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SUMMARY:#5【画像処理 & 機械学習】論文LT会！
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74061
 2?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)\nDeep Lear
 ning\n医療・生命領域\n\n\n\n\n最新の論文でなくともOKで
 す\n既に資料が出尽くしているものでも発表者にとっ
 て初めてなら大丈夫です！\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発表順はタイトルをコメントしてくださった
 順にします\n\n\n発表内容例\nResNet\nEfficientNet\nsemantic segm
 entation サーベイ\nIdentifying Medical Diagnoses and Treatable Diseas
 es by Image-Based Deep Learning\nなど\n\n\n\n発表順について\n\n
 原則下記フィード欄にタイトルをコメントしてくださ
 った順にします\nコメントが早かった人ほど先に発表
 していただきます\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\nAppian\nWhen Does Label Smoothing 
 Help?\nhttps://arxiv.org/abs/1906.02629\n\n\n紺\nUnreproducible Research
  is Reproducible\nhttp://proceedings.mlr.press/v97/bouthillier19a.html\n\
 n\namaotone\nIs the deconvolution layer the same as a convolutional layer
 ?\nhttps://arxiv.org/abs/1609.07009\n\n\nmsnr\nMove Evaluation in Go Usin
 g Deep Convolutional Neural Networks\nhttps://arxiv.org/abs/1412.6564\n\n
 \ntwtwr\nGait Recognition via Disentangled Representation Learning\nhttps
 ://arxiv.org/abs/1904.04925\n\n\nklnW\nInterpretation of Neural Networks 
 is Fragile\nhttps://arxiv.org/abs/1710.10547\n\n\nfam_taro\nMask Scoring 
 R-CNN\nhttps://arxiv.org/abs/1903.00241\n\n\nphalanx\nLearning to Generat
 e Synthetic Data via Compositing\narxiv.org/abs/1904.05475\n\n\nkaerururu
 \nDistilling the Knowledge in a Neural Network\narxiv.org/abs/1503.02531\
 n\n\n加藤優\n\n\n\n\n\n会場\nエルピクセル株式会社(LPIXEL I
 nc.)\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。  \n15分前から会場に入る
 ことができます。\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 生命を探求し、
 新しい価値を創造する。 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/740612?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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