【発表募集】第120回知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS),2020/8/28 オンライン開催,2020/7/10 締切


第120回 人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) 発表募集

日時:2020年8月28日(金)

開催方法:オンライン開催(ビデオ会議システムとしてZoomを利用予定)

原稿ページ数:原則8ページ以内

発表時間予定: 口頭発表形式1件25分 (発表20分、質疑5分)
※ 発表件数などにより時間を多少変更することがあります

ただし,緊急事態宣言が解除されかつ感染リスクが減少した場合,6月末までに対面会議での開催を申込者に告知します.対面会議の場合,静岡 (浜松) での開催を予定しています.

テーマ:「データサイエンスとその応用」および人工知能一般


第120回研究会では「データサイエンスとその応用」について論文を募集致します.

デジタル化の拡大により、我々を取り巻く多くの活動のデータが日々生成され処理されるようになっている.
例えば,センサーから生成される時系列データ,オンライン会議の画像・動画データ,ソーシャルメディアのテキストデータなど今日扱われるデータは多岐にわたる.こうした中,データを活用して予測を行ったり,知識を獲得するなどの知的処理,それを実社会へと応用する技術が必要とされている.本研究会では,様々な分野におけるデータ処理の技術を俯瞰し,意見交換を行うことを念頭に機械学習,深層学習,統計的因果推論,データマイニングに加え,自然言語処理や音楽情報処理,動画像処理,などの社会への応用に関する論文を募集します.

また以上のトピックに限らず,知識ベースシステムや人工知能に関する一般発表も募集致しますのでぜひご応募下さい.

なお今回の研究会では,招待講演として東京大学大学院理学系研究科附属天文学教育研究センター准教授の酒向重行先生に以下のご講演頂く予定です.

「宇宙動画ビッグデータ最前線: 秒スケール宇宙の知識発掘」

2019年10月より東京大学木曽観測所にて本格稼働がスタートした新観測装置トモエゴゼンが目指す宇宙ビッグデータ解析についてご講演頂く予定です.

参考URL
http://www.mtk.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/kisohp/NEWS/pr20190930/pr20190930.html
https://www.nhk.or.jp/d-navi/sci_cul/2019/10/story/story1024/
https://global.canon/ja/technology/tomoegozen2019.html

お申し込み方法:下記URLより,必要事項をご記入の上,お申し込みください.
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/presenter_add/kbs/kbs120

発表申込〆切: 2020年 6月12日(金)
原稿〆切:   2020年 7月10日(金)
(7/10では難しい場合はご相談ください)

研究会予稿冊子を郵送にてご希望される方々には別途購入と送付方法をご案内致します.

※原稿のページ数は8ページまででお願いいたします.
研究会原稿作成用スタイルファイルは以下のURLにあります.
http://www.ai-gakkai.or.jp/sig/sig-style/

なお,提出された概要が研究会の対象領域と大きく異なる場合や,提出された論文が規定のフォーマットと異なる場合は,発表をお断りすることがありますのでご注意下さい.

照会先:山本泰生
静岡大学情報学部
E-mail: yyamamoto(at-mark)inf.shizuoka.ac.jp


人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて(2015年度より)

2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は紙冊子に掲載されると同時に,学会事務局で資料ID(※1)を付与した上で学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/ )上のPDFファイルとして閲覧可能となります.

発行日(※2)から一年間は,一本あたり(非会員 600円+消費税,学会員 300円+消費税,KBS登録会員 0円)にて販売します.一年間の保留期間(エンバーゴ)後は無料購読できるようになりオンライン公開されます.

KBS研究会への登録は,指定の申込用紙にご記入の上,FAXにてお申込み頂けます.年会費は4000円です.
(ご参照)
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-registeration/
研究会の<新規登録>および<登録変更>のお知らせ

なおAI書庫上のデータには,標準的な識別子(番号)は付与されませんが,一般的
な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に検索できる
ようになります.

(※1)研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より)

 研究会資料ID(論文ID)の付与ルールを下記のように統一しました.
  資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)] 例:SIG-SWO-021-03
  巻: 研究会の通算の開催回数 例:21
  号: 特定の回での論文の発表順 例:3
  頁: 研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する.
 A) 各回でページナンバリングしている場合は,そのページ情報を使用
 B) そうでない場合には、発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」

(※2)紙媒体の奥付に記載された発行日