JaLC IRDB Crossref DataCite NDLサーチ NDLデジコレ(旧NII-ELS) RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books DBpedia Nikkei BP KAKEN Integbio MDR PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB OpenAIRE 公共データカタログ ムーンショット型研究開発事業
Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event Detection by Social Sensors Takeshi Sakaki The University of Tokyo Yayoi 2-11-16, Bunkyo-ku Tokyo, Japan sakaki@biz-model.t.u- tokyo.ac.jp Makoto Okazaki The University of Tokyo Yayoi 2-11-16, Bunkyo-ku Tokyo, Japan m okazaki@biz- model.t.u-tokyo.ac.jp Yutaka Matsuo The University of Tokyo Yayoi 2-11-16, Bunkyo-ku Tokyo, Japan matsuo@biz-model.t.u-
SparseMatをつかった超解像処理を行います.このデモンストレーションは下記論文の実装になっています.詳細は以下論文やビデオをご覧ください. Farsiu, S.,Robinson, D., Elad, M., Milanfar, P.”Fast and robust multiframe super resolution,” IEEETrans.ImageProcessing 13 (2004)1327?1344. C++ //Super resolution with Bilateral Total Variation //Implimentation of a paper; //Farsiu, S.,Robinson, D., Elad, M., Milanfar, P."Fast and robust multiframe super resolution," IEEETran
巷 (もしかしたら非常に一部?) を騒がせているWWW2010に採択されたソーシャル検索エンジンAardvark論文 "The Anatomy of Large-Scale Social Search Engine" を読んで,ここ3日間ほど夜なべをして作成した輪講用資料を公開します.普段読まない類の論文だったので色々大変でしたが,非常に勉強になりました. ちょうど論文を読んだ頃にGoogleによる買収が正式発表になったので非常にタイムリーなネタとなりました. The Anatomy of Large-Scale Social Search EngineView more presentations from sleepy_yoshi. 論文や資料を見ればわかるとおり,個々の技術はオーソドックスな技術の組み合わせになっています.それを組み合わせてひとつのサービスという形で提供し,更に実際の
どの会議や雑誌に投稿すべきかの情報を共有するのは素晴らしい - 発声練習を読んで,そういやIR系のカンファレンスまとめを見たことがないなぁ,と思ったのでIR系の研究を取り扱っているまとめてみることにしました.とはいうものの,自分が通ったことないので,偉そうに語っている部分は全て又聞き情報と妄想によるです. 長らく書いていなかったので,「情報検索ことはじめ」シリーズにしてみました.今回が第3弾です. 過去の情報検索ことはじめシリーズ 情報検索ことはじめ〜研究者編〜 - 睡眠不足?! 情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - 睡眠不足?! 何が情報検索 (IR; information retrieval) なの? と言われると明確な定義を説明することができません.愛するIIRから引用します. Information retrieval (IR) is finding material (usual
E-mail: masui@csl.sony.co.jp Wearable Computing, Ubiquitous Computing 1 [10][14] CG (WearableComputer) Ubiq- uitous Computing 7 ( ) UNIX Real-World Programming. Toshiyuki Masui. Sony Computer Science Laboratories, Inc. ‘at’ ( ) UNIX (e.g. [9]) 2 glColor3f(0.0,0.0,1.0); glRectf(0,0,100,100); GUI AV % videocopy video1 TV1 � “video1” � “TV1” � “videocopy” / (PBE, Programming by Example)[4] / “MAX” 1:
実家に帰省中,電車の中で読んでた論文の紹介。 概要 k-meansはクラスタリングテクニックとして非常に基本的な手法である。 しかし、k-meansでは全データに対してラベリングを複数回繰り返す必要があり、全データ点を保存する必要がある、そこでk-meansの出力であるk個のクラスタ中心をワンパスで見つける方法を提案する。 ここで得られるクラスタ中心は最適値と比較したときにO(log k)の近似となっている ストリームアルゴリズムについて 本論文で言っているStreamingの意味としては入力を前から見ていって、すべて保存しないアルゴリズムのことを言っている。いわゆるオンラインアルゴリズムのように入力が入ってくるたびに何かしらの結果が得られるわけではない。また,ストリームの長さは有限である事を仮定している。 k-meansとは k-meansとはデータ点 X = {x_1 , ... x_
昨日ありました、PFIでのセミナーでの発表資料です。 研究開発のチームの紹介の後に、2009年サーベイした論文の中で面白かった論文を 機械学習、データ構造、画像処理で紹介してます 紹介した話は - Multi-class CW (Multi-class Confidence Weighted Learning,) - AROW (Adaptive Regularization Of Weight Vector) - Online-EM algorithm - 全備簡潔木 (Fully-functional Succinct Tree) - 圧縮連想配列 (compressed function) - PatchMatch です。 #資料中の簡潔木の表現方法のDFUDSの紹介でtxも使用と書いてあるのは、公開しているtxでは、 LOUDSのみをつかっていますので正確ではありませんでした。これ
Opinion mining and sentiment analysis(意見マイニングと評判分析)というサーベイ論文 Tweet [日記] なんかあんまり日本語の言及が無いですけど、「Opinion mining and sentiment analysis」というサーベイ論文が書籍化されていて、おまけにその内容が無料で閲覧できるようになっています。 - Opinion mining and sentiment analysis (survey) -- http://www.cs.cornell.edu/home/llee/opinion-mining-sentiment-analysis-survey.html Bo Pang and Lillian Lee Foundations and Trends in Information Retrieval 2(1-2), pp. 1–1
SIGIR is the major international forum for the presentation of new research results and the demonstration of new systems and techniques in the broad field of information retrieval. Yahoo! has 7 papers accepted at this year's conference including the Best Paper Award for "Sources of Evidence for Vertical Selection" by Jaime Arguello (Carnegie Mellon University and Yahoo! intern), Fernando Diaz (Yah
AbstractUsers of social networking services can connect with each other by forming communities for online interaction. Yet as the number of communities hosted by such websites grows over time, users have even greater need for effective commu- nity recommendations in order to meet more users. In this paper, we investigate two algorithms from very different do- mains and evaluate their effectiveness
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