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ECS事例セッション(1/2)

目次 1. 会場 1 2. フロアマップ 1 3. 特別招待講演 1 4. 招待講演 2 5. パネルディスカッション 2 6. ポスターセッション 2 7. オーサーズコーナー 2 8. イブニングセッション 3 9. 商業展示 コマーシャルセッション Luncheon Seminar

目次 1. 会場 1 2. フロアマップ 1 3. 特別招待講演 1 4. 招待講演 2 5. パネルディスカッション 2 6. ポスターセッション 2 7. オーサーズコーナー 2 8. イブニングセッション 3 9. 商業展示 コマーシャルセッション Luncheon Seminar

... 概要: 弊社は、高難度化する半導体解析に対応するた め、各種解析装置を供給しています。新型 FIB-SEM 「Ethos NX5000」は、ナノプローバで抽出した欠陥 位置での高精度 TEM 薄膜試料作製を可能としまし た。また、FIB-SEM による前処理と AFM の SSRM 機能を利用した拡散層の解析事例もご紹介します。 ...

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PDFファイル 3O1 「インタラクティブセッション」

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... [ 渕 2012] 渕祥平 , 小方孝 : プ プ理論 包括的実装 物 語生成 融合 , 第 26 回人 知能学会全国大会 論文集 , 1N2-OS-1b-7 (1N2-OS-1b-7in), 2012. [Imabuchi 2013] Imabuchi, S. & Ogata, T.: Methods for Generalizing the ...

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... 特 芸術表現活動 創造性や社会性 顕著 現 例 現代 社会 入 あ 活 動 1 即興的 表現場面 挙 う [ 中 12] 即興的 表現場面 変化 環 境 や共演者 観客 即時的 対 応 表現 行 いく必 要 あ [Mendon ç a 07] 様々 関係性 中 表現 複 雑 ン ン 営 ...

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... それに向けたアプローチの1つとして脳の模倣がある ∗1 。脳 は、大脳皮質、大脳基底核、海馬、小脳など様々な器官から構 成されているが、知能に関係する主要な器官の計算論的モデル は、不完全ながらすでに出そろっている。例えば大脳基底核は 強化学習を行っており、報酬期待値を最大化する意思決定に関 与すると考えられている。主要な器官がお互いにどう連携して 脳全体の機能を実現しているかを解明し、解明された全脳アー ...

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... 関係数はそれぞれ 2 作品でのみ絶対値 0.2 以上であったが,そ れ以外の作品でもグラフ上で相関傾向が確認できた.代表と してデータ ...係を示すグラフを図 1,2 に示す.図 1 は主観的熱中度合いと CVR-R のグラフで,負の相関傾向が見られる.図 2 は主観的 熱中度合いとフラクタル次元のグラフで,正の相関傾向が見ら ...

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... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014 - 2 - さ イン ン 詞 概 念 辞 書 中 終 端 概 念 生 成 さ 各 イン ン 属 性 情 報 ッ 値 対 集 合 記 述 さ 状 態 実 体 イン ン 集 合 相 当 ...

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... は最初の課題となる.そのため,まずステージ 1 ではスマー トフォンを利用し「会場内を歩き回り NFC タグをスキャンす る」 「チームで協力してミッションを解く」といった基本的な ことが理解出来るよう設計した.また,ステージ 1 のミッショ ンはヒントを手掛かりに確実に解ける難易度に設定し,その後 ステージ毎に難易度を上げることで,クイズの得意不得意に ...

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... 3.2 ACO 型パターン抽出アルゴリズム ACO アルゴリズムは環境へのフェロモンの付加とフェロモ ンの蒸発から成り立つ.そこで,本研究においては,入力デー タセットを用いて環境にフェロモンを付加し,入力データセッ トにおける顧客の変化を時間経過とみなしてフェロモンの蒸発 を考える.初め,フェロモンの付加は,二つのノード間で行わ れる.二つのノードの間にフェロモンが付加されることによっ ...

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... 1. Introduction This paper describes an implemented system that offers a way to obtain meaning representations for natural language. The method involves conversion of parsed constituent treebank annotations into ...

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... から新たな変数を発見する」という営みは,図 1 中の「E」 におけるアブダクションに作用する.すなわち,変数の増加 とは「ある事実(味わい)に至るために想定できる仮説が増 える」ということを意味する.これはからだメタ認知におけ るもっとも重要な活動である,「ものごとを体験するとき, 自分のからだが相対する「モノの世界」を意識的にことば化 し,自分なりの意味解釈を施す」という営みの実践である. ...

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... 2. 現状分析 ソ ャ や 端 事 件 社 会的 問題 い 検閲 ベ 各運 営者 自己責任 委 通 報 応 対 応 消極的 体制 主流 あ 特 画像 検閲 い 国 主要 BPO 各社 人海戦 術 目視確認 依 い く一部 不正 投稿 膨 大 掛 ...

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... もので 2 億節に届くが,提案方法では 100 分の 1 以下に節の 数を削減していることが分かる . しかしながら , 提案方法 1 の Sequential Counter を用いた場合にはグラフの頂点数が 400 程度になると節の数は 1 億節になり , ...込み基数制約を用いた提案方法 2 では頂点数が 1 万,辺数が 10 ...

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... た CNF ( c∗ と s∗ )、 SATLIB ∗1 の問題の一部、およびドミノ敷 き詰め問題 [Knuth 11] を Sugar ∗2 で作成したもの( domino-∗ ) を用いた。変数の静的順序付けには MINCE[Aloul 01] ∗3 を用 いている。 CPU 時間の上限は 10,000 秒、メモリ使用量の上限 ...

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... 本的な簡単化手法の 1 つである包摂検査は,静的および動的 に実行する手法がこれまでにも提案されている.前者の例とし ては,定評あるプリプロセッサでもある SatElite [3] があり, 後者の例としては, Hamadi らにより提案された動的包摂検査 ...

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... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014.. 1D5-OS-11b-4in.3[r] ...

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... ≥ 1 となる.この性質はシンプルであるが, SAT 問題とフーリエ変換を結びつける基礎的な知見となる.また, t 値はフーリエ表現における問題の記述長とみなすことができ る. CNF 形式における記述長は節数に相当するが,これはラ ンダム SAT 問題の充足可能性や求解困難性を決定づける重要 な因子であることが知られている [2] .本研究では, t 値を用 いてこのような SAT ...

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... 2.2 Twitter からの課題と目標の取り込み 目標データ入力の間口を広げるため,ゴオルシェアから直接 入力できるだけでなく,ハッシュタグを用いた Twitter からの 課題入力・目標入力を可能にした.単純ではあるが,ハッシュ タグ #goalshare と #issue を持つツイートを社会課題と見な し, #goalshare と #goal を持つツイートを公的な目標と見な して LOD ...

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... 4.2 構造化された情報を切り替えるタブ機能 タブ機能では,図 3-C のように豆知識を除く 4 種類の情報 を選択することができる.選択された情報はタブ内に現在の地 域に応じた内容を表示する.タブ内に表示される情報の見出し 横の展開ボタンをクリックすると,詳細情報(見出しの説明や 画像)を閲覧することができる.加えて,見出しは Google 検 索にリンクしているため,クリックすれば見出しの内容に関連 する Web ...

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... 調整方法の提案と認知科学的評価,情報処理学会研究報告. GI , [ ゲ 情報学 ] , pp.1-7(2013) . [ 保木 2006] 保木邦仁 : 局面評価 学習を目指 索結果 最適制御,第 11 回 プ ン ワ ップ 2006 , ...

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... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014 3.2 過去クエリの蓄積とその参照支援 クエリ構成者が推論の影響を考慮してクエリを書き換えて いくために,過去に作成された参考となるクエリを提示するこ ...

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