IEEE Systems, Man, and Cybernetics (SMC) Hiroshima Chapter

カテゴリー「日本語」の記事一覧

IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究会実行委員会奨励賞

2022年12月18日 / Award受賞者 日本語 /

– Ibuki Maeda (Hiroshima University)
“Considerations for Rules for Periodic Dynamic Scheduling Problems Obtained by Evolutionary Computation Methods”, co-authored with Tomohiro Hayashida, Daisuke Hirotani, Ichiro Nishizaki, and Shinya Sekizaki

– Hiroto Funabashi (Hiroshima City University)
“Fireworks Algorithms with Bandit Algorithms for Function Optimization”, co-authored with Tetsuyuki Takahama and Akira Hara

– Keiji Kurume (Hiroshima City University)
“Image Classification based on Noisy Student with Transfer Learning”, co-authored with Keiichi Tamura

IEEE SMC Hiroshima Chapter 学生貢献賞

2022年12月18日 / Award受賞者 日本語 /

– Akari Gengyo (Hiroshima City University)
For significant contribution to the activities of IEEE SMC Hiroshima Chapter as a student committee member of IEEE SMC Hiroshima Chapter Young Researcher Workshop 2021 and 2022.

– Jun Teraoka (Hiroshima City University)
For significant contribution to the activities of IEEE SMC Hiroshima Chapter as a student committee member of IEEE SMC Hiroshima Chapter Young Researcher Workshop 2021 and 2022.

2023~2024年 IEEE SMC Hiroshima Chapter 役員について

2022年11月07日 / 日本語 /

IEEE SMC Hiroshima Chapterでは,IEEE bylawsに従い,2023~2024年の役員についての立候補者を募集し,2023年1月1日~2024年12月31日のIEEE SMC Hiroshima Chapter役員として下記のメンバーが選出されました.

Chair: 広谷 大助(県立広島大学)

Vice Chair: 林田 智弘(広島大学)

Secretary: 酒井 達弘(島根大学)

Treasurer:  佐々木 豊(広島大学)

新役員の略歴

IEEE SMC Hiroshima Chapter 主催 Special Lecture

2022年11月05日 / 日本語 講演会 /

2022年12月18日(日)にIEEE SMC Hiroshima Chapter 主催 Special Lecture を開催します.

日時:2022年12月18日(日)15:15開始
 ※ 13:30開場予定.同日,14:00からChaper主催のAward 授与式および受賞記念講演会を開催します.
会場:県立広島大学 サテライトキャンパスひろしま 501・502講義室
(広島市中区大手町1-5-3 [google map])

◎プログラム
15:15~16:50 Special Lecture

◎ 参加費:無料

◎ 参加申し込み:
 こちらより,事前の参加登録をお願いします.(12月15日(木)締切)


Special LecturPDF

講師:鎌田 真 先生
 広島市立大学 情報科学研究科 知能工学専攻 准教授

講演題目:「構造適応型深層学習の開発とその応用事例」

講演概要:人工知能の中でも,ディープラーニング(深層学習)は,画像認識コンペ等で優秀な成果を示すようになり,様々な分野での産業応用が行われている。本研究では,深層学習の一手法であるDeep Belief Network (DBN)について,入力データの特徴に応じてネットワーク構造を学習中に自動で求める構造適応型深層学習を開発した。本講演では,開発した手法の応用事例として,医療画像における疾病分類,コンクリート表面のひび割れ検出等の成果について紹介する。

2023~2024年 IEEE SMC Hiroshima Chapter 役員選挙候補者公募について

2022年10月01日 / 日本語 /

SMC Hiroshima Chapter 会員各位

2023~2024年 IEEE SMC Hiroshima Chapter 役員選挙候補者公募について

選挙管理委員会委員長 丹羽 啓一

IEEE SMC Hiroshima Chapterは,IEEE bylaws に従い,2023~2024年度の役員選挙を行います.
任期は,2023年1月1日から2024年12月31日までの2年間で,選挙により選出する役員は,次の通りです.
Chair 1名,Vice Chair 1名,Secretary 1名以上,Treasurer 1名

くわしくはこちらをご参照ください.

IEEE SMC Hiroshima Chapter リポジトリについて

2022年05月20日 / 日本語 /

IEEE SMC Hiroshima Chapterで毎年7月頃に開催している若手研究会の講演論文集をリポジトリとして公開しています.研究会開催後,半年から1年後にリポジトリ公開されます.

このたび,リポジトリのURLが下記の通り変更となりましたので,お知らせいたします.

IEEE SMC Hiroshima Chapter リポジトリ(新しいウィンドウが開きます)

IEEE SMC Hiroshima Chapter
Chair 林田 智弘(広島大学)

2022 IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究会の開催およびウェブサイト開設について

2022年04月22日 / 日本語 /

開催案内

2022 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会を下記の日時で開催いたします.

開催日時

2022年7月9日(土)

会場

ハイブリッド形式での開催を予定しています.

  • 現地会場:広島工業大学 五日市キャンパス(予定)
  • オンライン:ZOOM

各種締め切り

【発表申込】2022年6月10日(金)

【原稿提出】2022年6月17日(金)

【参加申込】2022年7月6日(水)

ウェブサイト

若手研究会2022の詳細については,ウェブサイトをご参照ください.

IEEE SMC Hiroshima Chapter Best Presentation Award

2022年04月18日 / Award Award受賞者 /

– Prof. Shinya Sekizaki (Hirohsima University)
“A multi-objective evolutionary algorithm for decision support using infeasible information”, co-authored Ichiro Nishizaki and Tomohiro Hayashida

IEEE SMC Hiroshima Chapter 主催 Special Lecture & Award 授与式のお知らせ (2022/4/17開催予定)

2022年03月05日 / 日本語 講演会 /

2022年4月17日(日)にSpecial Lecture & Award 授与式を開催します.

日時:2022年4月17日(日)14:00開始

プログラム
 14:00~14:15 Award 表彰会
 14:15~15:45 Special Lecture

◎ 開催形式:オンライン形式
【オンライン会場】ZOOM
(参加申込をいただいた方には,事前に参加方法をご案内します.)
 *COVID-19 の感染状況によっては,開催方式を変更する場合があります.

◎ 参加費:無料

◎ 参加申し込み:
 こちらより,事前の参加登録をお願いします.(4月13日(水)締切)


Special Lecture (PDF形式はこちら

講師:関崎 真也 先生
 広島大学 大学院先進理工系科学研究科 助教

講演題目:「厳しい制約を持つ実問題における意思決定支援へ向けた進化型多目的最適化」

講演概要:実問題を対象とした意思決定においては,競合する複数の目的間のトレードオフの関係に基づき,意思決定者の選好を満足する代替案を同定することが求められる.実問題においては厳しい制約や大きな計算負荷を伴うことが多く,実行可能解の発見が困難である場合や,計算を途中で打ち切らざるを得ない場合も少なくない.実用性の観点からは,そのような場合でも意思決定において有用な情報を意思決定者に提示することが望ましい.また,実行不可能解の中には僅かな制約違反量で目的を大きく改善可能な解が含まれることがあるが,僅かな制約違反は少額の投資により解消できることから,意思決定支援の観点からは,実行可能解のみを意思決定者に提示することが必ずしも適切とは言えない.本講演会では,厳しい制約を有する実問題における意思決定を支援する進化型多目的最適化手法について,実問題への応用例も交えながら解説を試みる.

IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究会実行委員会奨励賞

2021年12月22日 / Award Award受賞者 /

– Daikichi Akagi (Hiroshima Institute of Technology)
“Chlorophyll Concentration Estimation Using
the Visible Light Spectrum of Water Surface Images”, co-authored with Ayumi Matsumoto and Toshihiko Hamasaki

– Ibuki Maeda (Hiroshima University)
“Solving the Cyclic Dynamic Scheduling Problem
with the Parallel Genetic Programming Using the Elite Individuals”, co-authored with Tomohiro Hayashida, Daisuke Hirotani, Ichiro Nishizaki, and Shinya Sekizaki

– Naoki Takahashi (Hiroshima University)
“A Study of Robust Unit Commitment based on
IGDT Against Uncertainties of Photovoltalic Power”, co-authored with Yutaka Sasaki, Yoshifumi Zoka, and Naoto Yorino