BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:#2【画像処理 & 機械学習】論文LT会！
X-WR-CALNAME:#2【画像処理 & 機械学習】論文LT会！
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:728968@techplay.jp
SUMMARY:#2【画像処理 & 機械学習】論文LT会！
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190509T190000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190509T210000
DTSTAMP:20260407T193127Z
CREATED:20190422T142432Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72896
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n本イベント
 について\nディープラーニングによる画像認識技術の
 発展により、医療や生命科学の領域においても様々な
 チャレンジがなされています。一方、近年の機械学習
 ・ディープラーニングの発展のスピードは著しく、個
 人で全てをカバーすることは極めて困難です。\n本イ
 ベントはライトニングトーク(LT)発表を通して参加者の
 皆様に\n\n論文を読む\nアウトプットを出す\n最先端の
 知見を共有する\n\nキッカケになればという思いで企画
 しました！\nそのため本イベントではなるべく多くの
 方に発表していただきたく\n参加枠数は発表寄りにな
 っております。\n是非奮ってご参加ください！\n対象\n\
 n機械学習に興味がある方\n画像処理に興味がある方\nLT
  してみたい方\n医療・製薬・農業などのライフサイエ
 ンス領域に興味がある方\n読もうと思っている論文が
 溜まっている方\n\nスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n
 \n18:45 ~\n開場\n\n\n19:00 ~ 19:10\n自己紹介・諸連絡\n\n\n19:10
  ~ 21:00\n各LT発表(各LT約12分 × 8 人)\n\n\n21:30\n完全撤収\n\
 n\n\nLT について\n\n発表時間は 7分(発表) + 5分(質問) を
 想定しております（発表終了1分前にベルを鳴らします
 ）。\nスライド 7枚 程度を想定しております。\nスライ
 ドでなくても OK です(Markdown 等)。\nあくまで LT会です
 ので軽めに作っていただいて大丈夫です。\n\n\n正確さ
 よりも発表することを重視してます\n論文は読める範
 囲で読んでください\n厳密さを求めると発表者の負担
 が大きくなる場合があります。\nですので読める範囲
 で読んでください\n\n\n\n\n「頑張って読んだけどコレガ
 ワカラナイ」でもOKです。\n早いタイミングで論文タイ
 トルを教えていただければ、他の人がサポートできる
 可能性もあります\nもちろん正確に読めれば最高です
 ！\n\n\n「画像処理×機械学習」 に関する論文に限定さ
 せていただきます。\n対象ジャンル例\nCV(Computer Vision)\n
 Deep Learning\n医療・生命領域\n\n\n\n\nタイトルが決まった
 方はイベントページ下部のフィード欄にてタイトルを
 コメントしてください。\n開催前までによろしくお願
 いします\n\n\n\n発表内容(予定)\n\n\n\n発表者\n発表タイ
 トル\n参考URL\n\n\n\n\nfam_taro\nAttention Augmented Convolutional Ne
 tworks\nhttps://arxiv.org/abs/1904.09925\n\n\nOkamoto\nA Probabilistic U-
 Net for Segmentation of Ambiguous Images\nhttps://arxiv.org/abs/1806.0503
 4\n\n\nhei4\nOctaveConvolutionとフーリエ変換に関係したCNN（
 仮）\n\n\n\ntakatoh\nIdentifying Medical Diagnoses and Treatable Diseas
 es by Image-Based Deep Learning\nhttps://www.sciencedirect.com/science/a
 rticle/pii/S0092867418301545\n\n\nmsnr\nOne-Class Convolutional Neural Ne
 twork\nhttps://arxiv.org/abs/1901.08688\n\n\ntwtwr\nCVPR2019に accept 
 されたmulti-label 系の論文\n\n\n\ntmhssk1\nKnowledge-driven Encode
 \, Retrieve\, Paraphrase forMedical Image Report Generation\nhttps://arxi
 v.org/pdf/1903.10122.pdf\n\n\ntakatoh\nIdentifying Medical Diagnoses and 
 Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning\nhttps://www.sciencedirec
 t.com/science/article/pii/S0092867418301545\n\n\n\n(順番は意図して
 いません。)\n会場\nエルピクセル株式会社(LPixel Inc.)\n
 〒100-0004 東京都千代田区大手町 1-6-1 大手町ビル 6F\n\n
 同ビル内の 東京駅側、大手町駅A5出口側 に弊社オフィ
 スがございます。\n上記お時間までに直接弊社オフィ
 スまでお越しください。  \n入場の際は名刺を1枚いた
 だきますのでご用意ください。\n学生の方は学生証を
 見せていただければ大丈夫です。\n\n\n遅れる際は、以
 下の番号にお電話ください。\n080-6874-5779 \n\n\n\nエルピ
 クセル株式会社について\nエルピクセル株式会社では 
 研究の世界から革新とワクワクを をミッションとして
 掲げ\nライフサイエンス領域における画像解析技術を
 用いたチャレンジを続けております。\n注意事項\n\nキ
 ャンセルは connpass 上でお早めにお願いいたします。\n
 基本的に発表資料は公開していただくことを想定して
 おります。\n宣伝や採用を目的とした方のご参加はご
 遠慮ください。\n
LOCATION:エルピクセル株式会社 〒100-0004 東京都千代田区
 大手町 1-6-1 大手町ビル 6F
URL:https://techplay.jp/event/728968?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR