posi_posi (@posi_posi8)

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PINNという、物理法則に基づいたニューラルネットワークがあるのか。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/Improving the efficiency of training physics-informed neural networks using active learning https://t.co/GxX6300Uok
"本研究では学習用プロンプトを二段階最適化により最適化するinstruction optimizationを提案し、instruction tuningに最適なプロンプトを明らかにする。" 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/汎用言語モデル学習のためのプロンプト最適化 https://t.co/4qjX1NMysF
?! "実験の結果,人間がオペレーションするよりも安定かつ高速に解説音声を提供可能であることが分かった." 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/野球中継における画像認識を用いた解説自動付与 https://t.co/9nkQPwHo7S
"データ拡張は画像処理分野では研究が多いが時系列データに対する事例はまだ少なく発展途上である。" 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/周波数領域での最適輸送による心電図データ拡張 https://t.co/5aaLSkfAVg
"説明性の高い有向グラフの形で上記関係を探索可能な,Bayesian NetworkやLiNGAMに代表される因果探索手法に注目する." 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/健康診断データを用いた因果探索手法の適用可能性検討 https://t.co/UiKAFczJcR
kaggleっぽい(やってるな)。 "今回用いた解析手法は、決定木のアンサンブル法(Random Forest、XGBoost、Light GBM)である。" 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/機械学習を用いた高分子複合材料における疲労限の予測 https://t.co/8aEZhh8Swi
気になる。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/眼底画像の年齢推定モデルに対するDiDAとGrad-CAMの注目領域の比較 https://t.co/tUKtdnWU7N
SVMの特徴量の提案。 kaggleとかsignateにも役に立ちそう。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/サポートベクターマシンによる配電線地絡様相診断 https://t.co/m6vfxS2f0B
異常検知にも使えそう。 "ドメインシフト評価指標はデータセット間の同時確率分布の不一致度(ドメインシフト)を評価する指標" 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/ドメインシフト評価指標を用いた個人差評価に基づくうつ病の判別手法 https://t.co/vN1JifZtjz
LSTM "心拍変動解析とニューラルネットワークを用いた睡眠時無呼吸症候群スクリーニング手法を開発" 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/心拍変動解析とニューラルネットワークを用いた睡眠時無呼吸症候群スクリーニングAIの開発 https://t.co/62TSJ8B4uz
ガウス過程回帰の応用は興味ある。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/地震動の深層生成モデルとマルチタスクガウス過程回帰を組み合わせた構造物の地震応答解析のサロゲートモデル構築 https://t.co/N3yRzwyiuN
微小地震のクラスタリングや、異常検知など、勉強になりそう。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/信号処理と機械学習を活用した地震波形ビッグデータ解析による地下断層の探索 https://t.co/vLSgL2FH62
"ブロック図で表現可能な規則であれば、どのような規則でも知識グラフとして表現することが可能である。" 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/様々な規則を表現する知識グラフの構築方法 https://t.co/UDkqZ6DuY3
講演内容とはズレるけど、自然言語処理を組み合わせることで、香りの予測の精度や表現力が上げられないか。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/匂いに関する言語埋め込み空間の作成 https://t.co/igjQGUoGYW
やりたいよね。 "特定分野の膨大な研究事例から対象問題に対するアプローチであるアイデアや手法に関する技術情報が参照できれば大変有用性が高いと考えられる." 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/論文テキストを知識源とした情報推薦 https://t.co/vfWmFUXxA8
気になる。 "T5を生医学分野の論文で追加学習したSciFiveを利用し,さらにScopusに含まれる抄録データで追加学習を行うことで,化学に関する専門知識の抽出精度向上を図った." 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/事前学習済み言語モデルによる専門知識抽出の検討 https://t.co/okQ9SlocW4
具体的なことは書いてないけど、基盤モデルを気になる。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/Foundation Models を活用した気候変動対策(仮) https://t.co/0M5xmUJVu1
ガバナンス周りは、会社の総務部とか情報システム部にみてもらって、いい感じに整えてほしい。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/「社会の大丈夫をつくっていく。」ためのAI技術開発とAIガバナンス https://t.co/p3dJ9wplK2
パナソニックのAI活用事例。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/パナソニックのAI活用事例 https://t.co/x1bmYv1JCd
製造業でのAIの研究事例 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/トヨタ自動車未来創生センターにおけるAI研究のご紹介 https://t.co/Up4sWCuyCm
2017年のマカフィーbot大戦を思い出した。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/新聞と株式掲示板を用いた金融指標の予測と売買シミュレーション https://t.co/ydt9eDvHau

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小データ関連だと赤穂先生の以下の記事も好き
電気化学会誌「電気化学」の「電気化学におけるマテリアルDX」という特集号に最近の研究成果を寄稿しました。 透過電子顕微鏡内部で全固体電池を動かしながらLiの動きを観る、という研究です。 オペランド透過電子顕微鏡法を用いた全固体 Li 電池内部の電気化学反応の可視化 https://t.co/cXjC21pI7y
電気化学会の会誌の「電気化学のマテリアルDX」という特集に寄稿しました。 第一原理計算と遺伝的アルゴリズムを使って、ペロブスカイト太陽電池などに応用されるいくつかのハイブリッド材料の結晶構造を予測できたという内容です。 ご興味ある会員の方はご覧ください。 https://t.co/bNZuvFZG8O
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
異常検知を活用した企業の特許戦略変化の発見。イノベーションIP・コンサルティングの発表。会社名は初めて知ったが、著者は知ってる。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/ブルー・オーシャン戦略による市場創造に向けた異常検知技術を用いた特許戦略変化の知識獲得 https://t.co/qAfQNuzTC8
科学実験の自動化に関する研究。理研。気になる。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/自動実験ラボの自律化に向けた自己保守能力の提案 https://t.co/yqVuLo6SnH
これも気になる。 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)/化学反応に関する情報抽出システムを用いた論文データベース分析システム https://t.co/SlxTiOg9T9
測定データの共通フォーマットMaiMLに関する応用物理の記事がようやくオンラインで公開されていました(これまでは内閣府の議事録に断片的な情報があるだけだった)。 概念的な話と技術的な部分のチラ見せがメインですが、マテインフォ界隈で興味ある方はぜひ一読を。 https://t.co/SSG68Gnv9V
日本物理学会誌は宝の山。積ん読ではもったいない。 https://t.co/PPAmhnkLII 皿にこぼしたコーヒーの滴が乾くと円環状にあとが残る。なぜか。蒸発にともなう液滴中の水の流れのせい。蒸発とは何か。流体、相転移、拡散... 。身近な問題に微分方程式をあてはめて解く物理学の王道。
AlphaFold2の登場で深層学習による構造モデリングの有用性が広く知られるようになりました。そうした発展を学べる日本語で書かれた総説で、AlphaFold2の原理と限界についても解説されています。 https://t.co/z4gNd22fSd
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
https://t.co/IERd8snakM 3年くらい前に機械学習のコモディティ化という原稿を書いた。 物理学者がぼけーっとしてる間に機械学習の専門家がどんどん課題を解いてしまうよという記事を書いたんだけど物理学でこれが起きるのに自然言語処理でこれが起きているのを目の当たりにしている。

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