第 9 回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会 プログラム 会場:千葉大学西千葉キャンパス 7 月 8 日(金):アカデミック・リンク・センター1 階 コンテンツスタジオ「ひかり」 7 月 9 日(土):工学部 13 号棟 2 階アクティブラーニング室 ※ 開催日ごとに会場が異なりますのでご注意ください ※ 各発表の「...」の後の数字は講演論文集のページ番号です。 7 月 8 日(金) 会場:アカデミック・リンク・センター1 階 コンテンツスタジオ「ひかり」 13:00-14:00 学習・最適化アルゴリズム 司会 畠中 利治(大阪大学) 関数最適化における群知能のモデルに関する考察 岩崎 悟,肖 恒,〇 畠中 利治(大阪大学),内種 岳詞(理化学研究所) ....................... 1 学習データの分布に基づいた楕円形基底関数を用いたラジアル基底関数ネットワーク 〇 杉浦 宏樹,岡本 卓,小圷 成一(千葉大学) ............................................. 5 14:10-16:10 ロボティクス 司会 増田 寛之(富山県立大学) Visual-based Docking Simulation of Underwater Vehicle Using Stereo Vision under Dynamic Light Environment 〇 Myo Myint,米森 健太(岡山大学),矢納 陽(川崎医療短期大学) , Khin Nwe Lwin,見浪 護(岡山大学)................................................... 10 Visual Servoing to Longitudinally Moving Object Based on Hand/Eye-Vergence Dual Cameras System 〇 寇 ギョウ郡,田 宏志,見浪 護(岡山大学) ............................................ 16 Analysis of Bracing-Constraint Dynamics with Energy-efficient for Elbow-bracing Manipulator 李 想,見浪 護(岡山大学),〇 韓 寒,魏 延輝(哈爾浜工程大学) .......................... 28 3 次元距離カメラを用いた未知物体把持のためのロボット知覚 〇 増田 寛之,本吉 達郎,小柳 健一,大島 徹(富山県立大学) ............................. 23 16:20-17:30 コンピューテーショナル・インテリジェンス・フォーラム 2016 司会 本間 経康(東北大学) 16:20-16:30 開会挨拶 16:30-17:30 人工知能を活用した新しい社会創発へのチャレンジ 講師:渡辺 祐樹(カラフル・ボード株式会社) 18:00-20:00 技術交流会 会場:けやき会館 1 階・レストラン・コルザ 7 月 9 日(土) 会場:工学部 13 号棟 2 階アクティブラーニング室 10:00-12:00 【テーマセッション】高次元ニューラルネットワーク 企画:SICE 部門連携・活性化委員会 応用クリフォード代数 WG 司会:新田 徹(産業技術総合研究所) 複素特異階段追跡法の解品質と計算時間の実験評価 〇 佐藤 聖也(産業技術総合研究所),中野 良平(中部大学) ................................ 35 深層複素ニューラルネットワークの学習特性 〇 新田 徹(産業技術総合研究所) ....................................................... 42 パラメータの自動調整が可能なカオス四元数多方向連想メモリの改良 白石 充,〇 長名 優子(東京工科大学)................................................... 50 ホップフィールド型八元数ニューラルネットワークのモデルとエネルギー関数の存在条件 〇 黒江 康明,飯間 等(京都工芸繊維大学)............................................... 58 13:00-14:30 判別・推定・ニューラルネットワーク(1) 司会:関 宏理(大阪大学) 機械学習技術を用いた浴室内事故検知通報システム 〇 小林 祐介,岡本 卓(千葉大学)....................................................... 64 自己符号化器による静脈画像の雑音除去 〇 柏原 考爾(徳島大学) ............................................................... 68 単一縞情報を用いた 3 次元計測のためのブランチカット型符号推定法 〇 北原 大地,山田 功(東京工業大学)................................................... 73 14:40-16:10 判別・推定・ニューラルネットワーク(2) 司会:市村 匠(県立広島大学) 判別分析の新理論と遺伝子解析 〇 新村 秀一(成蹊大学) ............................................................... 77 Tackling Control Problems in General with Unified Neural Models 〇 ヴァルガス ダニロ ヴァスコンセロス,村田 純一(九州大学) ............................ 85 忘却機能を持った Deep Belief Network による構造適応型学習 〇 鎌田 真(広島市立大学),市村 匠(県立広島大学) ...................................... 92 至 穴川 至 小仲台 N 野球場 体育管理施設 音楽系・ 体育系 サークル会館 テニスコート 陸上競技場 サッカー・ラグビー場 普遍教育センター、言語教育センター 弓道場 武道場 体育施設 音楽棟 千葉大学・上海交通大学 国際共同研究センター ゴルフ練習場 Ķ ĵ Ĵ 教育学部 ň 欅 通 り 西 通 り 至 東京 ij Ň Ņ 総合校舎 Ĵ ij 先進科学センター、理学系総合研究棟 Ń IJ 有害廃棄物 管理施設 共用機器 センター 銀 杏 通 り Ĵ ij 文学部 法政経学部 IJ 附属図書館 アカデミック・リンク・センター ア カデ デミック ミック リンク センタ サイエンスパーク センター 統合情報 センター 施設環境部 キャンパス整備企画室 アイソトープ 実験施設 自然科学系 総合研究棟 1 IJķ 次世代モビリティパワーソース 研究センター IJĸ IJĶ IJĵ ĵ 総合学生支援センター 総合学 総合 合学 学生支援セン 援センタ センタ ンター ンター タ 弥 弥弥弥弥 生 弥弥 生生生生 通 通通通通 り りりり イングリッシュ イ ング ングリッ ッシュ シ ハウス ス ハウス 北門 理学部 ł 大学会館 プール ĵ ʼn ń 人文社会科学系 総合研究棟 文化系 サークル会館 附属小学校 Ķ ņ IJ 技術交流会 会場 けやき会館1F レストラン・コルザ 9⽇(⼟) 会場 ⼯学部13号棟2階 アクティブラーニング室 (13-202室) 正⾯階段を登ってください。 北 通 り 附属中学校 かたらいの森 か たらいの森 けやき会 けや 会館 けやき会館 8⽇(⾦) 会場 アカデミック・リンク・センター1階 コンテンツスタジオ 「ひかり」 弥⽣通りからの⼊り⼝は右側⾯です。 事務局 事 務局 正門 至 みどり台駅 IJĴ IJĴ フロンティア医工学センター IJij 自然科学系総合研究棟2 IJIJ IJı 東 通 り 学生支 支援プ 援プ プラザ 学生支援プラザ 知識集約型共同研究拠点 工学部 工 学部 ĺ 総合安全 総合 合安 合安 安全 全 Ĺ 衛生管理機構 衛 生管 管理 理機 構 ĸ 国際教育センター 国 際教育セ 際教 育セン セン センタ ンター ķ 工学系総合研究棟2 工学系総合研究棟1 ijı ijı 南 Ķ 通 環境リモートセンシング 研究センター ijIJ り ĵ 工学部 創造工学センター Ĵ アカデミック・リンク・センター全体図 松韻会館 松韻会 松 韻会 会館 ベンチャービジネスラボラトリー マルチキャリアセンター ij IJ 南門 附属幼稚園 ・ J R 西 千 葉 駅より西 千 葉 キャンパ ス南 門まで 徒 歩 約2分 ゲストハウス ゲス ハウス ゲスト トハ ウス ウ やよい保育園 やよ や やよい よい保育園 よい JR 西千葉駅 産業連携研究推進ステーシ 産業連携研究推進ステーション ・ 京 成 みどり台 駅より西 千 葉 キャンパ ス 正 門まで 徒 歩 約7分 ・ 千 葉 都 市 モノレール 天 台 駅より北 門まで 徒 歩 約10 分 至 汐見丘 至 千葉 ドアを開けて て I棟へ ドアを開けて ドア I棟へ Access ・JR 西 千 葉 駅より西 千 葉 キャンパ ス南 門まで 徒 歩 約2分 ・千 葉 都 市モノレール 天 台 駅より北 門まで 徒 歩 約10 分 ・京 成 みどり台 駅より西 千 葉 キャンパ ス 正 門まで 徒 歩 約7分
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