IEEE CS Japan/Tokyo Award記念講演会・スマートエスイー説明会

イベント内容

【参加募集】IEEE CS Japan/Tokyo Award記念講演会・スマートエスイー説明会

2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定)オンライン

2020年12月18日にZoom上で、IEEE Computer Society Japan Chapter Young Author Award (YAA)、Tokyo/Japan Local Award 合同授賞式ならびに受賞記念講演会を行います。超スマート社会の基盤技術に関しトップジャーナルやカンファレンスで認められた世界最先端の話題の講演を受賞者からいただくとともに、IEEE Computer SocietyのLeila De Floriani会長ならびに橋本隆子 次期BoG理事をお招きして講演をいただきます。

加えて、超スマート社会実現に欠かせない人材育成の産学連携による取り組みとして、社会人教育プログラム enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会(スマートエスイー2021年度募集要項※)を実施します。ぜひご参加ください。

※スマートエスイー 2021年度 6カ月正規履修の受講申し込み期間は、2020年12月21日~2021年1月21日を予定しています。

開催組織:

概要:

  • 日時: 2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定)
  • 場所: Zoom
  • 参加申込: 本connpassの参加申込フォームからお申し込みください。
  • 参加費: 無料

プログラム

9:30- 9:50 記念講演 大規模SNSを対象としたテキストデータマイニング ー集合行動解析とそのアプリケーションー

橋本 隆子(千葉商科大学、2021年 IEEE Computer Society BoG理事)

近年、ソーシャル・ネットワーキングサービス(以下SNS)では、デマ拡散や誹謗中傷と いった非合理的かつ偶発的な群衆行動(集合行動)が頻発し、深刻な社会問題になっている。 日々刻々と話題や言葉が変化するSNSにおいては、既存の意味理解による自然言語解析や深層学習的なアプローチでは対応しきれない。そこで本発表では、集合行動のメカニズムや特徴の理解により、大規模SNS上のデマや誹謗中傷といった話題の構造を捉えることで、集合行動を把握する手法とそのアプリケーションを紹介する。

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9:50-10:05 Tokyo/Japan Joint Local Award 講演 "An Absorbing Markov Chain Based Model to Solve Computation and Communication Tradeoff in GPU-Accelerated MDRUs for Safety Confirmation in Disaster Scenarios" (IEEE Transactions on Computers, Vol. 68, No. 9, 2019)

毛 伯敏 (東北大学大学院情報科学研究科)

10:05-11:00 基調講演 Representation and topology-based clustering methods for spatial data analysis

Leila De Floriani (2020年 IEEE Computer Society 会長)

Abstract

Enabling insight into large and complex spatial datasets is the central theme in spatial data science. It requires efficient data representation methods, powerful analysis algorithms for data transformation and effective visualization techniques to allow domain experts to gain insight from the data. The focus is on spatial data representing continuous phenomena, such as scalar fields (terrains, 2D or 3D images, unstructured volume data sets, etc.), and multifields, collections of fields with different modalities. The talk will focus on compact and scalable representations for large-size spatial data sets, and data transformation methods based on unsupervised learning. Specifically, we will review new approaches to data representation based on modular decompositions and discuss their scalability, and describe topology-based methods for data transformation. Topological data analysis is a vibrant area of research in both machine learning and data visualization. New trends and challenges in this area will be discussed.

Biosketch

Leila De Floriani is a professor at the University of Maryland, College Park, USA. She has previously been a professor at the University of Genova (Italy), and she has also held positions at the University of Nebraska, Rensselaer Polytechnic Institute, and the Italian National Research Council. De Floriani is the 2020 President of the IEEE Computer Society. She has been a member of the Board of Governors of the IEEE Computer Society (CS) since 2017. She is a Fellow of the IEEE, a Fellow of the International Association for Pattern Recognition, a Fellow of the Eurographics Association, and a Pioneer of the Solid Modeling Association. She is an IEEE Computer Society Golden Core Member and a member of the IEEE Honor Society IEEE-HKN. She has been also inducted in the IEEE Visualization Academy in 2020. She has been the editor-in-chief of the IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) from 2015-2018, and served as an associate editor for IEEE TVCG from 2004-2008. De Floriani is currently an associate editor of ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, Computers and Graphics, GeoInformatica, and Graphical Models. She has served on the program committees of over 150 leading international conferences, including several IEEE conferences, and has contributed to many conferences in a leadership capacity. De Floriani has authored over 300 peer-reviewed scientific publications in data visualization, geospatial data representation and processing, computer graphics, geometric modeling, shape analysis and understanding, garnering several best paper awards and invitations as a keynote speaker. Her research has been funded by numerous national and international agencies, including the European Commission and the National Science Foundation.

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11:00-11:25 YAA講演会 "Dynamic Set kNN Self-Join" (International Conference on Data Engineering, 2019)

天方 大地 (大阪大学大学院情報科学研究科)

11:30-11:35 enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会: オープニング

岡崎 正一(スマートエスイー事務局長)

11:35-11:50 IoT・AI×ビジネスのDX人材育成:スマートエスイーの成果と展望 – 2020年度成果および2021年度募集

鷲崎 弘宜 (早稲田大学、スマートエスイー事業責任者、2021年 IEEE Computer Society 副会長)

コロナ発の真のDX元年を迎えてリードするにあたり、IoT・AIに代表されるデジタル技術とそのビジネス応用を通じた価値創造とビジネス・組織変革をリードする人材育成が必要です。その育成に向けた社会人教育プログラム enPiT-Pro スマートエスイーではフルオンラインにより学びを加速させ、さらにコンソーシアムを通じた石川県での地域展開など、コロナ禍を学びの好機と捉えて発展を進め、2020年度に3期生を送り出しました。その成果を報告するとともに、2021年度に4月~9月開講の正規履修のカリキュラムをご案内します。

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11:50-12:10 スマートエスイー 2020年度修了生優秀発表

スマートエスイーではAI・IoT・ビッグデータやビジネスそのほかについて学習したことの総仕上げとして、修了制作を実施しています。具体的には受講者が所属企業から持ち込む実問題または連携企業や団体提供の現実に類する課題や環境を対象に、大学・研究所教員(および連携企業)とのマンツーマン個別指導体制を通じたイノベーション・価値創造のためのシステム&サービス制作および研究を実施するものです。その成果のいくつかをご紹介します。

レンタルおしぼり回収数量 見える化プロジェクト(深層学習を活用した数量測定の実践)

堺 康行(スマートエスイー 3期生)

安価なセンサを使用した工場内作業分析のためのIoTシステム

金井 宏樹(スマートエスイー 3期生)

12:10-12:30 スマートエスイー事務局からのご案内(募集スケジュールなど)・質疑応答

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