[共催イベント] The first workshop on NSF-JST SICORP Smart & Connected Communities Project

2/25-27 で九州大学サイバーセキュリティセンターとの共催ワークショップを開催しました。 We held the workshop as a co-sponsor with Cybersecurity Center at Kyushu University. プログラムはこちらで公開しています。 The program is available here. 2/25 2/26 2/27 ワークショップの様子はこちらでも公開しています。 More photos are available here.

【キャンセル】講演会開催(2020年3月24日)のご案内

3/2 追記: 下記イベントはキャンセルされました。 This event has been canceled. IEEE Computer Society Fukuoka Chapterでは、下記の講演会を開催いたします。 奮ってご参加ください。 記 【講演タイトル / Title】 “Some Shades of Grey!” – Interpretability and Explainability of Deep Neural Networks 【講演者 / Speaker】 Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel (ドイツ人工知能研究所テクニカルディレクタ) 【日時 / Date】 24th March 2020, 13:00-14:00 (+Q&A) (令和2年3月24日(火)13:00~14:00+質疑応答) 【場所 / Location】 Kyushu University Ito… Read more

[共催イベント]火の国情報シンポジウム2019開催のご案内

IEEE Fukuoka Section, Computer Society Fukuoka Chapterが共催する火の国情報シンポジウム2019のご案内です。 □□□□□□□□ 火の国情報シンポジウム2019 □□□□□□□□□ 主催:情報処理学会九州支部 共催:IEEE Fukuoka Section    IEEE Fukuoka Section, Computer Society Fukuoka Chapter    IEEE Fukuoka Section, Circuits and Systems Society Fukuoka Chapter 日程:2019年3月2日(土),3日(日) 会場:熊本大学 黒髪南キャンパス 工学部2号館    (〒860-8555 熊本市中央区黒髪2-39-1)    熊本大学黒髪南キャンパスへのアクセス    https://www.kumamoto-u.ac.jp/campusjouhou/access    熊本大学黒髪南キャンパスマップ (会場は正門から入って徒歩3分)    https://www.kumamoto-u.ac.jp/campusjouhou/map_kurokami_2    Google map http://bit.ly/kumamoto-u-bldg2 内容:一般講演 分野:情報科学,情報工学に関連する全分野 発表資格:制限はありません 発表申込期間:2018年12月下旬(予定) から 2019年1月24日(木)17:00まで 論文提出期間:2018年12月下旬(予定) から 2019年1月31日(木)17:00まで シンポジウムWebページ:https://www.ipsj-kyushu.jp/events/hinokuni-init □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□… Read more

平成30年度(第71回)電気・情報関係学会九州支部連合大会のご案内

IEEE Fukuoka Sectionをはじめとして8つの学会九州支部が主催団体となり 平成30年度(第71回)電気・情報関係学会九州支部連合大会 が下記日程にて開催します。 開催日:平成30年9月27日(木)~28日(金) 開催地:大分大学 旦野原キャンパス 本連合大会では,連合大会国際セッションInternational Sessionを開催いたします。IEEE Computer Society Fukuoka Chapterでは,International Session (2): Computer Science and Information Technologies に協力しています。多数の皆様のご参加をお待ちしております。 平成30年度(第71回)電気・情報関係学会九州支部連合大会 連合大会国際セッションInternational Session http://www.jceee-kyushu.jp/asia_session 詳細は,平成30年度(第71回)電気・情報関係学会九州支部連合大会Webページ: http://www.jceee-kyushu.jp をご覧ください。

[後援イベント]火の国情報シンポジウム2018開催のご案内

IEEE Fukuoka Section, Computer Society Fukuoka Chapterが後援しております火の国情報シンポジウム2018開催のご案内です。 □□□□□□□□ 火の国情報シンポジウム2018 □□□□□□□□□ 主催:情報処理学会九州支部 共催:国立大学法人長崎大学 後援:IEEE Fukuoka Section IEEE Fukuoka Section, Computer Society Fukuoka Chapter IEEE Fukuoka Section, Circuits and Systems Society Fukuoka Chapter 日程:2018年3月1日(木),2日(金) 会場:長崎大学総合教育研究棟(文教キャンパス) (〒852-8521 長崎市文教町1-14) 長崎大学文教キャンパスへのアクセス http://www.nagasaki-u.ac.jp/ja/access/bunkyo/index.html 長崎大学文教キャンパスマップ(会場は、正門から入って徒歩3分) http://www.nagasaki-u.ac.jp/ja/access/bunkyo/index.html 内容:一般講演 分野:情報科学,情報工学に関連する全分野 発表資格:制限はありません 発表申込期間:2017年12月下旬(予定) から 2018年1月24日(水)17:00まで 論文提出期間:2017年12月下旬(予定) から 2018年1月31日(水)17:00まで シンポジウムWebページ:https://www.ipsj-kyushu.jp/events/hinokuni-init □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ ■発表申込■ (1) 申込方法 発表申込フォームにて,論文題目・発表者・所属・連絡先(住所,tel/fax,e-mail)・ アブストラクト(100字程度),キーワード等を記入してお申込みください.… Read more

第6回国際ワークショップ開催のご案内【九州大学サイバーセキュリティセンター】

九州大学 サイバーセキュリティセンター主催の第6回国際ワークショップ開催のご案内 九州大学 サイバーセキュリティセンターでは、 平成30年1月22日(金)に、JR博多シティ会議室において、 サイバーセキュリティに関する国際ワークショップを開催致します。 詳細等に関しましては、WSホームページ https://cs.kyushu-u.ac.jp/sicorp/info/6th-workshop/ をご覧下さい。 ご多忙のところ誠に恐縮に存じますが、 ぜひご臨席賜りますようご案内申し上げます。 ご参加を希望される方は、大変お手数ではございますが、 下記の応募フォームにご記入の上、1月12日(金)16時頃までに ご返信頂けましたら幸いです。 それでは、皆様のご参加を心よりお待ちしております。 ————記———— The 6th International Workshop on Cybersecurity (IWCS) ・応募フォーム https://goo.gl/forms/752nZZMcwUwoQYgF3 日時: 平成30年1月22日(月) 8:30-17:45 場所: JR博多シティ10F JR博多シティ会議室 〒812-0012 福岡県福岡市博多区博多駅中央街1番1号(博多駅直結) (参考:http://www.jrhakatacity.com/communicationspace/#Access) 092-292-9258 (9:00~17:30 土・日祝除く)

講演会開催(2017年11月21日)のご案内

IEEE Computer Society Fukuoka Chapterでは、下記の講演会を開催いたします。 奮ってご参加ください。 記 【主題】Questioning Common Deep Learning Practices and Advanced Applications 【プログラム】 1. Marcus Liwicki: Dynamic Cortex Memory and Applications 2. Fotini Simistira: OCR with LSTM using ocropus & ocropy 3. Michele Alberti: Initialisation of networks using PCA/LDA 4. Vinaychandran Pondenkandath: Transfer Learning All speakers are from University of Fribourg, Switzerland… Read more

平成29年度(第70回)電気・情報関係学会九州支部連合大会のご案内

IEEE Fukuoka Sectionをはじめとして8つの学会九州支部が主催団体となり 平成29年度(第70回)電気・情報関係学会九州支部連合大会 が下記日程にて開催します。 開催日:平成29年9月27日(水)~28日(木) 開催地:琉球大学 千原キャンパス   (沖縄県中頭郡西原町千原1番地) 本連合大会では,連合大会国際セッションInternational Sessionを開催いたします。IEEE Computer Society Fukuoka Chapterでは,International Session (2): Computer Science and Information Technologies  に協力しています。多数の皆様のご参加をお待ちしております。 平成29年度(第70回)電気・情報関係学会九州支部連合大会 連合大会国際セッション:  http://www.jceee-kyushu.jp/asia_session 詳細は,平成29年度(第70回)電気・情報関係学会九州支部連合大会 Web: http://www.jceee-kyushu.jp/ をご覧ください。

火の国情報シンポジウム2017を協賛いたします

火の国情報シンポジウム2017を協賛いたします. 是非投稿をご検討ください. □□□□□□□□ 火の国情報シンポジウム2017 □□□□□□□□□ 主催:情報処理学会九州支部 後援:国立大学法人鹿児島大学 協賛:IEEE Fukuoka Section IEEE Fukuoka Section, Computer Society Fukuoka Chapter IEEE Fukuoka Section, Circuits and Systems Society Fukuoka Chapter 日程:2017年3月1日(水),2日(木) 会場:鹿児島大学工学部共通棟(郡元キャンパス) (〒890-0065 鹿児島市郡元1-21-40) 鹿児島大学郡元キャンパスへのアクセス http://www.eng.kagoshima-u.ac.jp/access/index.html 鹿児島大学郡元キャンパスマップ(会場は、稲盛会館門から入って徒歩1分) http://www.eng.kagoshima-u.ac.jp/access/campas.html 内容:一般講演 分野:情報科学,情報工学に関連する全分野 発表資格:制限はありません 発表申込期間:2017年1月 4日(水) から 1月25日(水)17:00まで 論文提出期間:2017年1月 4日(水) から 1月25日(水)17:00まで シンポジウムWebページ:https://www.ipsj-kyushu.jp/events/hinokuni-init □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ ■発表申込■ (1) 申込方法 発表申込フォームにて,論文題目・発表者・所属・連絡先(住所,tel/fax,e-mail)・ アブストラクト(100字程度),キーワード等を記入してお申込みください. 発表申込フォームは,シンポジウムWebページからリンクしています. キーワードは,情報処理学会の論文誌投稿用のキーワード https://www.ipsj.or.jp/prms/office/show_keyword.do… Read more

張超(ZHANG Chao)副教授のご講演「Subspace Recovery Based Feature Learning」のご案内

12/20に九州大学伊都キャンパス ウエスト2号館3F システム情報科学府第5+6講義室で開催されます,張超(ZHANG Chao)副教授 (北京大学 信息科学技術学院)による「Subspace Recovery Based Feature Learning」を共催いたします. 詳細はこちらをご参照ください. 参加費無料,事前申し込み不要です.みなさまのご参加をお待ちしております. [Title] Subspace Recovery Based Feature Learning [Abstract] Subspace recovery based feature learning methods is a kind of feature learning method which is proposed recently. This kinds of methods aim at characterizing the relationship between data samples and then learning more discriminative feature by recovering… Read more