[dbjapan] 【講演募集】第114回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 開催：11/20・申込期限(※延長)：10/16

[Yoshiaki OKUBO <yoshiaki [at] ist.hokudai.ac.jp>]

日本データベース学会の皆様：
(重複して受け取られた方はどうぞ御容赦下さい．)

北海道大学の大久保です．

先に御案内しておりました
　　　『第114回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)』
について，本日10/9(金)が発表申込み期限となっておりますが，
まだ御発表枠に余裕がございますので，来週 10/16(金)まで
お申込みをお受けしたいと思います．

原稿提出までの期限が短くなり大変恐縮ですが，
皆様どうぞ奮ってお申込み頂けます様お願い致します．

御検討の程どうぞよろしくお願い致します．

北海道大学大学院情報科学研究院
大久保 好章

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人工知能学会 第114回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
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■ 開催日
2020年11月20日(金)

■ 会場
オンライン開催(具体的な参加方法は参加申込者に追って連絡いたします．)

■ テーマ：『人工知能の実現に向けた諸問題』

■ 開催趣旨
合同研究会の場をお借りして今年度第二回目の研究会を開催致します．  
例年，この時期には通常の研究会を開催していないことから，
特にテーマは絞らずに，人工知能基本問題とそれに関わる様々な話題について
自由に気軽に意見交換できる場としたいと思います．
近年急速に進化した『人工知能』と我々人間との関わりが深まるにつれて
顕在化した新たな問題がある一方，その重要性を再認識するに至った
古くからの問題も未だたくさん残されています．より有用な人工知能を
実現するために取り組むべきこうした問題に関する最新技術や動向はもちろん，
種々問題提起や話題提供など，幅広く発表を募集致します．

■ 招待講演
講演者　：富田 悦次 先生(電気通信大学名誉教授)  
タイトル：最大・極大クリーク抽出アルゴリズム と その応用  
概要：富田先生が長年に亘り精力的に取り組まれてきた，最大クリーク抽出に代表される  
クリーク探索問題について，近年の進展を交えて御講演頂く予定です．  
特に，極大クリーク列挙に関しては，膨大な計算機実験を通して得られた  
実際問題における重要知見を含む未公開の最新結果についても御紹介頂けるそうです．

■ 発表申込期限
2020年10月16日(金) (※延長しました)

■ 発表申込先
以下の人工知能学会発表申込フォームより発表申込を行ってください．
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/confusers/presenter_add/sigconf2020/fpai

■ 原稿提出期限
2020年10月25日(日)  
【予稿集作成の都合上，締切は延長できません．締切厳守でお願いいたします．】

一般発表はA4用紙原則6枚以内です．  
スタイルファイル・サンプル等は下記からダウンロードしてください.  
http://www.ai-gakkai.or.jp/sig/sig-style/

原稿の提出については，提出期限までに発表申込内容編集フォームから
PDF のアップロードをお願いいたします．  
(発表申込み後の確認メールにフォームへのアクセス用 URL が記載されています．)

■ 参加費
当研究会の聴講は無料です．  

■ 研究会資料
研究会資料は発表の有無に関わらず電子版/冊子体を購入頂けます．  
購入方法は研究会プログラム確定後に案内いたします．  
※ 冊子体：一般・学生問わずに有料(2,000 円予定)となります．  
※ 電子版：一般 1,500 円(予定)・学生会員無料です．  
※ 人工知能学会員の方は研究会登録により年間購読割引があります．  
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-registeration/

■ 運営メンバー
主査: 大久保 好章  
幹事: 石畠 正和, 大滝 啓介, 後藤 啓介, 小林 靖明, 蓑田 玲緒奈  
担当幹事: 大久保 好章

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人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて（2015年度より)  

2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は，  
紙冊子に掲載されると同時に，学会事務局で資料ID(※１)を付与した上で  
学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/)上のPDF  
ファイルとして閲覧可能となります．

発行日(※２)から一年間は，一本あたり(非会員 600円＋消費税，学会員 300  
円＋消費税，登録会員 0円)にて販売します．一年間の保留期間(エンバーゴ)  
後は無料購読できるようになりオンライン公開されます．

なおAI書庫上のデータには，標準的な識別子(番号)は付与されませんが，  
一般的な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に  
検索できるようになります．

(※１) 研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より)

研究会資料ID（論文ID）の付与ルールを下記のように統一しました．  

* 資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)] 例：SIG-SWO-021-03  
* 巻： 研究会の通算の開催回数 例：21  
* 号： 特定の回での論文の発表順 例：3  
* 頁： 研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する．  
* Ａ）各回でページナンバリングしている場合は，そのページ情報を使用  
* Ｂ）そうでない場合には，発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」

(※２) 紙媒体の奥付に記載された発行日

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