくお願い申し上げます。事務担当　後藤＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊日本データベース学会論文誌　編集委員会〒252-5258 神奈川県相模原市中央区淵野辺5-10-1 青山学院大学相模原キャンパス　N213a 社会情報学研究所内電話：042-759-6575 FAX：042-759-6182 mail to： <mailto:dbsj-office@dbsj.org> dbsj-office(a)dbsj.org

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Lecture Series: Multimodal Cognitive Load by Dr. Fang Chen, NICTA, Jan 12-13, 19-20, 26-27, Rm 2010 NII
by Noriko Kando 06 Jan '11

06 Jan '11

日本データベース学会の皆さま NIIの神門典子と申します。下記の通り、オーストラリアのNICTAのFang Chen博士による "Multimodal Cognitive Load Measurement and its Applications"に関する連続講義(全6回）を開催します。ご興味をお持ちの方は、ぜひ、奮ってご参加ください。周囲のご関心の方々にもご紹介くだされば幸いです資料等の準備の都合上、もし可能でしたら、このメールの末尾のフォームにて参加登録をお願い出来ましたら幸いです。参加登録なしでの飛び入り参加も歓迎です。 http://www.nii.ac.jp/en/event/2010/0112/ ====================================================================== * Lecture Series: 　　 Multimodal Cognitive Load Measurement and its Applications (six lectures) * Lecturer: 　　　Dr Fang Chen, Research Group Manager at NICTA, Australia (Brief Bio will appear at the end of the email) * Venue: 　　NII, Meeting Room 2010 (20th Floor) * Lectures: Lecture 1 Overview of cognitive load and mental status measurement Wednesday, 12th Jan 2011, 15:00-16:30 Lecture 2 Speech based cognitive load measurement (i) Thursday, 13th Jan 2011, 15:00-16:30 Lecture 3 Speech based cognitive load measurement (ii) Wednesday, 19th Jan 2011, 15:00-16:30 Lecture 4 Linguistic measurement on cognitive load Thursday, 20th Jan 2011, 15:00-16:30 Lecture 5 Pen input pattern and cognitive load Wednesday, 26th Jan 2011, 15:00-16:30 Lecture 6 Measuring cognitive load through physiological sensors and applications of Cognitive Load Measurement Thursday, 27th Jan 2011, 15:00-16:30 ----- Lecture 1 Overview of cognitive load and mental status measurement Wednesday, 12th Jan 2011, 15:00-16:30 Cognitive load refers to the capacity and resources used in working memory while learning, and more broadly, while completing tasks where novel information and novel processing are required. In complex and time-critical situations, users can experience extremely high cognitive load, which can interfere with successful task completion. An understanding of each user’s cognitive load will enable us to alleviate these problems by implementing strategies to adjust the system’s behaviour, provide resources needed according to each individual’s cognitive burden and help them complete the task with maximum efficiency. Cognitive load is difficult to measure, particularly in individual users. Our research focuses on using the multimodal interaction paradigm to detect fluctuations in cognitive load. The primary advantage of this approach is that cognitive load can be determined implicitly by monitoring pattern variations in specific multimodal communication features executed in day-to-day tasks. Such unobtrusive measures may help determine user's cognitive load in real-time and achieve the ultimate goal of adapting information content selection and presentation (multimodal output generation) accordingly, in order to ensure optimal user performance. However, assessing a user's cognitive load through nuances in their multimodal interactive behaviour requires identifying a number of indices that can reliably reflect fluctuations. In this talk, following a short introduction to cognitive load theory, experiments designed to identify the relationships between combined speech, gesture and other inputs and users' cognitive load are described. The feasibility of using multimodal behaviour as an index of cognitive load is supported by the results of our studies. The data suggests that semantic multimodal behavioural features are sensitive to cognitive load variations, with the structure of multimodal production changing to reflect increases in load. Similarly, data collected using physiological sensors (e.g. skin conductance) is also shown to correlate highly with reported levels of cognitive load. ----- Lecture 2 Speech based cognitive load measurement (i) Thursday, 13th Jan 2011, 15:00-16:30 It is about a century since the proposal of the Yerkes-Dodson law, which states that there is an optimum mental arousal for performing a task, below and above which performance will deteriorate. Despite this, there are few methods that have been demonstrated to measure cognitive load in practise, and fewer still in real time. Speech-based methods are attractive because they are non-intrusive, inexpensive and can be real-time. Variations in the speech signal as cognitive load changes are directly due to changes in the manner in which voice articulation structures (muscles and joints) are employed. Signal-based features have the advantage of being extracted from the speech data collected in a completely automated way, requiring very little manual intervention. Firstly, techniques for the speech based measurement of cognitive load from the literature will be discussed. The physical characteristics of speech signals such as energy, changes in pitch and fundamental frequency have been explored as possible candidates for load indicators. Prosodic features such as pitch and intensity also provide extra information related to the emotion or intention of the user and shown a potential relationship to cognitive load levels for example, Prosodic features can be extracted and modelled automatically with statistical modelling approaches. However, in examining the speech signal, the difficulty lies in finding features related to cognitive load and extracting these from the raw speech data with a “signal-based approach”. The system would need to solicit a sufficient amount of speech data from the user for training and evaluation purposes to make a valid assessment. Like other paralinguistic classification tasks, cognitive load measurement is a challenging problem, and one that must account for variability posed by linguistic, contextual and speaker-specific characteristics. Unlike some other paralinguistic classification tasks, cognitive load measurement requires classification along an ordinal scale, motivating the use of very specific machine learning techniques. Most notably, we have found that speech signal features undergo significant changes under high levels of load and are the best candidate indicators of load and I will give all details in the talk. ---- Lecture 3 Speech based cognitive load measurement (ii) Wednesday, 19th Jan 2011, 15:00-16:30 A critical part of any speech classification system is the choice of features. This topic investigates the choice from a few different perspectives: (i) the psychophysiological effects of cognitive load on the speech production system, (ii) features known to correspond with emotional variation or expressive speech, (iii) pragmatic considerations for real time systems developed from limited data, and (iv) feature diversity, in the context of systems that fuse information from multiple subsystems in order to improve system accuracy. In this topic, we review a range of predominantly acoustic feature extraction techniques, and compare their efficacy during evaluations. Effort will be devoted to identifying similarities or correlation between features, and differences or uniqueness between features. Recently proposed features that have shown promise will form a part of the presentation. Due to the virtual impossibility of extracting features from speech that are due entirely to emotion or cognitive load, without any phonetic or speaker identity information, feature normalization is an important topic. Two key approaches for dealing with feature variability due to speech phonetic content will be contrasted. Techniques for modelling emotion and cognitive load will be discussed. Comparisons between human and machine based emotion and cognitive load classification from speech will be made. Finally, some comments concerning the ordinal nature of the cognitive load classification problem will be made. The study of cognitive load also requires some specific approaches to database construction. An important consideration for any emotion or cognitive load recognition system is the design, availability and use of suitable databases. These issues are discussed, with particular reference to experimental design and procedures, the importance of natural speech data, and the optimal use of data during training, development and online operation. ---- Lecture 4 Linguistic measurement on cognitive load Thursday, 20th Jan 2011, 15:00-16:30 Furthermore, I will present the results of our speech content analysis, conducted on the users’ choice of linguistic and grammatical features, which suggest these also reliable indicators of cognitive load. Several novel linguistic features are proposed as potential indices of user’s experienced cognitive load with an objective to identify linguistic features. Linguistic and dialogue related patterns (word and phrase level features) vary in reference to cognitive load presumably due to the strategies used when subjects are under high levels of load, responses might be structured or instantiated differently, depending on the available resources. Specifically, we were interested in semantic word categories, such as cognition and perception words, positive and negative words would change from low load to high load tasks. Similarly, we hypothesized some grammatical features, such as the use of singular or plural pronouns would also change depending on the task complexity and hence cognitive load. Analyses show that users demonstrated different linguistic patterns under various cognitive load levels. This is illustrated in a real-life example, using several linguistic features extracted from a speech data set collected during the completion of highly time-critical and data-intense bushfire management tasks in regional locations around Australia. Detailed results will be given in this talk. ---- Lecture 5 Pen input pattern and cognitive load Wednesday, 26th Jan 2011, 15:00-16:30 In much the same way as some linguistic and prosodic features of speech can be indicative of high cognitive load; it seems plausible that the surface features of other modal inputs, such as pen-gesture, may also be affected during high load. Pen-gesture trajectories can be used in a variety of applications and devices e.g., to select entities or to draw predefined symbolic shapes. These gesture trajectories, whether they are produced with the participant’s hands, fingers or using a stylus or other ink-style implement, can also betray symptoms of cognitive load when task complexity and mental demand increases. For example, geometric and temporal patterns in trajectories from low to high load tasks may differ, as well changes in function and usage of the modality itself – i.e. the situations in which pen is and isn’t used. Finally, an analysis of what is being drawn or gestured can give us some insight into the cognitive load being experienced by the user. In this lecture, we describe longitudinal user studies and one such cognitive training tool, equipped with an interactive pen interface, and think-aloud protocols. The aim is to verify whether cognitive load can be inferred directly from changes in geometric and temporal features of the pen signal collected. We compare pen input trajectories between cognitive load levels and overall Pre and Post training tests. The results show trajectory durations decrease, lengths decrease and speeds increase, all changing significantly as cognitive load increases. These feature changes are attributed to mechanisms for dealing with high cognitive load in working memory, with minimal rehearsal. In terms of expertise, the trajectory duration further decreases and speed further increases. These changes are attributed in part to cognitive skill acquisition and the development of schema, both in extraneous (interface and interaction related) and intrinsic (domain related) networks, in the time between Pre-test to Post-test. As such, these pen trajectory features offer further insight into implicit communicative changes related to load fluctuations. ---- Lecture 6 Measuring cognitive load through physiological sensors and 　applications of Cognitive Load Measurement Thursday, 27th Jan 2011, 15:00-16:30 Multimodal cognitive load measurement has only relatively recently been proposed as a method for cognitive load measurement. Physiologists have long used these kinds of measures to evaluate stress, affective and arousal states. In contrast with subject reporting on the overall impression of the task, physiological sensors can uncover a number of fluctuations that may occur as the subject completes the task, indicating fluctuating levels of experienced cognitive load. The talk will also briefly discuss the use of other physiological signals for cognitive load measurement. Physiological sensors on the other hand, seem to be ideal in providing real-time control indications of experienced load, despite their level of intrusiveness. The choice of sensors, their reliability and accuracy in reflecting cognitive load are still open issues discussed in the art. High-complexity, safety-critical tasks could benefit from cognitive load assessment technology as part of routine performance monitoring in the first instance. These kinds of environments lend themselves to implicit (multi)modal cognitive load assessment because they have a variety of communicative behavioural resources currently available, from speech to manual gesture input (mice, keyboards, digital ink and touch-screens), which can all be used to form an assessment of the subject’s load experience. As a follow on from performance monitoring applications, targeted training can also benefit from cognitive load assessments. The use of cognitive load indices in multimodal interface environments, possibly in conjunction with performance and other measures, could provide an individually targeted learning experience. Recent advances in the design of applications and user interfaces have promoted the awareness of the user context as well as user preferences. The cognitive load of a user represents an important factor to be considered in adaptive human computer interfaces, especially in scenarios of high intensity work conditions and complex tasks. Multimodal interfaces are, in themselves, known to reduce the level of experienced cognitive load over tasks completed using unimodal interfaces. Systems equipped with methods for unobtrusive, real-time detection of cognitive load and general cognitive load awareness will be able to adapt content delivery in a more intelligent way by sensing what the user is able to cope with at any given moment. Key insights, results and conclusions will be recapitulated and discussion will be directed towards research problems that are either currently unresolved or still on the horizon of this research field. Participants will be exposed to likely future challenges, both during presentation and during the ensuing discussion. ------- Bio: Dr. Fang Chen holds a PhD in Communications and Electronic Systems and an MBA. She was appointed the Dean of Faculty of Electronic and Information Engineering in Beijing Jiaotong University in 1997. She then became the Team Leader in Intel Research Centre and joined the Motorola Research Centre afterwards, as the founding manager of the Speech and Language Generation Research Laboratory of MCRC. Joining NICTA in 2004, which is the largest Australian government funded research organisation dedicated in Information and Communication technologies, she is now the Research Group Manager for the Making Sense of Data research theme at the ATP Laboratory. Dr. Chen is a conjoint professor in The University of New South Wales, Honorary Associate in The University of Sydney and Adjunct Professor in Beijing Jiaotong University. He has supervised 8 PhD students to completion and is supervising 7 PhD students now. Her main research interests are in multimodal human-machine interaction, cognitive load modelling, and digital signal processing. She has researched and developed in many aspects of multimodal human-machine interaction, such as speech and natural language dialogue, manual gesture and pen gesture recognition, emotion, usability and human factors. In past 6 years, she led the team researched in objective non-intrusive cognitive load measurement and created world first real-time cognitive load modelling through users’ multimodal behaviour. She has more than 100 refereed publications and 26 patent filings in Australia, US, Europe, Canada, China, Japan, Korea and Mexico. -- Academic Host: Mayumi Bono & Noriko Kando, Professor, NII (ex. 2529) *********************************************************** ******************************** To: kando-secr(a)nii.ac.jp 連続講義　参加申し込み "Multimodal Cognitive Load Measurement and its Applications" 1月12日(水)15:00-16:30 Overview of cognitive load and mental status measurement 1月13日(木)15:00-16:30 Speech based cognitive load measurement (i) 1月19日(水)15:00-16:30 Speech based cognitive load measurement (ii) 1月20日(木)15:00-16:30 Linguistic measurement on cognitive load 1月26日(水)15:00-16:30 Pen input pattern and cognitive load 1月27日(木)15:00-16:30 Measuring cognitive load through physiological sensors and applications of Cognitive Load Measurement の講義に参加します。(不要部分は削除してください）・お名前　　　・ご所属・Email 参加費は無料です ********************************

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