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DBSJ Newsletter Vol. 17, No. 3: ICDE 2024, PAKDD2024

by Miyamori, Hisashi

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2024年6月号 (Vol. 17, No. 3) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では、国際会議ICDE 2024、PAKDD 2024の参加報告をご寄稿いただいております。会議の動向やご自身の研究内容などのご紹介となります。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。 DBSJ Newsletter 編集委員会（担当編集幹事宮森恒） ======================================================================== ---- 目次 ---- 1. ICDE 2024 参加報告天方大地（大阪大学） 2. PAKDD 2024 参加報告佐藤嶺（株式会社KDDI総合研究所） ======================================================================== ■１■ ICDE 2024 参加報告天方大地（大阪大学）オランダのユトレヒトで開催されたIEEE International Conference on Data Engineering (ICDE) 2024 に参加しました。報告の機会を頂戴したため、ここで報告いたします。ICDEはNewsletterでも毎年報告がありますが、SIGMODとVLDBをあわせたデータベース三大会議の一つです。（採択論文を俯瞰すると、SIGMOD・ VLDBよりもスコープは広いように感じます。）2024年からICDEはin-person開催に戻り、すべての発表が現地で行われるようになりました。オランダ渡航に関しても特別な書類は必要なかったので、コロナ禍前にようやく戻った実感がありました。発表形式は口頭および（オプションとして）ポスターでした。最近の多くのAI・ML国際会議ではポスター発表がデフォルトで、口頭発表が一部の採択論文となっておりますが、ICDEは全ての採択論文に口頭・ポスター発表の機会を与えています。これはAI・ML会議と採択論文数に大きな差があるからだとは思いますが、プレゼンテーション・ディスカッション力の向上という観点から、学生の方々にとっては貴重な機会になるのではないかと思います。（一方で10並列セッションということで、ポスターセッションの盛り上がりは。。。でした。）投稿については、今年も2-round制が採用されていました。また、最初の判定は、 Accept/Revise/Rejectとなっており、Reviseとなった場合は改定論文を投稿して最終結果を待つことになります。https://icde2024.github.io/program.html から眺めていただけると分かると思いますが、採択論文はクラシックな問題に機械学習技術を取り入れたものが非常に増えています。一方で、 https://icde2024.github.io/awards.html から分かるように、受賞論文は（人工知能技術に依らない）クエリ処理やDBMSに関するもので、理論やシステマチックな技術も非常に重要視されている様子です。 ICDE2024のResearch Trackに私の単著論文「Independent Range Sampling on Interval Data」が採択されたので、ここで紹介させていただきます。この論文では、（区間データ上の）範囲検索に対して、結果のサイズをコントロールできない（最悪は全てのデータ）、アルゴリズムの時間計算量が結果のサイズに比例してしまう（つまり、nをデータ数にしたときO(n)時間かかる可能性がある）、という問題点を挙げています。また、大量のデータが出力されるのであればそれらのランダムサンプルでOK、という想定の下、如何に効率的にランダムサンプルのみを出力できるか、という課題に取り組みました。この課題に対して、ポリ対数時間を無視したときに時間計算量がサンプル数のみに比例するアルゴリズムが存在することを証明し、その実践的実行時間も非常に早いことを示しました。この研究成果は初めにPVLDBに投稿したのですが高評価は得られず、ICDEに投稿したところ、Revision無しの一発採択となりました。（ネガティブな査読者がいない場合はRevision無しだったのかもしれません。この辺りのルールは把握できませんでした。）特に、理論的な性能保証とそれに伴う既存技術に対する優位性の証明が高く評価されました。採択・不採択は時の運の影響もあると思うので、採択に値する自信がある場合、根気強く投稿し続けることが大事だと改めて感じます。執筆時点では来年のICDEに関するオフィシャルな報告はされていないのですが、香港開催の予定とのことです。ICDEはデータベース分野のトップ研究者が集まり、興味深い発表が数多く行われるイベントです。自身が気になる研究発表を聞きに来る参加者も多数見受けられます。本会議に論文を通した方々は参加必須なため、トップ会議に採択されるためのノウハウ等を聞くことも可能です。日本のデータベース分野を盛り上げるためにも投稿・参加を検討してみてはいかがでしょうか。著者紹介：天方大地（大阪大学大学院情報科学研究科） 2015年大阪大学院情報科学研究科博士後期課程修了（情報科学博士）後、同年同大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻助教となり、現在に至る。データベース、データマイニング、および機械学習における高速アルゴリズムに関する研究に従事。2019年度上林奨励賞、IEEE Computer Society Japan Chapter Young Author Award 2020、2022年度マイクロソフト情報学研究賞、2023年度科学技術部門の文部科学大臣表彰を受賞。IEEE、ACM、日本データベース学会、情報処理学会の各会員。 ------------------------------------------------------------------------ ■２■ PAKDD 2024 参加報告佐藤嶺（株式会社KDDI総合研究所）第28回PAKDDは2024年5月7日から10日まで台湾・台北で対面開催された. PAKDD(The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining) はデータマイニング分野の難関会議の一つである. PAKDDはトップ国際会議KDDのアジア・太平洋地区版として位置付けられ, データマイニング, データウェアハウジング, 機械学習, 人工知能, データベース, 統計学, 知識工学, 可視化, 意思決定システム, アプリケーションなど, KDD関連分野全般からの新しいアイデアやオリジナルな研究成果, 実践的な開発経験を共有することを目的としている . プログラムでは, 最新の動向を反映した基調講演, 論文発表, チュートリアル, ワークショップが用意された. 基調講演では, Google DeepMind, ミネソタ大学, アリゾナ州立大学より,これまでの言語モデルからLLMへの進化, 説明可能AI, 環境課題に取り組むための機械学習, に関しての講演がそれぞれ1時間程度あった. 今年の投稿数は, 720の論文が投稿され, 175件が採録された. その内訳は,オーラル枠の採録数が133(採録率18.5%), ポスター枠の採録数が42(採録率24.3%) となった. 査読プロセスは, 500名以上のプログラム委員と100名のシニアプログラム委員によって実施された. 査読はダブルブラインド方式であり,一つの論文あたりに最低2名以上, 最大5名のレビューワがついた. 投稿数における国別の著者数は, 1位が中国(623名), 2位が米国(237名), 順にオーストラリア, インド, 台湾, 韓国で, 7位に日本(70名)がランクインした. また, 8位以降ではカナダやドイツ, フランスなど北米・欧州からも投稿があった. 投稿された論文の傾向として, 順に, 深層学習, レコメンド推薦, 生物統計, グラフに関するアルゴリズムが大半を占めた. 我々の研究「QWalkVec: Node Embedding by Quantum Walk」はオーラル枠に採択された.量子ウォークはランダムウォークの量子版であり, この量子ウォークと機械学習を組み合わせた新規手法を提案したものである. グラフのノードラベルを予測するノード分類問題を題材にしており, ノードラベルを予測するための特徴量をグラフ構造から生成し, 特徴量の品質の比較検証を行った. node2vec と呼ばれるランダムウォークベースの手法をベースに, 幅優先探索と深さ優先探索を両立する量子モデルを考案した. この量子モデルが, 一部のデータセットで高精度にノード分類ができることがわかった. 採録するために工夫した点としては, 共著者と頻繁に議論を行い, 論文の contributionを明確にしたことである. なぜ, この手法がよいのか簡易実験を交えて提案手法に詳しく記述したことで, 全レビューワから筋が通っていて読みやすいという評価が得られた. また他の研究を聴講していて感じたこととして, contributionを1枚のスライドに明確に示してあると, 異分野であっても何をしているのか理解しやすかった. 会議全体の雰囲気はフランクで楽しく, 博物館のツアーやバンケットも含まれており, 海外・日本の研究者の方々とたくさん話しができたので, とても刺激になり, モチベーションがあがった. 次回の開催はオーストラリアのシドニーで開催される見通しである. 著者紹介：佐藤嶺（KDDI総合研究所） 2021年東京工業大学大学院卒業（学術）後, 同年, KDDI株式会社に入社. 2022 年よりKDDI総合研究所AI部門に出向. 量子機械学習と量子アルゴリズムの理論研究に携わっている. 日本物理学会会員. ========================================================================

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教員公募：京都大学学術情報メディアセンター准教授

by Kazuyuki Shudo

日本データベース学会の皆様、京都大学学術情報メディアセンター首藤です。本センターでは准教授 1名を募集しております。ご応募をお待ちしております。質問・疑問などありましたら、御連絡ください。公募要領： JREC-IN https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?id=D124051674 大学 https://www.media.kyoto-u.ac.jp/accms_web/news/3119.html 職種：准教授募集人員：1名勤務場所：京都大学学術情報メディアセンター社会情報解析基盤研究部門　　　　　　　大規模データ活用基盤研究分野着任時期：令和6年12月1日以降できるだけ早い時期任期：任期の定めなし応募締切：令和6年7月26日(金) 職務内容：（研究および関連業務）・大規模データ活用基盤に関する研究・JHPCNにおけるデータ科学・データ利活用分野に関する共同研究活動の推進・本センターならびに情報環境機構データ運用支援基盤センターが運用する、データ駆動型研究を支援する計算機システムや利用サービスの仕様策定、運用方針の企画・立案への参画（教育）・大学院情報学研究科情報学専攻社会情報学コース（協力講座）における講義担当ならびに大学院学生の研究指導・本センターが提供する英語科目を含む全学共通科目の講義担当よろしくお願い致します。首藤一幸 shudo(a)media.kyoto-u.ac.jp http://www.shudo-lab.org/ 京都大学学術情報メディアセンター

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連合学習に関するオンライン講演会 (Prof. Ke Wang @SFU)

by Yang Cao

日本データベース学会の皆様いつもお世話になっております。東工大の曹と申します。来週の木曜日（6月6日）に、サイモンフレーザー大学（SFU）のケイ・ワン（Ke Wang）教授による東工大で講演が行われます。ケイ・ワン教授はデータマイニング分野の著名な研究者で、特にプライバシーを保護するデータマイニングに関する専門書で知られています。今回の東京工業大学での講演テーマはフェデレーテッドラーニングに関連しています。 Zoomと東工大の現地会場でハイブリッド形式で開催しますので、皆様ぜひ積極的にご参加ください。 Prof. Ke Wang from Simon Fraser University (SFU) will give a lecture next Thursday (June 6, 13:00-14:00). Prof. Ke Wang is a well-known researcher in the field of data mining and is renowned for his technical book on privacy-preserving data publishing. The topic of his talk at Tokyo Tech is related to Federated Learning. The talk will be given hybrid via Zoom and on-site, so everyone is encouraged to attend. *日時：* *2024/6/6 13:00-14:00 * *ZOOM: https://zoom.us/j/94209664502 <https://zoom.us/j/94209664502> (maximum 300 participants)* ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ *Talk Title: * Differentially Private Machine Learning for Decentralized and Time-evolving Data *Abstract:* Decentralized machine learning focuses on learning from data distributed at multiple related sites, where due to privacy or regulatory concerns, data pooling is not an option. In contrast to the real-world requirements, current methods in decentralized machine learning, notably federated learning, force participating sites into tight collaboration where the sites are forced into symmetric sharing and shared decision making. That is, all sites have to contribute their data to benefit from the learning process, and have to share the same model types, architectures, training methodologies, feature and sample spaces, etc. The issues are compounded in the case of privacy-preservation and time-evolving data streams, where the sites have to agree on a common, one-size-fits-all privacy budget, and the continuous model updates required for handling time-evolving data streams erode the privacy budget, deteriorating utility. Forced tight collaboration creates barriers to participation where participating sites want to benefit from other sites’ data but do not wish to share their own information or change the existing data analysis practices. In this work, we propose an end-to-end solution for differentially private decentralized learning. Where our first contribution is PubSub-ML, a differentially private, decentralized learning framework under loose collaboration for static data. Proposed as an alternative to federated learning, PubSub-ML allows the participating sites to maintain autonomy on all decisions related to their learning processes. Our second contribution is DP-Ensemble, a differentially private, dynamic model integration approach for a single site that allows unlimited model updates for time-evolving data streams on a fixed privacy budget. Our third contribution extends PubSub-ML to data streams using DP-Ensemble, allowing differentially private, decentralized modeling of data streams under loose collaboration and a fixed privacy budget. All contributions are supported by extensive empirical evaluation. *Speaker*: Professor Ke Wang, Simon Fraser University *Bio*: Professor Ke Wang received Ph.D from Georgia Institute of Technology. He is currently a professor at School of Computing Science, Simon Fraser University. Ke Wang's research interests include database technology, data mining and knowledge discovery, with emphasis on massive datasets, graph and network data, and data privacy. He co-authored a book "Introduction to Privacy-Preserving Data Publishing: Concepts and Techniques", Data Mining and Knowledge Discovery Series, Chapman & Hall/CRC, August 2010. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ どうぞよろしくお願いいたします。曹洋

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2024年度第1回ORセミナー開催のご案内『多様な利用場面における可視化』

by Takayuki Itoh

日本データベース学会の皆様お茶の水女子大学の伊藤貴之と申します。（複数受信の際にはご容赦ください。） OR学会が主催するセミナー　　『多様な利用場面における可視化』の案内を代理送信します。ご興味のある方は参加をご検討いただければと思います。 ---- 2024年度第1回ORセミナーの申込締め切り（5/31）に迫って参りましたので、再度ご案内致します。皆様のご参加を心よりお待ち申し上げます。加えて、関心をお持ちの方へご紹介いただけますと幸甚です。どうぞよろしくお願い申し上げます。申込サイト : https://smms.kktcs.co.jp/smms2/event/orsj/42 ======================================================== 2024年度第1回ORセミナー開催のご案内『多様な利用場面における可視化』 ======================================================== 開催趣旨：近年、ビックデータやデータサイエンスとともに「可視化」や「ビジュアリゼーション」という言葉を聞く機会が増えてきた。これらの言葉は、文字通り、見えないものや見えにくいものを「見えるようにする」ことであり、そこにはいろいろな種類の「可視化」が存在する。本企画では、可視化技術の広がりや深さを明かにするために、4種類の対象および利用場面における可視化技術を紹介する。日　時：　2024年6月6日（木）13:00~16:30（12:40〜 Zoom入室可能，接続テストなどを行います．）会　場：　Zoomによるオンライン開催　（申込でご登録のメールアドレスへZoom接続情報をご連絡いたします．）コーディネーター・司会：　日鉄ソリューションズ(株) 塚本潤定　員：　90名　（定員になり次第締め切らせていただきます．）プログラム：（敬称略） ---------------------------------------------------------- 13:00〜13:10　開催の挨拶オーガナイザー：筑波大学　三末和男 13:10~13:55　セッション1 「企業情報の可視化および分析」講師：北海道情報大学　伊藤正彦概要：企業情報を分析することで産業や地域の特徴などを理解することが可能になる。本講演では、自然災害などに起因する景気変動に対する産業の耐性分析のための可視化システム、および、企業間取引の地域特性を分析するための可視化システムを中心に株式会社帝国データバンクとの共同研究を紹介する。 14:00~14:45　セッション2 「人物動作分析のための可視化技術」講師：お茶の水女子大学　伊藤貴之概要：動画像に撮影された人物の動作推定技術が発達したことにより、人物動作分析の適用範囲が格段に広がっている。本講演では人物動作分析のための可視化技術の事例として、ダンス、競技かるた、バレーボールの練習過程を題材としたシステムを紹介する。 14:50~15:35　セッション3 「非線形な生態系の動態を捉える可視化技術」講師：大阪成蹊大学　夏川浩明概要：生態系の動態を理解・予測をすることは、主要な研究課題でありながらとても難しい。本講演では複雑な生態系のダイナミクスの一端を理解するためのデータ駆動型分析法である Empirical Dynamic Modeling（EDM）と可視化技術を融合した視覚的分析アプローチを紹介する。 15:40~16:25　セッション4 「極端気象現象のアンサンブル分析のための可視化技術」講師：神戸大学　坂本尚久概要：激甚化する極端気象現象の防災・減災のための大アンサンブル気象予測技術の高性能化が進む一方で、多世界・多変数時系列データとして再現された気象現象の解釈の困難さも増している。本講演では、複数世界上の時空間的な気象特徴構造を対話的に抽出し解釈するための可視化技術を紹介する。 16:25~16:30　閉会の挨拶，アンケート記述司会：日鉄ソリューションズ(株) 塚本潤 ---------------------------------------------------------- 参加費（電子テキスト代込み）：正・賛助会員（協賛学会員を含む）5,000円，学生会員1,000円，学生非会員1,500円，非会員 20,000円． ※セミナー参加費は，会員区分に関わらず「課税（税込）」です． ※参加費の返金には応じられない旨，ご了承ください． ※紙テキストのご希望には応じられない旨，ご了承ください．申込および支払方法： OR学会WEB https://smms.kktcs.co.jp/smms2/event/orsj/42 からお申し込み・お支払いください．申込および支払締切： 2024年5月31日(金) 協賛学会（交渉予定）：日本経営工学会（JIMA），日本品質管理学会（JSQC），日本信頼性学会（REAJ），研究・イノベーション学会(Jsrpim)，日本設備管理学会（SOPE-J），経営情報学会（JASMIN），プロジェクトマネジメント学会(SPM) 問合せ先： OR学会ORセミナー問合せ窓口　E-mail: or-seminar(a)m.orsj.org ORセミナーに係る不明点などございましたらORセミナーよくある質問(FAQ) https://orsj.org/or-seminar-faq をご覧ください． Takayuki Itoh (伊藤貴之) (itot(a)is.ocha.ac.jp) Dept. of Information Sciences, Ochanomizu University http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/

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『WebDB夏のワークショップ2024』オーガナイズドセッションの募集

by Kento Sugiura

日本データベース学会の皆様名古屋大学の杉浦と申します．「WebDB夏のワークショップ」と銘打ち開催しているDBS/IFAT/DE 3研究会による9月の合同研究発表会について，以下に記載するCFPのとおり今年はオーガナイズドセッションを企画いたしますので，発表募集に先立ちこちらのご提案について募集いたします．皆様からの積極的なご提案をお待ちしております． ------------------------------------------------------------------------- 『WebDB夏のワークショップ2024』オーガナイズドセッションの募集 ========================================================================= <<< WebDB夏のワークショップ2024 >>> 【日　　程】2024年9月11日（水）～12日（木）【場　　所】兵庫県立淡路夢舞台国際会議場情報処理学会第179回データベースシステム研究会（SIG-DBS）情報処理学会第156回情報基礎とアクセス技術研究会（SIG-IFAT）電子情報通信学会データ工学研究会（DE） ========================================================================= 『WebDB夏のワークショップ2024』と銘打ちまして，情報処理学会データベースシステム研究会（SIG-DBS），情報処理学会情報基礎とアクセス技術研究会（SIG-IFAT）と電子情報通信学会データ工学研究会（DE）の合同での研究会を開催いたします．今回の合同研究会では新たにオーガナイズドセッションを企画しており，発表募集に先立ちまして皆様からのご提案を募集いたします． ★★WebDB夏のワークショップ2024 オーガナイズドセッション募集スケジュール★★ 　【提案締切】2024年5月31日（金）　【採択通知】2024年6月14日（金）【趣旨】これから自分の分野やコミュニティの構築を目指す，ポスドク・助教・准教授および企業・研究所の若手研究者が，自分の興味のあるテーマについて，主体的に呼びたい人を呼び，合宿形式に近い形で密な議論おこない，今後の展開につなげていただきたいという想いで提案型オーガナイズドセッションを企画しました．採用された提案は75分の枠を2～3枠使用し，基調講演（必須ではありません）など含め自由にセッションを構成していただけます．なお，オーガナイズドセッションは，日本データベース学会（協賛予定）における若手活性の取り組み1つとなっており，セッション内における招聘費の支援などの補助を予定している他，運営に関しては合同研究会運営委員でもサポートする予定です．若手研究者の将来的な国際ワークショップなどの企画・運営の経験作り，外部資金獲得，共同研究等に向けた一歩としてご活用いただければと思います．皆様の積極的なご提案をお待ちしております．【申込方法】以下の項目を全て含む提案書（様式自由）を作成し， <webdb2024-contact AT db.is.i.nagoya-u.ac.jp>までメールでご提出ください．（5月31日（金）〆切） * オーガナイズドセッションの名称 * オーガナイズドセッションの概要（扱うテーマ・トピックを含む） * オーガナイズドセッション開催の目的 * 提案者の氏名および連絡先 * 希望するセッションの枠数（2～3枠）と構成案構成の例（75分ごとに休憩が入ります）：・25分発表*6件 = 150分・50分の招待講演+25分一般*4件=150分・15分一般発表x5件+パネル75分=150分等など，自由にデザインできます！【研究報告について】オーガナイズドセッション内の一般発表も合同研究会の一部とし，各研究会を通して発表登録などをしていただく予定です．そのため，研究報告の公開時期などについても各研究会の取り決めに準じます．なお，投稿原稿のページ数などの規定はオーガナイズドセッション独自のものを設定可能です．不明な点がございましたら，お気軽にお問い合わせください．【お問合せ先（AT を @ に置換えて下さい）】 webdb2024-contact AT db.is.i.nagoya-u.ac.jp ------------------------------------------------------------------------- -- 名古屋大学大学院情報学研究科知能システム学専攻助教杉浦健人 Email: sugiura(a)i.nagoya-u.ac.jp

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IEEE SmartComp2024早期参加登録締切は5月31日

by Hayato YAMANA

日本データべース学会の皆様：早稲田大学の山名（General co-Chairs）です。日本で初めての開催となる第10回IEEE International Conference on Smart Computing（大阪, 6/29-7/2）の参加登録（早期）の締切は、5月31日（AoE）となっております。ぜひ、多くの皆様にご参加いただけますと幸いです。 SmartComp2024 https://smartcomp.w.waseda.jp/ スマートコンピューティングは、センサーベース技術、モノのインターネット、サイバーフィジカルシステム、エッジコンピューティング、ビッグデータ分析、機械学習、コグニティブコンピューティング、人工知能の複数の専門分野にわたる学際的な研究領域です。スマートコンピューティングの応用は、交通、エネルギー、環境保護、スマート・コネクテッド・コミュニティ、ヘルスケア、バンキング、産業システム、エンターテインメント、ソーシャルメディア等、さまざまな社会領域を含んでいます。以下に会議のハイライトを示します： -- <Registration Information> Our SmartComp2024's early bird registration ends on May 31st (AoE). We appreciate your registration for SmartComp2024 by May 31st. https://smartcomp.w.waseda.jp/registration/ <Information of SmartComp2024> We have 26 main track papers, 4 posters, 3 demos, and 8 PhD Forum with 5 workshops. You can find out tentative schedule from <https://smartcomp.w.waseda.jp/schedule/> https://smartcomp.w.waseda.jp/schedule/ The followings are highlights of SmartComp 2024. <Keynotes> June 30th 8:45-9:45 Prof. Paul Lukowicz (DKFI and University of Kaiserslautern, Germany) July 1st 8:45-9:45 Prof. Niki Trigoni (University of Oxford, UK) (Additional keynote to be announced soon) <Panel> 2nd June, 8:45-10:15 Generative, Creative, Cooperative ? The transformative element of AI for Smart Computing Panelists: Takashi Takenaka (NEC) Qi Han (Colorado School of Mines) Sozo Inoue (Kyushu Institute of Technology) Nalini Venkatasubramanian (University of California, Irvine) (Additional panelists to be announced soon) <Tutorials> 29th June, 14:45-16:45 1) The Internet of Bio-Nano Things -Smart Computing in the Human Body Prof. Stefan Fischer, the University of Lubeck, Germany 2) Contactless Physiological Health Sensing: Challenges, Solutions & Opportunities Prof. Nirmalya Roy, University of Maryland Baltimore County, USA Ph.D. candidate Zahid Hasan, University of Maryland Baltimore County, USA 1st July, 13:15-15:15 1) Advancing Smart Computing: A Comprehensive Tutorial to 3D Point Clouds Asst. Prof. Tatsuya Amano, Osaka University, JAPAN Assoc. Prof. Hamada Rizk, Osaka University, JAPAN and Tanta University, Egypt 2) Science of Cyber Physical Security in Smart Living Applications Prof. Sajal K. Das, Missouri University of Science and Technology, USA Asst. Prof. Shameek Bhattacharjee, Western Michigan University, USA -- <Reception> (17:45-20:00 of June 29th) (The maximum number of participants is limited) Osaka Yakatabune (Japanese Style Boat Cruise) <Banquet> (18:30-21:00 of July 1st) Venue : the Landmark Square Osaka https://www.landmark-osaka.com.e.ahs.hp.transer.com/ --

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Re: [論文募集] 電子情報通信学会論文誌D「データ工学と情報マネジメント特集」（5/21締切(和文英文とも)・2025年5月発行(和文)・2025年8月発行(英文)）

by Hiroyuki Toda

日本データベース学会の皆様，横浜市立大学の戸田です．お世話になります．先日案内がありました和文論文誌の「データ工学と情報マネジメント特集」との同時企画である英文論文誌 (IEICE Trans. Inf. & Syst.) の同特集の論文募集について案内をさせて頂きます．発行月は異なりますが，投稿から第二回判定通知までのスケジュールは和文，英文とも以下の通りとなります． ■主なスケジュール投稿締切：2024年05月21日（火）第1回判定通知：2024年08月23日（金）回答文締切：2024年10月23日（水）第2回判定通知：2024年11月29日（金）論文誌発行予定：2025年05月（和文）、2025年8月（英文） DEIMフォーラムでご発表をされた皆様には，ぜひその成果を発展させ本特集を発表の機会としてご活用ください．データ工学と情報マネジメントに関連した論文を広く募集いたしますので，皆様からの積極的なご投稿をお待ちしております． ■特集号の主な特徴・締切は5月21日（火）です．例年より *3週間ほど早い* ですのでご注意ください．・第1回判定通知から回答文締切まで2ヶ月あり，条件付採録論文の修正に十分な時間がございます．・（和文誌）論文の早期公開制度が開始され，採録通知後7営業日以内に（校正前の）論文PDFが公開されます． http://www.ieice.org/jpn/shiori/iss_6-10.html#8 ・（英文誌）掲載料の支払いが確認されてからオンラインでPDFが早期に公開されます（2025年2月頃の予定）． https://www.ieice.org/eng/shiori/page2_iss.html#8 ・最終判定は11月です．博士学位の取得にもご活用頂けると思います．詳しくはそれぞれ以下をご参照ください．・電子情報通信学会和文論文誌D 論文募集 https://www.ieice.org/jpn/books/ronbuntokushu/cfp_jd202505.pdf ・電子情報通信学会英文論文誌 (IEICE Trans. Inf. & Syst.) 論文募集 https://www.ieice.org/eng/s_issue/cfp/2025_8ED.pdf どうぞよろしくお願いいたします。 2024年3月19日(火) 17:40 makoto onizuka <onizuka(a)ist.osaka-u.ac.jp>: > > 日本データベース学会の皆様， > > お世話になっております．大阪大学の鬼塚です． > > 電子情報通信学会和文論文誌Dの > 「データ工学と情報マネジメント特集」 > の論文募集についてご案内いたします． > なお，英文誌に関しても近々周知する予定です． > > DEIMフォーラムでご発表をされた皆様には，ぜひその成果を発展させ > 本特集を発表の機会としてご活用ください． > データ工学と情報マネジメントに関連した論文を広く募集いたしますので， > 皆様からの積極的なご投稿をお待ちしております． > > ■特集号の主な特徴 > ・締切は5月21日（火）です． > 例年より *3週間ほど早い* ですのでご注意ください． > ・第1回判定通知から回答文締切まで2ヶ月あり，条件付採録論文の修正に > 十分な時間がございます． > ・論文の早期公開制度が開始され，採録通知後7営業日以内に（校正前の） > 論文PDFが公開されます． > http://www.ieice.org/jpn/shiori/iss_6-10.html#8 > ・最終判定は11月です．博士学位の取得にもご活用頂けると思います． > > ■主なスケジュール > 投稿締切：2024年05月21日（火） > 第1回判定通知：2024年08月23日（金） > 回答文締切：2024年10月23日（水） > 第2回判定通知：2024年11月29日（金） > 論文誌発行予定：2025年05月 > > 詳しくは，以下をご参照下さい． > > 電子情報通信学会和文論文誌D 論文募集 > https://www.ieice.org/jpn/books/ronbuntokushu/cfp_jd202505.pdf > > 多数のご投稿をお待ち申し上げます．

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大阪大学特任助教（常勤）の公募(7/15〆)

by makoto onizuka

データベース学会の皆様，阪大の鬼塚です．大変お世話になっております．阪大の情報科学研究科鬼塚研にて特任助教（常勤）の公募を開始しました．応募締め切りは2024年7月15日です．研究課題は以下です． B) 複数のサーバを利用するクラウド環境における分散データベースクエリ処理において、クエリの応答時間・スループット、サーバ間のロードバランス、各サーバの CPU 負荷・メモリ使用量などの多角的な指標を総合的に扱うことで、数理最適化の技術を活用しながら分散クエリ処理の最適化技術を開発する。詳細は以下のURLをご確認ください．（和文）https://www.ist.osaka-u.ac.jp/uData/attachFile/info/00/00/01/77/20240715ist-saap-jp.pdf （英文）https://www.ist.osaka-u.ac.jp/uData/attachFile/info/00/00/01/78/20240715ist-saap-en.pdf ご検討宜しくお願い致します。

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募集：自薦：IPSJ-ONE 2025での講演

by Kobayashi Aki

DBSJメーリングリストの皆様： IPSJ DBS研幹事，工学院大学の小林です．　2025年3月15日（土）予定の情報処理学会 IPSJ-ONE において，新しく若手研究者による自薦制度が導入されましたので，そのご案内と，自薦応募の呼びかけです．・（ジュニア会員などでも）情報処理学会会員で，・（自称）若手研究者で過去のIPSJ-ONEでの講演未経験などの条件で，応募自体は「1分もあれば」できるそうですので，ぜひご応募ください．　応募締切は，月内 5/31までとなっております．「推薦されることを希望する研究会」については，データベースシステム (DBS) を含んで頂ければ，と思います．詳細は，下記，IPSJ-ONE 2025 企画・実施委員会からのお知らせをご覧ください． -----------> ご案内．ここから，情報処理学会に所属する研究者の皆様情報処理学会 IPSJ-ONE 2025 企画・実施委員会、委員長の松田・副委員長の鳴海と申します。今年のIPSJ-ONEは、2025年3月15日（土）に立命館大学茨木キャンパスで開催を予定しています。 2015年に始まった本イベントは、今回で第10回を迎えます！ IPSJ-ONE2025では、イベントのミッションとして掲げた「中学・高校・大学生をはじめとする幅広い視聴者に情報科学研究の面白さを伝える」という点をより強化するため、若手研究者の皆様からの「自薦制度」を採用することといたしました（5/31締切）。以下、自薦制度や本イベントについての概要をまとめております。 1分もあれば応募できますので、皆様からのご応募をお待ちしております！ --- ◆ 自薦制度について過去のIPSJ-ONEでは各研究会からの他薦により登壇者が決定されていましたが、今年度は登壇希望者の自薦を一部反映した募集を行います。まず、登壇希望者には、以下の自薦フォームから「氏名」「所属」「メールアドレス」「推薦されたい研究会」を提出していただきます。その後、各研究会に登壇希望者のリストが共有され、推薦候補者として議論が行われます。最終的に、各研究会から推薦を受けた方にIPSJ-ONE運営委員会から発表の依頼を行います。推薦・審査の流れについてはこちらを御覧ください： https://ipsj-one.org/#flow ◆ 応募要項 ◇ 応募条件（応募時点で下記条件を満たしている必要があります）・情報処理学会の会員であること（学生会員やジュニア会員なども含む）・若手研究者と自負していること（年齢制限は設けていません）・過去のIPSJ-ONEでの講演経験がないこと・当日の発表 (3/15) と前日のリハーサル (3/14) を現地で行える見込みであること ◇ 自薦の方法自薦締切： 2024年5月31日（金）23:59 JST フォーム： https://forms.gle/5SPosSyjW6DxP3ck9 （「メールアドレス」「氏名」「所属」「推薦を受けたい研究会名」の4点） --- ◆ IPSJ-ONE とは IPSJ-ONEとは、情報処理学会の各研究会から推薦された選りすぐりの『若手トップ研究者たち』が、自身の最先端の研究を弾丸トークで紹介するイベントです。登壇する研究者たちの専門分野は、アルゴリズムや通信などの基礎分野から、音楽やゲームなどのエンターテイメント、AI、IoT、量子コンピュータなどの最新テクノロジー、さらには生物学や歴史学などの異分野との融合研究まで、多岐にわたります。特に昨今は、AIが情報科学の一大分野として急速に発展し、あらゆるビジネス、そして社会全体に大きな変化が訪れています。そのような変革の世の中で、新しい流れを生み出す情報科学の研究と研究者たちが一堂に会する「場」を創ることにより、異分野交流による新たなコラボレーションや、中学・高校・大学生が研究者を目指すきっかけが生まれるような、魅力的かつ刺激的なステージをお届けします！ ◆ IPSJ-ONE 2025 開催概要日時： 2025年3月15日（土） 15:20〜場所：情報処理学会第87回全国大会（立命館大学茨木キャンパス）+ オンライン配信配信： YouTube LIVE を予定主催：情報処理学会 --- 自薦制度を含む推薦・審査の詳細については下記をご覧ください。講演募集要項（Web）： https://ipsj-one.org/#call-for-talks 講演募集要項（PDF）： https://ipsj-one.org/img/call/call-for-talk.pdf 昨年度の講演の様子についてはYouTubeにて動画を公開しております。 https://www.youtube.com/@IPSJ-ONE 不明点・質問がございましたら、お気軽に松田（ yukimat(a)okayama-u.ac.jp ）および鳴海（ narumi(a)keio.jp ）までご連絡下さい。 --- IPSJ-ONE 2025 企画・実施委員会委員長：松田裕貴（岡山大学） yukimat(a)okayama-u.ac.jp 副委員長：鳴海紘也（慶應義塾大学） narumi(a)keio.jp 主催: 情報処理学会 -----------< お知らせ，ここまで． --- 小林亜樹 Aki Kobayashi, Ph.D. Prof., Kogakuin University 工学院大学情報学部情報通信工学科教授 163-8677 東京都新宿区西新宿1-24-2 t. 03-3340-2989 m. aki(a)cc.kogakuin.ac.jp 1-24-2 Nishishinjuku, Shinjuku, Tokyo, 163-8677 JAPAN (内線2660)

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[CFP] MMM 2025@奈良 (投稿締切 2024/7/22)

by Yoko Yamakata

DBSJメーリングリストの皆様、東京大学の山肩です。 2025年1月8(VBSは7)～10日に奈良で開催されるマルチメディアに関する国際学会 MMM 2025 のご案内です。 RegularとSpecial Session論文投稿締切: 2024年7月22日(月) 皆様のご発表申し込みをお待ちしております。 ================================================================== The 31th International Conference on MultiMedia Modeling — MMM 2025 January (VBS: 7-) 8 – 10, 2025 in Nara, Japan https://mmm2025.net/ ================================================================== Fist Call for Paper for MMM2025 MMM is a leading international conference for researchers and industry practitioners for sharing new ideas, original research results and practical development experiences from all MMM related areas. The conference calls for research papers reporting original investigation results and demonstrations reporting novel and compelling applications. Special sessions, keynote lectures, the Video Browser Showdown will also contribute to a high-quality program. Details and updates will be published on the conference’s Web site: https://mmm2025.net/ Call for Contributions MMM 2025 solicits submissions of contributions for the following programs: * Full papers * Special Sessions * Demo Sessions * Video Browser Showdown (VBS on 7th Jan.) MMM 2025 proposes five special sessions: * SpIMA: Spatial Intelligence in Multimedia Analytics * Multimedia Research in Robotics * MLLMA: Multimodal Large Language Models and Applications * ExpertSUM: Expert-Level Text Summarization from Fine-Grained Multimedia Analytics * Simulating Edge Computing and Multimodal AI: A Benchmark for Real-World Applications Important Dates: * Regular and Special Session Paper Submission: July 22, 2024 * Demo Paper Submission: 19 August, 2024 * Video Browser Showdown Submission: 6 September, 2024 * Regular and Special Session Paper Notification: September 24, 2024 * Camera Ready Version and Registration: October 23, 2024 All paper submissions must conform to the formatting instructions of Springer Verlag, LNCS series, and must strictly adhere to the submission schedule. MMM seeks contributions on the following research topics: Multimedia Content Analysis * Multimedia indexing * Multimedia mining * Multimedia abstraction and summarisation * Multimedia annotation, tagging and recommendation * Multimodal analysis for retrieval applications * Semantic analysis of multimedia and contextual data * Interactive learning * Multimedia knowledge acquisition and construction * Multimedia verification * Multimedia fusion methods * Multimedia content generation Multimedia Signal Processing and Communications * Media representation and algorithms * Multimedia sensors and interaction modes * Multimedia privacy, security and content protection * Multimedia standards and related issues * Multimedia databases, query processing, and scalability * Multimedia content delivery, transport and streaming * Wireless and mobile multimedia networking * Sensor networks (video surveillance, distributed systems) * Audio, image, video processing, coding and compression * Multi-camera and multi-view systems Multimedia Applications, Interfaces and Services * Media content retrieval, browsing and recommendation tools * Extended reality (AR/VR/MR) and virtual environments * Real-time and interactive multimedia applications * Multimedia analytics applications * Egocentric, wearable and personal multimedia * Urban and satellite multimedia * Mobile multimedia applications * Question answering, multimodal conversational AI and hybrid intelligence * Multimedia authoring and personalisation * Cultural, educational and social multimedia applications * Multimedia for e-health and medical applications Ethical, Legal and Societal Aspects of Multimedia * Fairness, accountability, transparency and ethics in multimedia modeling * Environmental footprint of multimedia modeling * Large multimedia models and LLMs * Multimodal pretraining and representation learning * Reproducibility, interpretability, explainability and robustness * Embodied multimodal applications and tasks * Responsible multimedia modeling and learning * Legal and ethical aspects of multimodal generative AI * Multimedia research valorisation * Digital transformation

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