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「膨大なデータから学ぶもの」に関する研究会
           電子情報通信学会
パターン認識・メディア理解研究会(PRMU),データ工学研究会(DE) 共催
              第一種研究会 (6 月) 発表論文募集のご案内
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【日時】2008年6月19日(木)・20日(金)
【場所】小樽市民会館(北海道小樽市)
【申込締切】4月16日(水)
【論文締切】5 月中旬
【テーマセッション】「膨大なデータから学ぶもの,一般」

本テーマでは,データ工学,パターン認識・理解技術の両面から,大量データ
を扱う様々なアプリケーションの拡がりと,検索・ブラウジングによるインタ
ラクションなどの新しい骨子をなす考え方について議論を深めるため,
知識基盤社会の推進に重要な基盤技術となるデータ解析について広く研究発表を
募集します.

ここ数年のうちに、ウェブ情報のようにこれまでにないデータが大量にかつ時々
刻々と集まる状況が見られ、また、その種類や性質も多様なものへと変貌を遂げ
います。データの多さが必ずしも情報量の増加につながらないこと
が大きな問題です。知識発見やパターン認識においても、計算量のみならずメモ
リ量も考慮した扱いが必要になってきています。また,アプリケーションとして
も,検索,ブラウジング,インタラクションなど,両研究会で共通するユーザ支
援の方法論に様々なものが産み出されてきています.

このような流れをうけ,データ工学研究会では PRMU (パターン認識・メディア
理解)研究会と共催で,「膨大なデータから学ぶもの」と題したテーマセッショ
ンを開催することに致しました.一昨年度から両研究会の間で,基礎技術に関す
る興味深い議論が始まっています.今年も検索,ブラウジング,インタラクショ
ン等の膨大なデータの効率的な処理方法に関する興味深い発表や議論が起こるこ
とが期待されます.研究発表や議論への参加を広く募集します.

なお,一般セッションの発表も開催いたしますので,こちらへのご投稿も
よろしくお願い致します.


テーマ担当:PRMU:工藤峰一(北大)・新井啓之(NTT)
:DE:鈴木 優(立命館大)

【発表申込先】
下記研究会発表申込システム
 http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=DE
からお申し込みください.

【問合先】
鈴木 優(DE研究会幹事/立命館大学)
Email: de-staff@mail.ieice.org
TEL: 077-561-5275 FAX: 077-561-5203

大町真一郎(PRMU研究会幹事補佐/東北大学)
E-mail: prmu-submit@mail.ieice.org
TEL: 022-795-7087 FAX: 022-263-9418