RT @korguchi: 利用価値の高い音声データの録音手順 https://t.co/jLeeijyuwQ

https://t.co/qdMLWsykLn てんかん患者の脳波異常検知 医者の方はてんかん発生位置を特定したいと思うが、異常発生位置が正しいとは限らず、特定部位周辺に異常脳波が発生することもあるから、周辺とのバランスを考える必要がある気もする

RT @toshikikawamoto: JSAIで6/6(火) 17:00から「匂いに関する言語埋め込み空間の作成」という題目で発表します。 嗅覚の研究室との共同研究で、なかなか珍しめだとは思いますが、良かったら聞きに来てください！ https://t.co/KWFkzTlI…

RT @SHIMASHObio: J-STAGE Articles - 衛星画像を活用したAI漏水調査について https://t.co/Chvuh91bzL 一応論文(？)も出てるのですが、科学のルールに従った記述とは見受けられないのですよね‥。そもそも物理的な原理に疑念が…

RT @Materials_boy: 京都大学　加納学先生の『機械学習によりスケールアップを上手くやる』という話、今後がとても楽しみです(^^) 加納先生note https://t.co/RdRZHOFb49 加納先生　文献 https://t.co/RIF28BRK9r

@2dimlover TTSにおけるアクセントの重要性は、以下の論文でも述べられてますね~ https://t.co/isj65sSuC1 一方で、このアクセントをデータセットに付与したり、推論時にどう扱うかは日本語データセットの現状の課題です...

説明可能AIにおける上位概念を考慮したナレッジグラフからの説明変数選択 https://t.co/ptMcMUg929

RT @Ohkubo2021: かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

RT @ballforest: 解説 深層学習を用いた異常検知技術 https://t.co/B2cCczaBhz

利用価値の高い音声データの録音手順 https://t.co/jLeeijyuwQ

確率解析が最近のマイブーム - 確率解析学のなりたち https://t.co/PSGuPN3NZi - 確率解析の生い立ちと成長https://t.co/qDgqIt6LuY

確率解析が最近のマイブーム - 確率解析学のなりたち https://t.co/PSGuPN3NZi - 確率解析の生い立ちと成長https://t.co/qDgqIt6LuY

自分のコードを使っていただいているレターが発表されていました。感謝です。 #emcl2 https://t.co/xIpGtRAVLc

JSAIで6/6(火) 17:00から「匂いに関する言語埋め込み空間の作成」という題目で発表します。 嗅覚の研究室との共同研究で、なかなか珍しめだとは思いますが、良かったら聞きに来てください！ https://t.co/KWFkzTlIdf #JSAI2023

私は日本の水道の漏水をALOS-2で検知するのは無理だって常々大っぴらに言ってるんだけど、なかなか理解してもらえないんだよねぇ…… 「5段階評価って言いますけど1と5でどれくらい危険度が違うんですか？」って問いに答えられないんだもの（5段階評価であることは https://t.co/sLu4EoT4VW 参照）

J-STAGE Articles - 衛星画像を活用したAI漏水調査について https://t.co/Chvuh91bzL 一応論文(？)も出てるのですが、科学のルールに従った記述とは見受けられないのですよね‥。そもそも物理的な原理に疑念がある以上は、公費を突っ込むのは勘弁して頂きたいところですが‥

京都大学　加納学先生の『機械学習によりスケールアップを上手くやる』という話、今後がとても楽しみです(^^) 加納先生note https://t.co/RdRZHOFb49 加納先生　文献 https://t.co/RIF28BRK9r

@goto_yuta_ 敬語変換は東北大さんのがありますね https://t.co/GS02aFiwwK https://t.co/SwsCKtKa4d

@nino_pira 新旧含めて、このPDFがまとまっていると思います。2022年5月発行なので最近ですね。 https://t.co/O2PKS3aqKu

今月の人工知能学会誌の私のブックマークの特集が「不均衡データ分類」で、応用例・解説・手法のリンク集になっていた 大崎美穂. 2022. “私のブックマーク：不均衡データ分類.” 人工知能 37 (3): 376–81. https://t.co/fCFKZKls9K

サーベイ論文「Deep Learningを用いた移動物体間のインタラクションを考慮した経路予測の研究動向」が公開されました。 https://t.co/hQRDmM47Ex

京大加嶋先生et al.のこの強化学習の解説はすばらしい。 https://t.co/jXLQHjFIKh 既存の強化学習の解説の大半は、たぶんゲームとかの応用が頭に入っている人はいいのかもしれないけど、ゲーマーじゃないおれには理解不能だった。こういう風にズバっと問題設定を言ってほしかった。さすが。

かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

解説 深層学習を用いた異常検知技術 https://t.co/B2cCczaBhz