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【早期参加登録〆切 11/15】マルチメディア国際学会 MMM2025＠奈良

by Yoko Yamakata

#重複でお受け取りの際はご容赦ください。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 への参加のご案内です。　早期登録（Early-bird）締切：2024年11月15日 23:59 (日本時間 UTC+9) 　最終登録（Late）締切：2025年1月10日 23:59 (日本時間 UTC+9) 皆様のご参加をお待ちしております。 ================================================================== The 31st International Conference on MultiMedia Modeling — MMM 2025 January 8 – 10, 2025 in Nara, Japan https://mmm2025.net/ ================================================================== Call for Participants 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. Registration deadlines: Early-bird deadline **approaching**: until 23:59 on Nov. 15, 2024 (UTC+9) Late: until 17:00 on Jan. 10, 2025 (UTC+9) Register here; https://mmm2025.net/registration/ Venue: Nara Kasugano International Forum 甍 IRAKA http://www.i-ra-ka.jp/en/ Keynote Talks: * "Multimodal, Multilingual Generative AI: From Multicultural Contextualization to Empathetic Reasoning" by Nancy F. Chen (A*STAR, Singapore) * "Manga109 and MangaUB: How Far Can Large Multimodal Models (LMMs) Go in Understanding Manga?" by Kiyoharu Aizawa (The University of Tokyo, Japan) * "Multi-modal foundation models in the automotive industry" by Andrei Bursuc (valeo.ai, France) Regular program: * Full papers * Special Sessions * Demo Sessions * Video Browser Showdown (VBS) 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 Topics: Multimedia Content Analysis: * Multimedia indexing * Multimedia mining * Multimedia abstraction and summarization * 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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第7回対話システムライブコンペティションのご案内

by Yuta SASAKI

※重複してお受け取りの際はご容赦ください．関連研究者の皆様，東京科学大の佐々木裕多です．エントリ〆切（12/6）が近づいておりますので、改めて第7回対話システムライブコンペティションのご案内をいたします． https://sites.google.com/view/dslc7 対話システムライブコンペティションとは，オーディエンスの前で実際に対話システムを動作させ，評価を行うイベントです．これまでに6回実施してきており，いずれも好評を博してきました．今回は7回目の開催となります．昨年度は，所定のシチュエーションの中で状況にあった人らしい対話を行う能力を競う「シチュエーショントラック」のみを実施しました．しかし，近年，対話システムがますます人々の課題解決の多様化と効率化において重要な役割を果たすようになってきました．このような背景を踏まえ，今年度は「シチュエーショントラック」に加えて，高度な課題においてタスク達成を実現する能力を競う「タスクトラック」も実施します．前回同様，マルチモーダル対話システムを対象とします．マルチモーダル対話システムを実装するためのソフトウェアは主催者側で用意しますので，開発者は対話のロジックに注力するだけで高度なシステムを構築できます．また，タスクトラックに関しては音声認識・音声合成・映像解析システムをデフォルトのものから自由に置き換えることで，より良いシステムを目指すことも可能です．高度な対話実現のため，両トラックともChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの活用を前提とします．各トラックの仕様やマルチモーダル対話に用いるソフトウェアなどの詳細は以下のホームページをご確認ください．エントリも同サイトから行うことができます． https://sites.google.com/view/dslc7 現時点でスケジュールは以下を予定しています．例年11月または12月開催の対話システムシンポジウムにおいて本イベントを実施していましたが，今年度は3月開催の「言語・音声理解と対話処理研究会 SIG-SLUD」の一部として実施する点にご注意ください．発表申込〆切，予稿集〆切については研究会に準じる予定ですが，変更となる場合もございますので，最新情報は適宜ホームページを確認ください． 2024/12/6（金）　エントリ〆切（ホームページからエントリください） 2025/1/10（金）　予選開始（この前日まで開発可能です） 2025/1/31（月）　結果通知 2025/2　発表申し込み〆切（〆切日はSLUD本体に準じます） 2025/2　予稿提出〆切（〆切日はSLUD本体に準じます） 2025/3/20（木）　ライブイベント（3月開催SLUD内で実施）システムはオーガナイザの負担により評価しますので，システムのアピール以外にも，システムを評価したり，国内の対話システムの中での位置づけを知るという目的にもご利用いただけます．予選を勝ち残ったチームに限り組織名を公表いたしますので，企業の方も安心してご参加いただけます．その他，ご質問・ご不明な点がございましたら，オーガナイザまでご連絡ください． dialog-system-live-competition-ml[at]googlegroups.com 以上です．よろしくお願いいたします．対話システムライブコンペティションオーガナイザ稲葉通将（電通大）岩田伸治（サイバーエージェント）宇佐美まゆみ（東京外大）大萩雅也（SBIntuitions）菊池浩史（早稲田大）児玉貴志（NII）小室允人（千葉大）斉志揚（電通大）境くりま（ATR）佐々木裕多（東工大）佐藤志貴（サイバーエージェント）高橋哲朗（鹿児島大）西川寛之（明海大）東中竜一郎（名大）船越孝太郎（東工大）船山智（ATR）邊土名朝飛（サイバーエージェント）牧野遼作（早稲田大）港隆史（ATR/理研）守屋彰二（東北大）山崎天（SBIntuitions）楊潔（早稲田大）李晃伸（名工大）

6 months, 4 weeks

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Fwd: ABC2025タイトル来週 / セッション話題募集

by Sozo Inoue

DBJAPANの皆様 ABC2025のタイトル〆切まで1週間となりましたので案内いたします。研究室などで周知いただければ幸いです。砂漠でPRしようとしているショートビデオです。 https://x.com/Sozo_Inoue/status/1854342536246202609 どんなセッションがいいかも、提案・アイデア募集しております。 https://forms.gle/fZBDauvfGJY5ue49A ---------- CALL FOR PAPERS ----------- The 7th International Conference on Activity and Behavior Computing (IEEE Technically Co-sponsored) Apr. 21-25 , 2025, Khalifa University, Abu Dhabi, UAE (Hybrid) https://abc-research.github.io/ (Please send an empty email to abc2025(a)autocare.ai to get updates!) Human Activity Recognition has been researched in thousands of papers so far, with mobile / environmental sensors in ubiquitous / pervasive domains, and with cameras in vision domains. As well, Human Behavior Analysis is also explored for long-term health care, rehabilitation, emotion recognition, human interaction, and so on. However, many research challenges remain for realistic settings, such as complex and ambiguous activities / behavior, optimal sensor combinations, (deep) machine learning, data collection, platform systems, and killer applications. In this conference, we comprehend such research domains as ABC: Activity and Behavior Computing, and provide an open and a confluent place for discussing various aspects and the future of the ABC. CALL FOR PAPERS We welcome 3 categories of papers: regular papers, position papers, and challenge papers. The submitted papers are peer reviewed by expert researchers, and accepted based on the research quality. Accepted and presented papers will be published as IEEE Proceedings or a J-Stage open access journal. SCOPE • Mobile sensor-based ABC • Environmental sensor-based ABC • Vision-based ABC • Multimodal ABC • Physical / semantic analysis of ABC • Gait analysis • Sleep analysis • Emotion recognition / analysis • ABC with deep learning • ABC data mining • Data collection • ABC systems • Interactive ABC • Healthcare applications • Nursing applications • Elderly care applications • Sports applications • Business applications • Tools for industry • ABC in the wild CATEGORIES - Regular papers (4-10 pages) : full technical content papers, published in + IEEE proceedings or + J-Stage open access journal. - Position papers (2-4 pages): describe the challenges and future directions of ABC based on problems that arise when systems are deployed in real settings (Not to be published). - Challenge papers: we will provide a dataset and accept results for a recognition challenge with papers describing the methods and the results. IMPORTANT DATES - Title and Abstract: Nov 11, 2024 - Paper deadline: Dec 9, 2024 - Review result: Jan 13, 2025 - Resubmission: Feb 10, 2025 - Camera ready: Mar 10, 2025 - Conference: Apr 21-25, 2025 COMMITTEE GENERAL CHAIRS - Kinda Khalaf, Khalifa University, UAE - Fady Alnajjar, UAE University, UAE - Sozo Inoue, Kyushu Institute of Technology, Japan - Md Atiqur Rahman Ahad, University of East London, UK PROGRAM CHAIRS - Guillaume Lopez, Aoyama Gakuin University, Japan - Tahera Hossain, Nagoya University, Japan ADVISORY BOARD - Anind Dey, University of Washington, USA - Björn W. Schuller, Imperial College London, UK and Technical University of Munich, Germany - Jeffry Cohn, University of Pittsburgh, USA - Kristof Van Laerhoven, University of Siegen, Germany - Michael Beigl, Karlsruhe Institute of Technology, Germany - Paul Lukowicz, RPTU / DFKI, Germany - Thomas Plötz, Georgia Institute of Technology, USA - Masahiko Inami, University of Tokyo, Japan - Juri Gelovani, UAE University, UAE. - Nazar Siedahmed, UAE University, UAE - Abderrahmane Lakas, UAE University, UAE - Leontios Hadjileontiadis, Khalifa University, UAE - Mohamed Seghier, Khalifa University, UAE - Amjad Gawanmeh, University of Dubai, UAE - Shingo Shimoda, Nagoya University, Japan HISTORY ABC2019 Spokane (USA) ABC2020 Kitakyushu (Japan) ABC2021 Bangkok (Online) ABC2022 London (UK) ABC2023 Kaiserslautern (Germany) ABC2024 Nakatsu & Kitakyushu (Japan) ----------------------------------

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特任研究員・特任助教の公募（東大・生研）【データ基盤（DB、ストレージ等）】【戦略管理スタッフ】

by Kazuo GODA

日本データベース学会の皆様東京大学の合田です。東京大学生産技術研究所では、以下の研究員、研究戦略スタッフの公募を行っています。ご興味をお持ちいただける方は是非、応募をご検討ください。また、身近に適した方がいらっしゃればご推薦ください。よろしくお願いいたします。公募の関係上、期日や勤務条件等を設定していますが、柔軟に相談に応じます。ご不明の点がございましたら、お気軽に当方までご連絡ください。・データプラットフォーム工学分野の革新的システムソフトウェアの研究（特に、データベースエンジン、ストレージシステム、OSカーネル等） https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/4632/ ・データプラットフォーム工学分野の戦略的な研究推進 https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/4633/ なお、後者に関しては、多様なバックグラウンドの方を想定しております。直接の研究歴がなくとも、業務経験・スキルをもとに、戦略管理スタッフとして研究に貢献いただける方であれば、歓迎します。 -- Kazuo GODA <kgoda(a)tkl.iis.u-tokyo.ac.jp>

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【教員公募】筑波大学図書館情報メディア系助教の公募（11/17締切）

by Nobutaka SUZUKI

日本データベース学会のみなさま筑波大学の鈴木と申します．お世話になっております．筑波大学図書館情報メディア系では，下記の公募を行っております．ご関心のある方は，ぜひご応募をご検討いただければ幸いです．また，ご興味のありそうな方がいらしたら，ご案内いただければ大変助かります．どうぞよろしくお願い申し上げます．鈴木伸崇 ---------- 筑波大学図書館情報メディア系では，情報システムに関する教育・研究を行う助教を募集します。計算機による問題解決支援等，情報システムに関する研究を国際的に行なっている人材を求めます。加えて，大学院人間総合科学学術院人間総合科学研究群情報学学位プログラムと情報学群知識情報・図書館学類における授業と研究指導を英語で行い，学生の英語力向上に取り組んでいただきます。また，大学運営に関する業務等に従事します。担当予定科目は以下のとおりです。・大学院：「Research Foundation」，「Literature Survey」，「Survey and Data Analysis」等・学群：「専門英語」，「知識情報システム実習」等。加えて専門科目を担当いただく場合があります。関連するキーワードとして以下が挙げられます（これらに限定するものではありません）：・計算機協調作業（CSCW）・問題解決支援・遠隔協調作業・技術を介したコミュニケーション・認知プロセス応募締切：2024年11月17日必着着任時期：2025年3月1日以降のなるべく早い時期詳細URL： https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail?id=D124100845&ln=0 ----------

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CFP : 情報処理学会論文誌データベース(TOD106)

by Miyamori, Hisashi

日本データベース学会のみなさま京都産業大学の宮森と申します．情報処理学会のトランザクション「情報処理学会論文誌データベース (TOD)」 (TOD106)の論文募集をご案内いたします．情報処理学会論文誌データベース (TOD)は情報処理学会データベースシステム研究会(DBS研)，情報基礎とアクセス技術研究会(IFAT研)ならびに電子情報通信学会データ工学研究専門委員会 (DE研)による合同編集体制をとっており，それらの分野の研究論文を幅広く対象としています．またご存知の通り，TOD72よりテクニカルノートが導入されております．テクニカルノートでは，萌芽的なアイデア論文や研究進行途中での速報論文を期待しており，関連研究との比較実験や定量評価は，一般論文より重視されません． ■TOD106のスケジュール募集開始： 2024年12月 1日アブストラクト登録： 2024年12月10日論文投稿： 2024年12月20日結果通知（一回目）： 2025年 2月16日改訂論文投稿： 2025年 3月18日結果通知（二回目）： 2025年 4月14日カメラレディ： 2025年 5月上旬出版： 2025年 7月中旬 ■対象とする分野 TODは情報の本質や特徴，利用の効果といった基礎的な分野と，情報のデータ化や蓄積およびアクセス方法，各種応用システムの構築といった処理技術に関する分野の論文を専門に扱う論文誌です．上記分野に興味をお持ちの会員の皆様に対して，最新の研究論文やサーベイ論文をまとまった形でお届けします．この論文誌は時代に即した新しい価値を創造し，研究会の活性化に資することを目的に，1999年2月の創刊以来，研究会活動の一環として質の高い論文を集録して継続的に発行しています．特に，・データベース，情報検索，情報コンテンツに関する基礎，情報形成・処理・利用の方法を中心とする論文誌の実現・研究発表会などの研究会活動と連動し，研究会活動の活性化を目的とした，会員ニーズ/社会動向に機動的に対応する論文誌の実現・サーベイ論文，事例・実践論文，作品・デザイン論文，テクニカルノートなどの掲載を通じた，論文誌としての新しい価値の創出を狙いとしています．主なテーマは次のとおりです． ●情報の表現，分類，利用情報の生成・発見，表現・セマンティクス，分類・組織化，機械学習とデータマイニング，データプライバシと安全性，偽情報，流通および利用の効果など． ●モデリング・言語，アーキテクチャデータモデル，データベース設計，データベース言語，構造化文書，グラフデータ，データベースアーキテクチャなど． ●情報システム技術データベース管理システム，動画像検索，コンテンツ流通・管理，Webとデータベース統合，検索エンジン，知識やデータ管理における人工知能技術など． ●高度応用地理情報システム，時空間データベース，電子図書館，クラウドソーシング，科学・医療データベース，ビジネス情報管理，食とレシピ，ユーザインタフェース・可視化など．【「テクニカルノート」について】 TODでは2016年度より論文種別「テクニカルノート」を新設しました．アブストラクト登録時に投稿形態として「一般論文」もしくは「テクニカルノート」を選択することが可能です．「テクニカルノート」は，標準4ページ，条件付き採録無しと，査読基準・方法・フォーマット等が従来の論文と異なっておりますのでご注意ください． ■テクニカルノート査読基準■ 研究論文，事例・実践論文，作品・デザイン論文は，テクニカルノート(標準ページ数は4ページ)として投稿することができます．テクニカルノートでは「条件付き採録」はなく，一度で採否が決まります（ただし，軽微な修正で採録が可能な場合，照会後に判定を行うことがあります）．萌芽的なアイデア論文や研究進行途中での速報論文を期待しており，関連研究との比較実験や定量評価は，一般論文より重視されません．詳しくは，以下のURLをご参照下さい．情報処理学会論文誌データベース https://ipsj-tod.org/ 多数のご投稿をお待ち申し上げております．宮森恒（TOD副編集委員長）

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DBSJ Newsletter Vol. 17, No. 6: 若手研究者対談企画号

by Takahiro Komamizu

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2024年11月号 ( Vol. 16, No. 6 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では，若手研究者の方々の対談記事を企画しました．産学両面で参加をお願いし，名古屋大学，富士通，NTTの方々に参加いただき，多様な意見を交換する対談になりました．研究者を志す若い学生の方のご参考になればと思います．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　駒水孝裕） ============================================================== ====== 対談企画について駒水孝裕（名古屋大学） ====== 本企画も3回目となりました．当初の想定以上に多様な方々に参加いただき，若手研究者同士の交流というだけでなく，異分野・異業種の交流機会になってきました．多様な視点を持つ方々を対談という形で起こすことで，よりそれぞれの考え方の違いを感じ取れる記事になったと思いますので，ぜひご一読いただけると幸いです．今回の対談には，以下の3名にご参加いただきました． ★ 杉浦健人（名古屋大） ◆ 髙木拓也（富士通） ♣ 熊谷香織（NTT）対談では，以下の質問を設定しました． 1. 氏名と所属と現在行っている研究を教えて下さい 2. 現在の職場で研究を行おうと志したきっかけや理由を教えて下さい． 3. 学生時代，大学での研究と企業の研究でギャップを感じたこととその理由を教えてください． 4. 取り組んでいる研究業務中で達成感を感じたこととその理由を教えて下さい． 5. 学生の頃と比較して自分が成長したと思うことを教えて下さい． 6. 今後に取り組みたいことを教えて下さい（キャリアパス，研究テーマ，気になる技術など）． 7. 後日談：今回の対談企画に参加した感想を聞かせてください．以下対談の内容になります．お楽しみください． ====== ◎氏名と所属と現在行っている研究を教えて下さい ====== ♣ 熊谷熊谷香織です．所属はNTT の人間情報研究所です．現在は映像処理の分野で，特に人が写っている映像を扱っていて，人物の行動認識などの研究をしています． ◆ 髙木髙木拓也と申します．所属は富士通株式会社の人工知能研究所です．富士通には国外にも研究所がたくさんあるんですけど，国内には七つの研究所があり，人工知能研究所もそのうちの一つです．研究分野はAIを使った意思決定に関する研究に取り組んでます． ★ 杉浦杉浦健人です．名古屋大学の大学院情報学研究科で助教をやっています．研究の内容はデータベースの中の索引構造の開発に取り組んでます．最近メニーコア CPU ってどんどんCPU コアの数が増えてるんですけど，コアを効率的に利用できるような索引を作る研究をやっています． ★ 杉浦自分は，学生の頃の研究で確率的イベントスリームを使ってたんですけど，一個のアプリケーションで人間の行動を認識して，ラベル振って，パターン認識するんですけど，今の人間の行動認識ってどれぐらいの精度になってるんだろうなっていうところが気になります． ♣ 熊谷そうですね．行動の中でもいろんな階層があって，歩くとか物を取るとか具体的な行動に関しては，公開データセットで8割，9割とかになっているんですけど，難しいのが文脈を理解して，例えば，小売店舗の中ですと，商品の陳列とか掃除とか，そういう抽象的な概念を考えつつ認識するところがまだAI では認識難しいというところですかね． ♣ 熊谷データベースコアの研究されていて，学生に興味を持ってもらって，研究室に入ってもらうところの工夫とかってされてたりするんでしょうか？結構ハードルが高いなと思ったのですが． ★ 杉浦学生を呼ぶ時の魔法の言葉として「データベースみたいなミドルウェアについて詳しくなっとけば食いっぱぐれないよ」っていつも言ってますね．学生に対しては，ウェブサービスのボトルネックを解消する研修を2, 3ヶ月くらいでやってもらって，ミドルウェア触って性能改善する楽しさを経験してもらって，そこから興味を持ってもらうようにしてますね． ♣ 熊谷最初に成功体験簡単に積んでもらって，入ってもらってみたいな感じですね． ◆ 髙木杉浦さんは学生時代は違う研究をされていたのですね．アカデミアの人は結構，学生時代から一貫した研究テーマでやられてる方が多いのかなっていう印象を持っていたので，意外と思ったんですが，いつ頃から研究分野は変えられたんですか？きっかけとかはあったんでしょうか？ ★ 杉浦 9割ぐらいは採択されたプロジェクトの都合だったんですけど，プロジェクトの中でデータベースの索引構造関係に取り組む人が空いてたので，やってみようってことで始まったっていうところですね．最近RDBの索引構造をやっている人がほぼほぼいないので，改めて開拓し直してる感じで，まあ楽しいです． ◆ 髙木なるほど，縁があったんですね ● 駒水（司会）大規模言語モデルってホットなキーワードですけど，高木さん，因果推論と大規模言語モデルってどういう関係性で見ていますか？ ◆ 髙木 LLMが因果関係を捉えているのかどうかという話はよく議論されています．まだ答えは出ていないと思うんですが，最近の研究としては，LLMを使って統計的因果探索の性能を上げようっていうのはよくやられています．A が原因で B が結果であるというドメイン知識を事前に与えておくと因果探索の性能が上がるんですよね．シンプルなアイディアとしては，そのドメイン知識を提供してくれる専門家をLLMで置き換えちゃうやり方があります．ただこれはLLMがわかるような題材であって，もっと専門的な，例えば医療分野における遺伝子間の発現量の因果関係っていうのはLLMに聞いても正しい答えが返ってこないと思われるので，そこら辺はRAG (Retrieval Augment- ed Generation) で補うとか，そういうのが必要なのかなと思います． ====== ◎現在の職場で研究を行おうと志したきっかけや理由を教えて下さい． ====== ★ 杉浦学生の頃からこの研究室に所属していたので，縁があり，続けてるっていう形ですね．索引についてやりませんか？という誘いがあったので，まあいい機会だなと思ったので．C言語とかC++言語をガリガリに触ってみたいと思っていたので，そういう自分が望んでいるものと一致したので，索引技術の研究やってるっていう形になります． ♣ 熊谷大学院時代に学会に参加して，NTT の研究者と話す機会があり，職場と職場の人のイメージが湧きました．いろんなテーマで研究されている方がいて，面白そうだなって思ったところが大きな理由ですね．あとはエンジニアのアルバイトをしていたので，アカデミア以外の世界に興味があったのが大きいかなと思います． ◆ 髙木学生時代は文字列情報学というデータ構造とアルゴリズムの研究をしていたのですが，共同研究で大変お世話になった方が富士通の研究所に勤めていらしたんですよね．やはり企業の研究だと，会社の方針などで研究テーマが決まることがどうしてもあります．なので自身の興味のある分野と少し離れた研究をすることもあるんですが，その方はそんな中でも研究時間を捻出してとても楽しそうに研究していて，この組織に入れば，私も楽しく研究できるかもしれないと思い入社しました． ★ 杉浦自分がアカデミアを選んだ一番大きい理由は，最終的なビジョンとしてずっと研究続けていきたいなっていう気持ちがあったんです．なので，企業に入ったとしても，アカデミア戻ろうとは思ってたんですけど，ちょうど博士取った段階でそのまま大学に残れることになったので，大学でしばらくやってみようということで今こうやっています．熊谷さん，アカデミアと企業で，企業を選ばれた理由があればお聞きしたいです． ♣ 熊谷学生時代にエンジニアのアルバイトしてて，その職場は，営業，エンジニア，リサーチャーが一緒に働いているという環境でした．リサーチャーが検討した技術をもとにプロダクトが開発されて，それを営業の人が売るところを見ていて，売るもののネタになっているものを作る人の仕事をしたいなっていう興味が湧いたので，職に就きました．将来的には技術を売るとかプロダクト開発とか，そういうところにも興味があったので，大学よりも企業の方がそういう機会に恵まれると思って，企業の研究所を選びました． ◆ 髙木熊谷さんは入社後，アカデミアに戻るかもしれないなとか，そういったことは考えたことはなかったんでしょうか？ ♣ 熊谷社会人ドクターで大学に継続的に通っていたんですけど，今のところ，事業よりの仕事もしたい気持ちの方が強いですね． ◆ 髙木博士に行くか就職するかの選択があったと思うのですが，皆さんが博士課程に進学しようと思った理由はなんですか？ ♣ 熊谷私は修士を卒業して社会人で博士を取ったのですが，正直に言うと箔がつくというところが大きいです．上司からも，国際会議の場ではもちろんですが，ビジネスの場面でも博士と認識してもらえると，技術的に詳しい人なんだっていう視点で話を聞いてもらえると聞いていました．企業研究者としても将来的に良いだろうと思い，取りました． ★ 杉浦自分の場合は学部四年生の頃の卒業研究ですね．研究をやってるうちに，たぶん自分はこの分野に割と向いてるぞみたいなことを感じて，研究に興味を持ちましたね．情報工学だったら，仮に博士とる過程でなんかトラブルがあっても食いっぱぐれないだろうっていう目論見もあって，博士まで行くことを決めましたね． ◆ 髙木学部の時から研究がうまくいってたんですね？ ★ 杉浦うまくいったと言えるかはわからないですけど，やっていて楽しいって言ったら浅いんですが，研究活動をしてちゃんと突き詰めていって，結果を出していくのが結構自分に向いてるなって思ったので．なんとかなるだろうみたいな． ◆ 髙木私の場合は，修士課程在学中に就職活動しようと思った時に，エントリーシートと面接で決まるのが不満だったんですよね．修士まで頑張って研究室通って研究したけど，大半の企業は採用のために私の論文を読んだりしないんですよ．私の時にはなかった言葉だと思うんですけど，就職面接ではガクチカ（学生の頃に力を入れたこと）がよく聞かれますよね．私のガクチカは研究なんだけどなって思って．博士卒の場合は，就職活動する時に研究の話を聞いてもらって面談してもらうのが結構いいなっていう思いがありましたね． ====== ◎学生時代，大学での研究と企業の研究でギャップを感じたこととその理由を教えてください． ====== ◆ 髙木企業研究所に勤めてきた方はみんな言うと思うんですけど，企業には大きな方針があって，個別のテーマはトップダウンで決まることも多いんですよね．もちろん企業研究所でもボトムアップに研究テーマを提言することもできますが，アカデミアではほぼ１００％自分個人で決められると思うのでそこにギャップを感じます．企業の研究所には，長期的なテーマに取り組む研究チームもあれば，比較的短期的な成果を目指すチームもあり，会社全体として最適化されるようにポートフォリオを組もうとします．短期・長期のバランスは，どうしても景気や業績にも左右されます．そういった要因で自身の研究や取り組み方が変わるところにもギャップを感じますね． ★ 杉浦学生時代の研究だと自分のテーマ一個だけでOKだったのが，助教とかのポジションになってくると，学生の卒論や修論のテーマを一緒に考えることになるので，思い描いてたよりも短期的なテーマを頑張って考えないとやばいぞっていうのは，ちょっとギャップとしてはありますね．卒業研究だったら一年で，修論だったら二年でテーマ組まなきゃいけないので，その辺りはちょっとギャップですね． ♣ 熊谷外的要因で研究テーマを考えなきゃいけないことが多いというの面はもちろんあります．もう一つは目標とする成果の形について，学会投稿という形ももちろんあるんですけど，プロダクト開発とか事業応用に繋げるとか，技術のフェーズによっていろいろなパターンの成果の出し方があるなっていうところが，大きく違うところかなと思います． ◆ 髙木アカデミアで助教以上になると，どうしても研究以外の業務も行う必要があると思うんですけど，そういったところで当初考えていたアカデミア像とのギャップのようなものはなかったんですか？ ★ 杉浦助教だと授業がそんなにないってのもあるんですけど，演習とか実験の担当だけなので，まだそう感じないです．演習とかだとなんていうか，過去の資産があるので活用できたりするのと，もっといいものを作れるように考えるのは楽しいところなので，教育的なところも自分にはあってる気がします． ====== ◎取り組んでいる研究業務中で達成感を感じたこととその理由を教えて下さい． ====== ★ 杉浦一点は学生と研究することが多いので，指導の特に実装関係ですね．学部生は結構手取り足取りしてあげることが多いんですけど，だんだん成長していって，GitHubでプルリクエストもらってほぼ9割完成みたいなことが出てくると成長してくれたみたいな達成感があります．もう一個は個人の研究で，索引構造をやってるんですけど，マルチスレッドとかの並列処理ってデバッガでも原因がわからないのがザラなので，ひたすらホワイトボードとにらめっこしながら考えて，解決していくと達成感が大きいですね． ♣ 熊谷チームで開発したりだとか．予算を使って大規模なデータセットを作ったりとか．個人だとなかなか難しい技術検討をできていることを実感した時が，達成感感じたかなと思います． ◆ 髙木チームでやって大きい成果が出ると達成感を感じることは企業ではよくあります．テレビで取り上げられるほどの成果っていうのも，私一人の研究だけではできなくて，いろんな人が関わってからできるんだなっていうのはよく思いますね．あとは企業ならではでいうと，お客様に技術を紹介したらすごい好評だったよとか事業部の方が報告してくれたりします．実際に使ってくれる人がいて喜んでくれた時に達成感を感じることが結構ありますね． ====== ◎学生の頃と比較して自分が成長したと思うことを教えて下さい． ====== ♣ 熊谷課題設定の視野が広くなったっていうところがあって，学生の頃は論文調査で技術的な課題を中心に課題設定しかしてなかったんですけど，会社入って，世の中の動きだったりとか会社の方針だったりとかチームの目的とか，そういうことを考えて課題設定するところから，視野が広くなったかなって感じてます． ★ 杉浦似たようなところで学生の頃の研究だと自分の研究を突き詰めればそれでOKみたいなところがあったんですけど，学生を持ち始めるとこの学生はこれができそうだけどこれはダメそうだみたいなところあるので，そういうとこ見ながらテーマを振ったりしていて，小さいチームではあるんですけど学生からマネジメントの視野が広がったっていうところは成長したところかなって思います． ◆ 髙木私は興味を持つ研究の幅が広がりました．学生時代は離散アルゴリズムの中の1分野をずっと研究していて，正直それ以外は論文とかも読みませんでした．企業に入って全く別の世界も見てみると，学生時代やったことがこういうところで使えてるんだとか，今まで全然関係なかったと思ったところに興味を持って，研究を見られるようになりました． ◆ 髙木企業研究所のよかったことの一つに，論文を出すだけでなくプレスリリースや特許，商品化など，達成感を感じられるイベントがコンスタントに発生するというのがあります．アカデミアで一人で研究してると，どうしても詰まってしまうとか，なんかあまりうまくいかないこともあると思うんですね．そういった際にモチベーションをどう維持していますか？ ★ 杉浦学生に割り当てる研究はもちろんうまくいかないこともあるので，研究成果的なところだけで達成感探そうとすると厳しいものはあるんですけど，その中でも割り当てた学生が成長してくれるので，そういうとこを見れるのはいい点という気はしてますね． ◆ 髙木熊谷さんは会社では一つのテーマに集中してやられてるんですか？複数のテーマにある程度関わって並行してやってるんでしょうか？ ♣ 熊谷研究と開発と事業応用みたいな三つのフェーズでざっくりと並行してやっていて．研究で論文書くところは中長期的に長い目で見てて，逆に開発とかは結構コンスタントに成果が出るので，その点でバランスがいいですね．頭の使い方がフェーズによって違うので，混乱しそうっていうのはありますけど，メディアの露出があるのは，刺激的ですね．技術の動画作ってもらって，プロにかっこいい動画作ってもらったりとか，そういうところで嬉しさはありますね． ====== ◎今後に取り組みたいことを教えて下さい（キャリアパス，研究テーマ，気になる技術など）． ====== ★ 杉浦せっかくデータベースの研究に取り組んでいるんで，1回ぐらい自分でデータベース作りたいっていう気持ちはありますね．全部やろうとすると大変すぎるので，データストアくらい実装することになるかもしれないんですけどチャレンジしたいと思ってます． ◆ 髙木最近マネージャー業務にも少し関わるようになってきました．自分の関わっているプロジェクトのプロダクトをうまくインパクトある形で出したら，一緒に働いているチームの研究者たちも喜んでくれるだろうし，まずはそこに挑戦したいと思ってます．あとは，企業の研究者とアカデミア研究者っていう立ち位置があると思うんですけど，企業の研究者でありながらも，アカデミアに接近してる人っていうのは昔から結構いて，わたしも学会活動とかでどんどん貢献できたらいいなと思っております． ♣ 熊谷私もやっぱりチームで今プロダクトを作っていて，事業会社に営業かける段階なので，実際に事業会社と一緒にサービス化したりとか，プロダクト化したりとかして，世の中に出していくところを経験してみたいなと思っています． ★ 杉浦キャリアパスに向けてどう成長したいか考えてることがあったら聞かせてください．自分だと，キャリアパスとしては大学に残りたいなとぼんやり思ってるんですけど，教授になって研究室を始めると中小企業の社長みたいなもんだっていうことを聞くので，そうなってくるとお金取ってくる力だったり，学生を教育する力など，いろんな能力がいるのでその辺頑張りながら伸ばしたいと思っています． ◆ 髙木研究業務だけでなく，チーム間の連携とか，この技術をここに持っていくと喜ばれそうだなとか，そういったことを考えて動くことが必要になってきています．そういった能力を身に着けたいですね． ♣ 熊谷私も目標とするところがプロダクトだったり，事業応用なので，どういう技術が求められてるのかの理解とか，予算取ってくるとか，皆さんがおっしゃる通りで中小企業の社長みたいな話になってきちゃうんですけど，研究を個人でやる以外のところを今後は経験して成長したいなと思っています． ● 駒水（司会）皆さん色々キャリアパスを考えていらっしゃると思うんですけど，転職や出世を考えて，こういうアウトプットを積極的に出していきたいと思ってることがあれば教えて下さい． ◆ 髙木研究能力の向上のためっていうのがあるんですけど，企業の研究者でありながら，アカデミアに近いコミュニティに少しでもいるっていうのも大事と思っています．職場では研究員が科研費やACT-Xなどに積極的に応募しています．あとは大学の通常の講義を持っている方もいます．そういった経験を積み，それを活かして企業でインパクトのある研究成果を出せたらいいなと考えています． ♣ 熊谷将来的には研究した技術をもとにこうプロダクトを作って，それを事業化していくところを一貫して見れるような人になっていきたいなっていうのがあります．今のところは，研究論文とか筆頭著者で書く時期かなと思ってるんですけど，将来的には開発とか事業の経験も積んでいきたいなって思ってます． ★ 杉浦まだ若手なのでやっぱり筆頭著者で論文を書こうってのはもちろんあるんですけど，それ以外のところで言うと，最近は作った実装をちゃんとオープンソースで公開して誰でも使ってもらえるように整備するところまで含めて研究するっていうのは意識してますね．そういうので人と繋がれるメリットがあるので，そこら辺を意識してやってます． ◆ 髙木企業でもどんどん OSS 出していきましょうというのはやってます．出すとしたら組織としての意思決定が必要になって，個人の考えで勝手に公開することはできない．自身の研究成果をどんどんオープンにしていけるっていうのは羨ましいところと思いました． ★ 杉浦企業のほうでOSS作られるとなんていうか，企業で作ったOSSっていう箔が付くからちょっと羨ましいなと思いますね． ==== その他 ==== ◆ 髙木大学と企業の共同研究の在り方についてお聞きしたいです．大学の先生にはやりたい研究テーマがあり，それが必ずしも企業のやってほしいこととマッチしないことが多い．そんななか，どうすればいい共同研究ができるんだろうと考えています．皆さん，こういうふうにしたらもっと企業と大学が一緒に仲良く，お互いの利害が一致するように研究できるのになっていうのがありますか？ ★ 杉浦個人的なところで言うと，大学で研究してると最終的なクライアントに対する意識が希薄になっていくところはあるので，やっぱクライアントに近いところで研究できるっていうのは利点と思っています．共同研究の話とかで，研究ではなくて，既存のフレームワークで開発するだけな話に着地してしまうところがあって，バランスが難しいなっていうところはありますね． ◆ 髙木今後って意味だと将来，例えば，10年，20年，30年後とかでもその研究者続けていく時に，やってる研究テーマが，そのまま続くイメージをもってなくて，30年後は恐らく違うことをやってるだろうなって，思うんです．その時に，常にモチベーションを保って，研究者としてやっていくっていうのには，どうしたらいいんだろうかと思うんですよ．ずっと研究者でいるためにはどうしたらいいのかっていうのは，私は答えがないので，こうしたらいいんじゃないかみたいのがあったら，その教えてください． ★ 杉浦どんなプロジェクトで，どんなテーマであってもやっていたら結構深くて面白いぞっていうのはどこでもあると思うので，そこでモチベーションを保っていくんじゃないかなって気はします．学生の頃のデータストリーム処理の研究から索引構造とやってる内容ががっつり変わったんですけど，それも楽しいっていうのはあったので，きっとどんな研究も楽しかろうくらいの気持ちではいますね． ♣ 熊谷現場の人にヒアリングするみたいな機会があって，直接困ってることを聞くと，どうにかしたいなみたいな気持ちになって，自分の中でそういう欲求が出てくるなって感じたことがあったので，多分30年後になっても困ってる人はいると思うので，解決する手段として，今の専門分野ではないかもしれないですけど，何かしら技術をベースに解決していくところは変わらず取り組んでいるんじゃないかなって思っていますね．現場の声を聞くところがモチベーションの保つところなのかなって感じてます． ==== 後日談：今回の対談企画に参加した感想を聞かせてください． ==== ★ 杉浦お二人との対談とても楽しく過ごすことができました．今回アカデミアからは私だけでお二人とも企業に所属されている方でしたので，普段から意識していることやキャリアパスもやはり異なるのだなということを再認識し，諸々刺激的な時間でした．改めまして，対談に参加された髙木様，熊谷様，ならびに企画いただいた駒水先生誠にありがとうございました． ◆ 髙木非常に充実した時間を過ごすことができました．普段の仕事ではお会いできない皆様とお話しでき，とても刺激を受けました．また，この対談を通じて自分自身を見つめ直し，今後のキャリアについて再考する良い機会となりました．素敵な企画にお声がけ頂きました駒水先生，本当にありがとうございました． ♣ 熊谷お二人の仕事やキャリアのお話，新鮮でとても貴重な時間を過ごすことができました．お互いの職場で異なる部分も多くあるものの，将来的には教育やマネジメントの経験をして業務の幅を広げていきたいというところに共通点を感じ，印象的でした．改めて，杉浦様，高木様，そしてこのような機会をご用意頂きました駒水先生，本当にありがとうございました． ● 駒水（司会）最後までお読みいただきありがとうございます．ご感想・コメントなどフィードバックをいただけますと幸いです． Google Form > https://forms.gle/qvXQoiuTDSpVSeZC6 -- Takahiro Komamizu Ph.D. in Engineering Nagoya University E-mail: taka-coma(a)acm.org

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NTCIR-18 Transfer-2タスク参加者募集

by Shuhei Yamamoto

日本データベース学会の皆様，筑波大学の山本修平と申します．現在，NTCIR-18 Transfer-2タスクの参加者を募集しています．本タスクは，情報検索，生成AI，クロスリンガル情報アクセス，マルチモーダル検索技術などに関係のある3つのサブタスクから構成されています．各サブタスクは，技術的な関心や専門分野に応じて参加できるように設計されており，これらの技術の発展に意欲的な参加者を歓迎しています．皆様のご参加をお待ち申し上げます．どうぞよろしくお願い致します．＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ NTCIR-18 Transfer-2タスクの参加者募集案内 Website: https://github.com/ntcirtransfer/transfer2/discussions/categories/announcem… NTCIR-18 Transfer-2は，「密ベクトル検索システム」の開発，および評価に焦点を当てたタスクです． Transfer-2タスクは，検索拡張生成（RAG）や，マルチモーダルデータ（画像，センサ情報など），複数の言語を対象とした密ベクトル検索技術の発展を促進します．このタスクの目的は，情報検索技術の発展を通じて，多言語および多モーダルデータに対応した情報アクセスを促進し，参加者が多様なデータに対して効果的な検索技術を開発できるよう支援することにあります． Transfer-2は，以下の3つのサブタスクで構成されています RAG：Retrieval-Augmented Generation DMR：Dense Multimodal Retrieval DCLR：Dense Cross-Language Retrieval 参加者は、興味や専門に応じたサブタスクに参加することが可能です．各サブタスクの概要は以下になります． ## RAG（Retrieval Augmented Generation）サブタスクこのサブタスクの目的は，検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation; RAG）に適した検索モジュールを開発することです．RAGサブタスクでは，「AI王〜クイズAI日本一決定戦〜」の協力により， AI王で使用した質問・回答データセットを使用して評価を行います． RAGサブタスクは，2つのステージに分かれて評価が行われます． Stage1：Retrieverモジュールの性能評価　入力：自然言語の質問　出力：質問に対して適したパッセージの検索結果　評価指標: HitRate@k (k=1, 5, 10, 50, 100) および nDCG@k (k=1, 5, 10, 50, 100) Stage2：Fusion-in-Decoderの性能評価　入力：パッセージの集合（Stage1の出力）　出力：自然言語の回答　評価指標: 正解率（Accuracy） ## DMR（Dense Multimodal Retrieval）サブタスクこのサブタスクの目的は，画像やセンサ情報など，非言語モダリティを対象にした密ベクトル検索技術を開発することです．特に，あるモダリティを入力したときに，別モダリティのデータの検索を可能にする技術の構築を目指します．DMRサブタスクでは，「NTCIR-18 Lifelog-6」タスクのオーガナイザが配布するライフログデータ（一人称視点の画像や生体情報，位置情報など）を使用して評価を行います．　データセット: 「NTCIR-18 Lifelog-6」タスクのライフログデータセット　　　　　　　　（一人称視点画像、生体情報、位置情報など）を使用します。　入力：画像，もしくは，センサ情報　出力：入力とは異なるモダリティのデータの検索結果　評価指標：Mean Reciprocal Rank ## DCLR（Dense Cross-Language Retrieval）サブタスク ※本サブタスクのデータセットは現在構築中であり、変更される可能性があります。このサブタスクの目的は，検索質問と検索結果の言語を横断可能な密ベクトル検索技術を開発することです． DCLRサブタスクでは，日本語，英語，中国語のニュース関連文書から成るコーパスを使用し，異なる言語間での情報検索を行います．　データセット：2016年から2021年のニュース関連文書（CommonCrawlデータ）を利用．　　　　　　　　総文書数は200〜300万件を予定　入力：日本語，英語，中国語の検索質問　出力：検索質問とは異なる言語の検索結果　評価指標: nDCG@kおよびLLM（大規模言語モデル）を活用した適合性評価 ## 重要な日程 2024年11月01日：タスクガイドライン，データセットのリリース 2024年12月16日：タスク参加登録の〆切 2025年01月13日：検索結果の提出〆切（サブタスクごとに変動する可能性あり） 2025年02月01日：評価結果の返却 2025年03月01日：参加者論文原稿の提出〆切 2025年05月01日：カメラレディ原稿の提出〆切 2025年06月10日-13日：NTCIR-18 Conference 本タスクは，情報検索，生成AI，クロスリンガル情報アクセス，マルチモーダル検索技術などに関心のある研究者，学生，業界の専門家に適しています．各サブタスクは，技術的な関心や専門分野に応じて参加できるように設計されており，これらの技術の発展に寄与する意欲的な参加者を歓迎します．詳細は，公式ウェブサイト（https://github.com/ntcirtransfer/transfer2/discussions/categoriesannouncements）で確認できます．質問等がある場合は，サイト内のディスカッションフォーラムをご利用ください．また、2024年12月12日に早稲田大学で開催されるSIGIR-AP 2024併設ワークショップ EMTCIR 2024（https://emtcir2024.github.io/）でもタスク紹介発表を致しますので、お気軽にお問い合わせください。オーガナイザ上保秀夫（筑波大学）欅惇志（一橋大学）太刀岡勇気（デンソーアイティーラボラトリ）山本修平（筑波大学） -- Shuhei Yamamoto, University of Tsukuba

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第29回愛媛大学DS研究セミナーのご案内(11/12開催) (登録締切:11/8 12:00)

by ISHIKAWA Isao

日本データベース学会の皆様愛媛大学DS研究セミナーの案内をお送りいたします。よろしくお願いいたします。石川勲 -- 　　　　　　第29回愛媛大学DS研究セミナー(11/12開催) 　　　　　　　　　　　　　　　　愛媛大学データサイエンスセンター(CDSE) 愛媛大学データサイエンスセンター（CDSE）は、AI・統計解析・機械学習等の広義でのデータサイエンスと接点のある研究者、実務家、教育者を学内外から招聘し、講演していただく愛媛大学データサイエンス研究セミナー（愛媛大学DS研究セミナー）を開催していきます。この度、下記の要領で第29回愛媛大学DS研究セミナーを開催いたします。今回は、JST CREST 2024年度採択課題「１細胞データ科学を介した融合数理の革新」（代表：井元佑介）の共催となっております。参加を希望する方は下記にあります登録フォームよりお申し込みください。皆様のご参加をお待ち申し上げます。【日時】2024年11月12日(火) 16:30～18:00 【開催場所】オンライン開催（Zoom（先着300名）・YouTube同時配信）【講演者】井元佑介氏（京都大学特定准教授）【題目】生命科学と次元の呪いと位相的データ解析【概要】ことわざ「塵も積もれば山となる」は、近年のビッグデータ解析に対する警鐘である。データを計測する際、必然的にノイズ（真実との誤差）が発生する。このノイズは塵のように僅かであっても、ビッグデータ、特に特徴量の多い高次元データの解析において蓄積されることで、データが本来持つ構造を捉えられない「次元の呪い」と呼ばれる統計的問題が生じる。生命科学においては、数万から数十億の特徴量を持つ１細胞ゲノム・エピゲノムデータのような超高次元データが世界中で収集・解析されており、この次元の呪いの問題が顕著である。本講演では、京都大学ヒト生物学高等研究拠点で開発された１細胞ゲノム・エピゲノムデータのノイズ削減手法「RECODE」について、その理論的背景から応用例までを紹介する。さらに、次元の呪いが位相的データ解析に与える影響と、その解決策についても論じる。【参加登録】事前申込制としています。参加を希望する方は下記URLよりお申し込みください。【登録締切】2024年11月8日(金) 12:00 ※定員先着300名となっております。同時にYouTube配信も行っております。締め切り後に、先着300名様にはZoom参加用URLとYouTubeのURLを、301名様以降にはYouTubeのURLをメールでお送りします。メールが届かない場合は下記問い合わせ先までご連絡ください。参加登録 https://forms.gle/74pFUMmRckeLaWPX7 ご登録いただいた内容は、このセミナーに係る諸連絡のみに使用し、本人の同意なしに第三者に開示・提供、使用はいたしません。問い合わせ先： CDSE事務（石川由美・越智愛） cdse(a)stu.ehime-u.ac.jp 愛媛大学データサイエンスセンターHP　https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/ 第29回愛媛大学DS研究セミナー案内 https://www.cdse.ehime-u.ac.jp/DS_Seminar/DS_Seminar29_20241112.pdf

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上林奨励賞推薦のお願い

by makoto onizuka

日本データベース学会会員の皆様会員各位におかれましては、ますますご清祥のことと心よりお慶び申し上げます。日本データベース学会上林奨励賞規程に基づき，会員の皆様から令和6年度上林奨励賞の候補者をご推薦いただきたく何卒よろしくお願い申し上げます。上林奨励賞の目的は、規程により以下のように定められております。 ******************************************************* 上林奨励賞は、故上林弥彦日本データベース学会初代会長のご遺族からご寄贈頂いた資金を活用し、データベースに関する研究や技術に対して国際的に優れた貢献を行った若手会員を奨励するためのものである。 ******************************************************* 本規程に基づき、会員の皆様から令和元年度上林奨励賞の候補者をご推薦いただきたく何卒宜しくお願い申し上げます。本賞は40歳以前の研究業績を対象とし、受賞者は、受賞時(令和7年3月)に45才未満である本会会員でなければならない点にご留意の程、お願い致します。推薦は自薦、他薦を問いません。以下の推薦書の書式によりまして、令和6年11月29日（金）までに、下記宛てに電子メールにてご推薦をお願い申し上げます。 onizuka <at> ist.osaka-u.ac.jp 以上、何卒宜しくお願い申し上げます。日本データベース学会表彰委員会副委員長鬼塚　真(大阪大学) ---------------------------------------------------------------- 　　　　　　　　日本データベース学会上林奨励賞推薦書推薦者氏名：所属：候補者氏名：所属： Tel： Fax： e-mail：生年月日：（わかる範囲で）推薦理由（候補者が行なった研究や開発した技術が国際的に優れていることを可能な限り客観的な事実に基づき説明したもの）： ----------------------------------------------------------------

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