2018/02/27

6時ちょっと前起床。昨日やかましかったので、昨晩は耳栓型イヤホンで静かな音楽を聴きながら寝た。耳が痛くなったが、夜中にそれほど起きずに眠れた（鶏が鳴いたのはわかった）。

朝飯。

朝食後、荷物をパックする。お土産を結構買ったので不可能かと思われたが、なんとか詰めることができた。

その後日記を書いたりメールを書いたりして、8時過ぎにチェックアウト。

チェックアウトしてみたら、支払いが現金のみで難儀した。手持ちのドンで足りず、結局日本円で払って、残りをドンで払うことに。カードがきかないとは思わなかった。

30分ほど早く会場に到着。誰もいないのでしばらく待つ。

5分ぐらい遅れてセッション開始。会場に15人ぐらいしかおらずちょっと寂しい。

February 27, 2018 (Tuesday)
Venue: Conference Room (8th Floor)

09:00-09:05
Opening Remarks
Assoc. Prof. Dr. Dong Van Quyen
Vietnam Academy of Science and Technology, Vietnam

09:05-09:45
Keynote Speech III
Prof. Francis Y. L. Chin
Hang Seng Management College and University of Hong Kong, Hong Kong
Topic: “Deep Learning and its Recent Developments”
身の回りで使われている深層学習の実例。
・Web検索、スパムフィルタ、フェイクニュース検出、Facebook友達検索、機械翻訳、音声認識、画像認識、自動運転、など
2006年頃から深層学習が他の機械学習を凌駕し始める
・ビッグデータ、CPU/GPU、新しいモデルとアルゴリズム、巨大企業による投資
機械学習の基本
・深層学習による「売れる映画」の予測を例に
・パーセプトロンとニューラルネット
機械翻訳
・ルールベース翻訳、統計ベース翻訳は複雑
・One-hot表現、ベクトル空間モデル(Salton1971)、Word2Vec
・RNNとニューラル翻訳モデル、アテンション
・Convolutional Seq2seq (Facebook, 2017)による機械翻訳
・"Attention is all you need"論文
Chin教授の研究での機械翻訳
・金融関係文書に特化。秘密文書が多いのでクラウドを使わない
・Chatbot
・画像のキャプション生成
時間を大幅に超過して終了。その後の議論も盛り上がった。

09:45-10:25
Plenary Speech I
Prof. Sung-Nien Yu
National Chung Cheng University, Taiwan
Topic: “Wavelet Decomposition and Higher Order Statistics for Electrocardiogram-Based Arrhythmia Recognition ”
心電図から不整脈を検出。
・心電図とは。現在使われる12電極型心電図
・心電図と不整脈
・離散ウェーブレット変換
・高次統計量の利用。1次＝平均、2次＝自己相関、3次＝...
・Cumulantの利用（平均0を仮定）。高次キュムラントは波形を特徴づける
・ニューラルネットによる認識
・利用したデータはPhysionet。
・10dBの雑音下でも認識率は90%超
・スマホによる不整脈検出アプリ

10:25-10:50 Coffee Break & Group Photo

10:50-11:30
Plenary Speech II
Prof. Akinori Ito
Tohoku University, Japan
Topic: “Human-Machine Meta-Communication”
例によってメタコミュニケーションの話。質問から、感情認識をどうやっているのかに興味がある人が多いようだ。

11:30-12:10
Plenary Speech III
Prof. Le Thanh Hoa
Vietnam Academy of Science and Technology, Vietnam
Topic: “Integrated Mitochondrial and Ribosomal Genomics”
・Genomicsとは何か
・人間の遺伝子について
・分子進化学、分子診断、分子emidemology
・-omics（ジェノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス）とバイオインフォマティクス
Mitogenomics：ミトコンドリアDNA(mtDNA)のデータベース作成、研究など
・mtDNA：12-13 protain-coding genes, 2 ribosomal RNA, etc.
・mtDNAのコドンは核DNAとは違う
・mtDNAは母系遺伝、組み替えはまれ、進化速度は核DNAより速い
Ribogenomics：リボゾームDNA/RNA研究
Genomicデータと応用

Lunch (Cafeteria in VAST)
最初に行った建物の3階で昼食。Francis Chin先生ご一行とご一緒する。

午後のセッションは予定を30分過ぎて開始。
Session 2: Topic: “Data Theory and Information Technology”
Session Chair: Assoc. Prof. Norma Binti Alias

C0004 Presentation 8
Breadth First Search Algorithm Combined with Knowledge Inference in Robotic Coverage Path Planning
Hai Pham, Thuan Do Phan and Philip T Moore
Hanoi University of Science and Technology, Vietnam
なぜかこの発表が最初。動的な環境での掃除ロボットの経路プランニング。動的に変わる部屋の中のすべての位置をできるだけ効率よく回るための経路を作りたい。詳細がよくわからなかったが、いくつかルールを用意しておいて広さ優先で探索するというだけらしい。

C3004 Presentation 1
Large Sparse Complex Model and Advance Visualization of Magnetic Nanoparticle for Drug Delivery, Drug Release and Effect of Abnormal Cell Treatment on HPC Platform
Norma Binti Alias
Universiti Teknologi Malaysia, Malaysia
ドラッグデリバリーのシミュレーションをする話らしい。最初の方でナビエ・ストークス方程式が出てくるので、血液中のナノ粒子の動きをシミュレートするのか。FDMの並列化をどうするかという話が出てきたが具体的な話はよくわからん。全体としてはFEMよりもFDMでモデル化した方が計算量が削減できるそうだ。

C0017 Presentation 2
Outlier Detection of Categorical Data Using Median of Attribute Value Frequency
Kang-Mo Jung
Kunsan National University, South Korea
カテゴリーデータにおける外れ値の検出。従来は、データを1個ずつ外してエントロピーを計算する方法などがある。この方法(AVF)では、各属性の頻度分布から何かするようだが、よく理解できなかった。

C3001 Presentation 3
An Overview of Techniques for Confirming Big Data Property Rights
Susu Cheng and Haijun Zhao
Guangdong University of Finance and Economics, China
ビッグデータの所有権確認技術についてのサーベイ。Data citationはデータについて文献を書いておいて所有権を主張する方法。Data Provenanceはメタデータを使う方法、Reversible Information Hidingはデータに所有権情報を埋め込む方法、Computer Forensicsはデジタルフォレンジクスを使って所有権を確認する方法、Block Chainはブロックチェーン技術を使って真正性を保証する方法。・・・と言う内容をしゃべって10分以内で終わった。

H0002 Presentation 4
Mobility Patterns Based Clustering: A Novel Approach
Loc Hoang Tran and Linh Hoang Tran
Thu Dau Mot University, Vietnam
No Show.

C0016 Presentation 5
Simulation Wireless Sensor Networks in Castalia
Anh Khoa Ngo and Trong Thua Huynh
Posts & Telecommunications Institute of Technology, Vietnam
センサネットワークのシミュレーション。Castaliaはシミュレータの名前で、NEDという言語で書かれているらしい。調べたところNEDはネットワークを記述する言語らしい。と言うのを調べているうちに発表が終わっていた。

C0020 Presentation 6
An Application for Monitoring and Analysis HTTP Communications
Manh Cong Tran, Minh Hieu Nguyen and Thi Quang Nguyen
Le Quy Don Technical University, Vietnam
さっき一緒に飯を食っていたPhDコースの学生さん。防衛大学校に留学していたそうで日本語がうまい。話はマルウェアによるHTTPトラフィックを検出するソフトウェア。特徴量として、宛先IPやURLなどの単純な物の他にアクセスグラフ（時間的なアクセスインターバル)なども使う。既知のボットのアクセスグラフと現在の観測との類似度を計算して検出に使う。また、多数のURLにアクセスする場合には（勝手に広告を出すボットなど）URLごとのアクセスパターンが似ているかどうかを見る。実験にはMcAfeeのデータベースを利用し、MapReduceで計算していた（そんな量のデータには見えないが、今後のためかもしれない)。精度91%ぐらい。

C0022 Presentation 7
Spoken Term Detection of Zero-Resource Language using Machine Learning
Akinori Ito and Masatoshi Koizumi
Tohoku University, Japan
音響学会で話すのと同じ内容。質問は来なかったが（この聴衆ではやむを得ないだろう）まあまあうまく発表できたと思う。

C0007 Presentation 9
Towards A Biographic Knowledge-based Story Ontology System
Jian-Hua Yeh
Aletheia University, Taiwan
No Show.

これでこのセッションは終了。セッションのベストプレゼンテーション賞をもらった。こういう英語のおぼつかない人ばかりの会議に出てベストプレゼンテーションをもらうのはチートな感じで心苦しいなあ。

15:15-15:35 Coffee Break

Session 3
Afternoon, February 27, 2018 (Tuesday)
Time: 15:35-17:35
Venue: Conference Room
Session 3: Topic: “Bioinformatics Engineering”
Session Chair: Prof. Haijun Zhao

セッションチェアの先生は英語が極端に下手で何言っているのか全然わからん。

H0005 Presentation 1
Differential Profile Identification of Time-Course Gene Data with Fourier Transformation
Jaehee Kim and Haseong Kim
DuksungWomen’s University, Korea
急ぎのメールを書いていて聞いてなかった。

H0010 Presentation 2
Microbial Bioproduction with in Silico Artificial Metabolic Pathway Design and Enzyme Engineering
Tomokazu Shirai and Akihiko Kondo
RIKEN, Japan
No Show.

H0011 Presentation 3
Weighted Frequent Itemset of SNPs in Genome Wide Studies
Sofianita Mutalib, Azlinah Mohamed, Shuzlina Abdul-Rahman and Norlaila Mustafa
Universiti Teknologi Mara, Malaysia
この発表も途中まで聞いてなかった。遺伝子データベースの中で遺伝子変異と疾病の関係をマイニングするときに、従来は特定の遺伝子変異だけと疾病の関係を見ていたところ、複数の遺伝子変異セットと疾病の関係を見ようという研究らしい。そのために、データベースからWeighted Frequent Itemsetというのを抽出する（疾病がポピュラーな物だとしたら、まれな組み合わせに注目しても意味が無いからだろう）。

H0015 Presentation 4
Evaluation of Database Annotation to Determine Human Mitochondrial Proteins
Katsuhiko Murakami and Masaharu Sugita
University of Tokyo, Japan
ミトコンドリアだけにあるタンパクのデータベースMitoCartaには、各タンパクについて、様々な計測法で計測した結果と、それに基づくアノテーションがついている。従来研究では、各計測法の結果から正しいアノテーションをナイーブベイズで推定するというものがあったが、ナイーブベイズではいまいちなので何とかしようという研究らしい。タンパクに関する各エビデンスがどのぐらい信頼できるのかの推定と、よりよい識別手法を探る。識別期としてランダムフォレストとロジスティック回帰を利用（ランダムフォレストの方が良い）。特徴量を間引いて性能劣化を調べることで特徴量の重要性を推定したところ、RFでは質量スペクトロスコピーが最も重要であった。

C0021 Presentation 5
Human Emotion Classification from Brain EEG Signal Using Multimodal Approach of
Classifier
Nisha Kimmatkar and Vijaya Babu
KL University, India
人は来なくて自動プレゼンテーション。・・・と思ったがうまくプレゼンができずパス。セッションの最後にもう一度チャレンジしたが、なんかビデオ会議をしているデスクトップをそのままキャプチャしたようなビデオで、何が写ってるのか全然わからなかった。

H0003 Presentation 6
A Review of Contextual Information for Context-Based Approach in Sentiment Analysis
Nor Nadiah Yusof, Azlinah Mohamed and Shuzlina Abdul Rahman
Universiti Teknologi Mara, Malaysia
テキストベース感情認識についてのレビュー。Google Scholarでレビュー論文を検索するとこういう学生レポートみたいな中途半端なのが引っかかるのでほどほどにしてほしい。感情認識にコンテキスト（局所的、大域的）がどう使われているかという話なのだが、一覧の表が出てくるだけでいまいち頭に入ってこない。

H0008 Presentation 7
Improving Simplification of Support Vector Machine for Classification
Pham Quoc Thang, Hoang Thi Lam and Nguyen Thanh Thuy
Tay Bac University, Vietnam
極端にぼそぼそな声でのプレゼン。SVMは評価時の計算量が多いので速くしようという試み。アイデアはサポートベクトルよりも少ない数のベクトルを（性能が下がらないように）選ぼうというもの。2個のサポートベクトルを1個のベクトルに置き換えたときに、評価関数の差が最小になるように係数を決める。最小化はSGD。最小化すべき関数の中に高次元への写像関数が生で現れるので、線形カーネルぐらいにしか使えない。ちょっと工夫すればなんとかなると思うのだが。

C0018 Presentation 8
IoT-based Mobile Command Interface for Wildlife Emergency Response
Trung-Thanh Ngo and Dong-Seong Kim
Kumoh National Institute of Technology, South Korea
野生動物保護のためのIoTシステム。動物につけるGPSによるトラッキングデバイスからの通信をサーバにためて、インターネット経由で端末からアクセスできるようにする。どこがポイントなのかよくわからないが、開発したこと自体が重要なのかな。

セッションが終わり、ディナーまでしばらく待機。ベトナムの大学院生のトラン君が、帰りのタクシーを20時15分で予約してくれた。

18時ちょっと前に移動。場所は、昨日夕食を買ったスーパーの上のシーフードレストラン。