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by Atsuhiro Takasu

日本データベース学会員の皆様、国立情報学研究所の高須です。国立情報学研究所では、現在、以下の教員公募を行っています．。応募期限は共に 7月12日（金）【必着】となっております。ご検討のほどお願い申し上げます。 =================【１】================================================ 情報・システム研究機構国立情報学研究所研究教育職員募集情報学に関わる研究分野全般にわたって募集をしております。詳しくは下記のURLをご覧ください。 https://www.nii.ac.jp/about/recruit/2024/0520-1.html =================【２】================================================ 情報・システム研究機構国立情報学研究所研究教育職員（学術情報基盤事業に従事する研究教育職員）募集国立情報学研究所が行なっているSINETや学術コンテンツ/サービスプラットフォームの提供などの学術情報基盤事業に従事する研究教育教員の募集です。事業と研究の両方に関わる研究教育員となります。 https://www.nii.ac.jp/about/recruit/2024/0520-2.html -- --------------------------------- 国立情報学研究所高須淳宏 takasu(a)nii.ac.jp

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Symbolic-Neural Learning 2024 (SNL 2024) 開催案内・ポスター発表募集

by Kyoungsook KIM （金京淑）

日本データベース学会の皆様お世話になっております。産総研の金です。 Symbolic-Neural Learning 2024 (SNL 2024)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6月26日(水)午後-27日(木)に、東京のお台場未来館で開催されます国際ワークショップ International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2024)の開催と、ポスター発表募集のお知らせです。 SNLは、言語のようなシンボリックな構造とニューラルネットワークを融合する研究に焦点をあてた国際ワークショップです。画像認識、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、そして機械学習基礎の研究者が一堂に会するワークショップで、今回で第8回目の開催となります。今年は、各分野から下記の気鋭の研究者を基調講演者としてお呼びしています。 Shi Boxin (Peking University) Marco Cuturi (Apple ML Research) Graham Neubig (Carnegie Mellon University) Emre Ugur (Bogazici University) Shinji Watanabe (Carnegie Mellon University) プログラムなど、詳しい情報につきましては随時更新していきますので、下記SNL-2024のホームページをご覧ください： https://www.airc.aist.go.jp/snl/snl2024.html また、上記の基調講演者に加え、以下の招待講演者をお招きしています。井本桂右 (同志社大学) 江上周作 (産業技術総合研究所) 計良宥志 (千葉大学) 佐久間淳 (東京工業大学) 中村栄太 (九州大学) 堀井隆斗 (大阪大学) 山肩洋子 (東京大学) 吉村奈津江 (東京工業大学) Hongyuan Mei (Toyota Technological Institute at Chicago) Erhan Oztop (大阪大学) 2日目の午後にポスターセッションを開催します。ポスターセッションは＊既発表の内容でも結構です＊。また、現地でのポスターのみで論文等はアーカイブされません。ぜひ、ポスターセッションで多くの皆様と交流していただければと考えています。ポスター発表の希望者は、2024年6月7日(金)までに、タイトル、概要（英文300語まで）、発表者名・所属の情報を英語で https://www.airc.aist.go.jp/snl/submissions2024.html からご登録下さい。内容を簡単に確認し、問題なければ6月11日(火)までに採択のご連絡を差し上げます。参加登録は、SNL-2024のホームページから行うことができます。学生の参加費は社会人の半額以下となっておりますので、ぜひご登録ください。実行委員長：辻井潤一 (産総研AIRC) プログラム委員長：山野辺夏樹 (産総研 ICPS)、三輪誠 (豊田工業大学/産総研 AIRC) 主催：豊田工業大学、Toyota Technological Institute at Chicago、理研革新知能統合研究センター、産総研人工知能研究センター、大阪大学データビリティフロンティア機構協賛：東京工業大学情報理工学院、統計数理研究所、 -------------------------------------------------------------------------------------- 金　京淑（Kyoungsook KIM）国立研究開発法人産業技術総合研究所 (AIST) 人工知能研究センター　副研究センター長〒135-0064 東京都江東区青海2-4-7 TEL: +81-50-3522-9500 EMAIL: ks.kim(a)aist.go.jp<mailto:ks.kim@aist.go.jp> ---------------------------------------------------------------------------------------

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本日 18:30~ 最強DB講義 #33 プライバシー保護した連合学習

by 渡辺知恵美

日本データベース学会員各位：筑波技術大学の渡辺です。ご連絡が直前になってしまいすみません。本日日本データベース学会主催の最強データベース講義の公開収録がオンラインにて開催されます。東京工業大学の曹洋先生によるプライバシー保護した連合学習についての講義です。 ------- 講義タイトル：プライバシー保護した連合学習日時：2024年6月5日 18:30-19:30 講師：曹洋（東京工業大学）参加申し込み：https://dblectures.connpass.com/event/319530/ ------- オンラインで開催されますが、Youtube liveでも閲覧できますので、本日参加できない場合でも後で閲覧することができます。（Youtubeに公開されるのは数ヶ月後になります） Connpassで申し込みましたら、ページ内に参加者のみの情報として ZoomとYoutube liveのURLが表示されますのでそちらからお入りください。皆様とお会いするのを楽しみにしております。

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NTTコミュニケーション科学基礎研究所オープンハウス2024のご案内

by Yasue Kishino

日本データベース学会の皆様 NTTの岸野と申します． NTT コミュニケーション科学基礎研究所のオープンハウスを 6月24日〜26日の3日間の日程で，大阪京橋駅から徒歩約10分のNTT WEST i-CAMPUSで開催します．事前予約制となっています．どうぞよろしくお願いいたします． ======================================================================== 「NTT コミュニケーション科学基礎研究所オープンハウス2024」のご案内 ======================================================================== 平素は格別なご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 NTT コミュニケーション科学基礎研究所は、人と人、または人とコンピュータとの間の「こころまで伝わる」コミュニケーションの実現をめざし、時代を先取りした基礎研究に取り組んでおります。今年の「オープンハウス2024」は、NTT西日本本社ビルが所在する NTT WEST i-CAMPUS（大阪市都島区）内のQUINTBRIDGEとPRISMにて開催いたします。最新の研究成果を講演・ポスター・デモ等を通じて、内容を身近に感じていただけるよう、わかりやすくご紹介いたします。所員一同、皆様のご来場を心よりお待ち申し上げます。　　　　　　　　　　　　　　　　　NTT コミュニケーション科学基礎研究所　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　所長納谷太 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【webサイト】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 「NTT コミュニケーション科学基礎研究所オープンハウス2024」公式サイト　https://www.kecl.ntt.co.jp/openhouse/2024/ 　↑↑↑随時最新情報を公開いたします。ぜひ、ご覧ください ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【日時】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 　2024年6月24日(月) 12:00〜17:00，6月25日(火)・6月26日(水) 9:30〜17:00 　※無料（事前登録制） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【場所】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 現地開催：NTT西日本 QUINTBRIDGE・PRISM （NTT WEST i-CAMPUS内）大阪府大阪市都島区東野田町4-15-82 JR大阪環状線「京橋駅」北口：徒歩約10分京阪本線「京橋駅」西口：徒歩約10分地下鉄長堀鶴見緑地線「京橋駅」：徒歩約5分 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【プログラム】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 招待講演「みんなで創る次世代の工場」　藤澤克樹 (東京工業大学科学技術創成研究院・情報理工学院　教授同　デジタルツイン研究ユニットユニット長) 研究講演A 「たくさんのデータの中から素早く知識を発見　〜計算の枝刈りを活用した高速かつ厳密な大規模データ解析〜」　藤原靖宏（メディア情報研究部）研究講演B 「ヒトの動きが"ばらつく"ことの本質　〜脳が指令する筋活動のタイミングの乱れが動きの精度を左右する〜」　高木敦士（人間情報研究部）研究講演C 「人の知覚に寄り添った自然で快適な映像表示　〜人間の視覚情報処理モデルに基づく表示映像の最適化〜」　吹上大樹（人間情報研究部）研究講演D 「圧縮計算でめざす高信頼インフラ　〜決定グラフを用いたネットワーク解析問題の高速な解法〜」　中村健吾（協創情報研究部） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【研究展示】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆データと学習の科学（6件）　・大規模なインフラ障害はどのくらい起こる？　　〜ネットワーク規模別不稼働率の厳密計算〜　・多数のデータセンタを結んで効率的に学びます　　〜高速な分散モデル学習のための有限時間収束グラフ〜　・少ないデータから適切な表現を学習します　　〜複数タスクにおける表現学習のための事前知識の学習〜　・量子コンピュータの計算結果の信頼度を上げます　　〜量子ゲート列への高速な変換を行う確率的コンパイル〜　・代数・幾何・解析をつなぎ新たな発見をめざす　　〜保型形式の級数展開と構造定理〜　・AIの眼で心電図を読み心筋細胞の性能を知る　　〜心電図を入力とする心筋細胞の状態推定〜 ◆コミュニケーションと計算の科学（5件）　・リアルな対話から見える、人が仲良くなる過程　　〜長期雑談対話モデルの実現に向けた長期間チャット収集〜　・世界中から対訳を探します　　〜機械翻訳モデル訓練のための大規模対訳コーパス構築技術〜　・絵に表れる友だちへの気持ち　　〜描画を用いた幼児の親密さ測定手法〜　・都会ほど児童虐待通告が多いのはなぜか？　　〜虐待兆候発見に人口密度が寄与する理由をWEB調査で実証〜　・社会での人々のつながりを安全に記録します　　〜Web３の時代に向けた社会関係性プラットフォームの提案〜 ◆メディアの科学（5件）　・光を使って音を見る　　〜光学的音響計測による音の可視化と解析〜　・培養した心筋細胞の活動能力を測る　　〜位相限定相関法を活用した心筋細胞塊の伸縮運動の解析〜　・手持ちのモニタのかき集めで巨大3D映像提示　　〜モニタ群の分散配置により手軽に巨大3D映像が作れます〜　・話しながら移動しても声を聞き取り続けます　　〜音源の移動に追従可能なニューラルビームフォーミング〜　・声と話し方を好みのスタイルに一瞬で変える　　〜高音質で低遅延なリアルタイム音声変換〜 ◆人間の科学（6件）　・熟練音楽家の巧みな身体制御の秘密　　〜非線形時系列解析を用いた熟練音楽家のスキル評価〜　・ぐにゃっと変形する物体はなぜ柔らかく見える？　　〜柔らかさ判断に寄与する視覚情報の解明〜　・人間はなぜ音の変化を聞き分けられるのか　　〜聴覚系の生理学的・心理学的性質を計算モデルで理解する〜　・主観的な気持ちを客観的にとらえる　　〜回答スタイルに加え不確実性まで扱う感情のモデル化と評価〜　・運動スキルを見える化しよう！　　〜運動のばらつきで手と足の器用さを判定〜　・「歩く」と「感じる」とで異なる速さ　　〜脳情報処理における自己速度推定の多重性〜 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【本件に関するお問い合わせ先】　日本電信電話株式会社　NTT コミュニケーション科学基礎研究所　〒619-0237 京都府相楽郡精華町光台2-4 (けいはんな学研都市) 　TEL: (0774)93-5020 　E-mail: cs-openhouse-ml(a)ntt.com 　NTT コミュニケーション科学基礎研究所公式サイト　https://www.rd.ntt/cs/ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ---- NTTコミュニケーション科学基礎研究所岸野泰恵

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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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