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研究の背景・目的


論理関数や組合せ集合などの離散構造を表す大規模データを計算機上にコンパクトに表現し演算処理を効率よく行う技法は,計算機科学の様々な応用分野に共通する基盤技術として非常に重要であり,現代社会に対する大きな波及効果を持ちます.研究代表者の湊は過去6年間に渡りJST ERATO湊離散構造処理系プロジェクトの研究総括を務め,ZDD(Zero-suppressed BDD; ゼロサプレス型二分決定グラフ)をベースとした離散構造処理系の研究開発とその工学的応用に取り組んできました.列挙・圧縮・索引化の技法と融合させた超高速・大規模な離散構造の演算処理は,世界的にも先駆的な技術であり,しかも実用レベルでも十分通用する性能を有していることから,その方向性は多くの研究者から賛同を得て組織的広がりを見せており,関連研究者による応用分野の研究プロジェクトへの発展に成功しつつあります.これらの研究活動を引き継ぎ,支えるために,離散構造処理系のコアとなる部分に研究者が集まる「場」を継続的に提供し,競争力の源泉となるアイデアを醸成し続けることが科研費・基盤研究(S)「離散構造処理系の基盤アルゴリズムの研究」(通称:基盤(S)離散構造処理系プロジェクト)の目的の1つとなっています.

セミナーのご案内

 

トピックス

文法抽出としての手続き的知識の雛形の学習

開催日2017年11月20日(月曜日)
開催時間15時00分-16時00分
発表者吉成 未菜里
開催場所VBL 301B
 

劣モジュラ秘書問題のアルゴリズムと拡張について

開催日2017年11月20日(月曜日)
開催時間16時00分-17時00分
発表者藤井 海斗
開催場所VBL 301B
 

TBA

開催日2017年11月27日(月曜日)
開催時間16時00分-17時00分
発表者南 賢太郎
開催場所VBL 301B
 

TBA

開催日2018年1月15日(月曜日)
開催時間16時00分-17時00分
発表者江原 瑶
開催場所VBL 301B
 

2本の論文が AAAI-2018 に採択されました。

以下の2本の論文が AAAI-2018 に採択されました。

Shinsaku Sakaue and Masakazu Ishihata:
"Accelerated Best-first Search with Upper-bound Computation for Submodular Function Maximization"

Satoshi Hara and Masakazu Ishihata:
"Approximate and Exact Enumeration of Rule Models"
(2017/11/15 15時50分 By Ishihata)
 

秋のワークショップの参加申込みありがとうございました。

2017年度の秋のワークショップ(基盤(S)合宿)は11/12(日)~14(火)に、北海道厚岸町で開催いたします。最新情報はこちらをご確認ください。
(2017/09/07 19時32分 By Ishihata)
 

PECCS/PEC 2017 Best Paper Award 受賞

以下の論文が the 7th International Joint Conference on Pervasive and Embedded Computing and Communication Systems (PECCS/PEC 2017) の Best Paper Award を受賞しました。

Reona Minoda, Shin-ichi Minato:
"Efficient Scenario Verification of Proximity-based Federations among Smart Objects through Symbolic Model Checking"
(2017/08/08 12時40分 By minato)
 

人工知能学会 2016年度 研究会優秀賞 受賞

以下の論文が 人工知能学会 2016年度 研究会優秀賞 を受賞しました。

井上祐馬, 湊真一:
「順列のサイクルタイプ同値類分割に対する順列決定グラフの適用」
SIG-FPAI-504-09, 第101回,2016年8月7日
(2017/08/07 12時33分 By Ishihata)
 

Statistical Emerging Pattern Mining に関する論文が KDD-2017 に採択されました。

統計的に有意な Emerging Pattern の列挙に関する論文が The 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-2017) に採択されました。
本成果は東京大学の 小宮山純平 助教が本プロジェクトに滞在中に、弊プロジェクトと共同で行った研究の成果です。
(2017/06/21 15時21分 By Ishihata)