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ICT IoT やビッグデータ時代の ケモメトリックス / 人工知能を知って 新たなチャレンジを 株式会社インシリコデータ 湯田浩太郎 http://www.insilicodata.com 時代の新しい三大潮流 ICT : Information and Communication Technology ( 情報通信技術 ) 情報技術に通信コミュニケーションの重要性を加味した言葉 IoT : Internet

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CBI 学会 2018 年大会フォーカストセッション FS-10 計算毒性学における人工知能 そして進化する 化学データサイエンス への展開 株式会社インシリコデータ 湯田浩太郎 http://www.insilicodata.com ケモメトリックス (chemometrics): 計量化学 ( 化学計量学 ) とは 数理科学 統計学 機械学習 パターン認識 データマイニングなどの手法により (

AI AI Artificial Intelligence AI Strategy& Foresight AI AI AI AI 1 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 2 AI 1 AI AI 3 AI 3 20 AI AI AI AI AI

AI AIArtificial Intelligence AI Strategy& Foresight AI AIAI AI 1 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 2 AI 1 AI 50 80 AI 3 AI 3 20 AI AI AI AI AI IoT AI AI 4 Strategy& Foresight Vol.15 2018 Spring masahiro.m.ozaki@pwc.com

Rの基本操作

Microsoft Azure 高校生のための Azure Machine Learning By M. Takezawa 機械学習 (Machine Learning) とは 機械学習とは 機械にデータを学習させ データに潜むパターンや特性を発見し予測させることです Microsoft Azure Machine Learning とは Microsoft 社が提供する Azure の機能の一つであり

CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研

CAE シミュレーションツール を用いた統計の基礎教育 ( 株 ) 日本科学技術研修所数理事業部 1 現在の統計教育の課題 2009 年から統計教育が中等 高等教育の必須科目となり, 大学でも問題解決ができるような人材 ( 学生 ) を育てたい. 大学ではコンピューター ( 統計ソフトの利用 ) を重視した教育をより積極的におこなうのと同時に, 理論面もきちんと教育すべきである. ( 報告 数理科学分野における統計科学教育

Deep Learningでの地図タイル活用の検討

第 7 回地理院地図パートナーネットワーク会議 2017/6/8 Deep Learning での 地図タイル活用の検討 OSGeo 財団日本支部 岩崎亘典 和山亮介 1 はじめに 発表内容 2 /36 汎用的フォーマットとしての地図タイル 地図タイルと Deep Learning CNN を用いた旧版地形図の分類 地形図から土地利用分類 Conditional GAN を用いたタイル画像変換 空中写真

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

Microsoft Word - index.html

R のインストールと超入門 R とは? R ダウンロード R のインストール R の基本操作 R 終了データの読み込みパッケージの操作 R とは? Rはデータ解析 マイニングを行うフリーソフトである Rはデータ解析の環境でもあり 言語でもある ニュージーランドのオークランド (Auckland) 大学の統計学科のRobert Gentlemanと Ross Ihakaにより開発がはじめられ 1997

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1] IBM Cloud の登録とライトアカウントについて [ 変更点 -2] IBM Cloud における

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

ソフト活用事例③自動Rawデータ管理システム

ソフト活用事例 3 自動 Raw データ管理システム ACD/Labs NMR 無料講習会 & セミナー 2014 於 )2014.7.29 東京 /2014.7.31 大阪 富士通株式会社テクニカルコンピューティング ソリューション事業本部 HPC アプリケーション統括部 ACD/Spectrus をご選択頂いた理由 (NMR 領域 ) パワフルな解 析機能 ベンダーニュートラルな解析環境 直感的なインターフェース

Microsoft PowerPoint - 3rd-jikken-vscreen [互換モード]

生命情報実験第一 ( 情報系 ) バイオインフォマティクスの道具箱 タンパク質化合物相互作用解析: バーチャルスクリーニング 慶應義塾大学生命情報学科榊原康文, 佐藤健吾 リード化合物探索とインフォマティクス High Throughput Screening 実験的検証 リード化合物 = 薬剤候補 薬剤標的タンパク質 初期候補 実験的検証 + インフォマティクス 1. 大量化合物の探索 2. 成功率向上

tokyo_t3.pdf

既存アプリを気軽にインテリジェント化 intra-mart の AI 基盤 IM-AI 新登場! IM-AI 基盤のご紹介 NTT データイントラマート デジタルビジネス事業推進室 高松大輔 2 アジェンダ 1 2 3 4 5 intra-martのai 基盤ご紹介 KNIMEについて活用例のご紹介今後の取り組みまとめ 3 1 intra-mart の AI 基盤ご紹介 4 intra-mart の

ダイアログボックス内内でのパラメータ設定 : las ファイルを例として説明します 他の形式もことわりがない限り同様の操操作です 1 元パス : 変換換対象の点群群データのファイル (*.las) を保存しているフォルダを指指定します las ファイルが 1 つの場合合 直接 las ファイルが所在

SuperMap idesktop 8C(2017) 点群デーータの OSGB キャッシュファイルへの変換操操作手順 日本スーパーーマップ株式式会社 SuperMap idesktop 8C( (2017) を使用用して 点群データ (las,txt,xyz,ply)) を OSGB キャッシュファイルに変換する手順を紹介介します OSGB ファイルの生成は 点点群設定ファイルの生成 と キャッシュの生生成

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GSN を応用したナレッジマネジメントシステムの提案 2017 年 10 月 27 日 D-Case 研究会 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 研究開発部門第三研究ユニット 梅田浩貴 2017/3/27 C Copyright 2017 JAXA All rights reserved 1 目次 1 課題説明 SECI モデル 2 GSN を応用したナレッジマネジメントシステム概要 3 ツリー型チェックリスト分析

1. 薬物や機能性化合物デザインの基本と環境の変化 2. 多変量解析 / パターン認識に基づく インシリコスクリーニングとインシリコデザインの基本原理 3. 並列創薬 ( 複数特性の同時最適化 ) の提案 4. 並列創薬 と 逐次創薬 の開発成功確率に基づく比較シミュレーション 5. 分類 / 予測

2009.2.27 早期 ADMET の基本と 21 世紀の創薬手法 並列創薬 のご提案 富士通 ( 株 ) バイオ IT 事業開発本部大阪大学臨床医工学融合研究教育センター湯田浩太郎 1. 薬物や機能性化合物デザインの基本と環境の変化 2. 多変量解析 / パターン認識に基づく インシリコスクリーニングとインシリコデザインの基本原理 3. 並列創薬 ( 複数特性の同時最適化 ) の提案 4. 並列創薬

研究成果報告書(基金分)

様式 C-19 F-19 Z-19 CK-19( 共通 ) 1. 研究開始当初の背景 (1) 近年 歯科医学において bisufeno-eu-a, diglycidyl metha crylate (bis-gma) から得られるレジンシーラントの添加物として環境ホルモンの bisphenol-a を使用している そのため 生体に及ぼす影響が問題視されている 同様の添加物である Nonylphenol

各学科 課程 専攻別開設授業科目 ( 教職関係 ) 総合情報学科 ( 昼間コース ) 中学校教諭 1 種免許状 ( 数学 ) 高等学校教諭 1 種免許状 ( 数学 ) 代数学 線形代数学第一 2 線形代数学第二 2 離散数学 2 応用代数学 2 オペレーションズ リサーチ基礎 2 数論アルゴリズム

免許状取得に必要な履修科目 教育職員免許法施行規則に 左に該当する本学の 履修 高等学校教諭 高等学校教諭 中学校教諭 定める修得を要する科目 開設科目及び単位数 年次 専修免許状 1 種免許状 1 種免許状 教職の意義等に関する科目教職論 2 1 年 2 単位 2 単位 2 単位 教 教育原理 2 1 年 職 に教育の基礎理論に関する科教育心理学 2 1 年 6 単位 6 単位 6 単位 関目 す

技術開発懇談会-感性工学.ppt

! - 1955GNP - 1956!!!! !. - 1989, 1986 (1992)! - 4060 (1988 - - /!! ! 199810 2011913!!! 平成２４年１月２３日 技術開発懇談会 in 魚沼 感性工学によるデザイン 因果の順推論 感性評価 感性デザイン 因果の逆推論 物理形状 モノ イメージ 言葉 物理形状をどのように表現するか イメージをどのように表現するか 物理形状とイメージの関係づけと変換はどうするか

PowerPoint プレゼンテーション

復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0

近年患者数が多く公衆衛生上の重要性が増しているノロウイルスについて ヒトへの 感染経路における食品 ( カキを中心とした二枚貝とその他の食品別 ) の寄与率やヒトの 症状の有無による食品への汚染の程度を明らかにする研を実施する 2 調査事業 (1) 食品用器具 容器包装に用いられる化学物質のリスク評

食品健康影響評価技術研及び食品安全確保総合調査の優先実施課題 ( 平成 3 1 年度 ) ( 平成 30 年 9 月 4 日食品安全委員会決定 ) 食品安全委員会では 今後 5 年間に推進すべき研 調査の方向性を明示した 食品の安全性の確保のための研 調査の推進の方向性について ( ロードマップ ) を策定し 食品健康影響評価技術研事業及び食品安全確保総合調査事業の計画的 戦略的実施を図っているところである

Microsoft PowerPoint - H17-5時限（パターン認識）.ppt

パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_重回帰分析_変数選択_2.ppt

重回帰分析 残差分析 変数選択 1 内容 重回帰分析 残差分析 歯の咬耗度データの分析 R で変数選択 ~ step 関数 ~ 2 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析 1 身長 のみから体重を予測 分析 2 身長 と ウエスト の両方を用いて体重を予測 分析 1 と比べて大きな改善 体重 に関する推測では 身長 だけでは不十分 重回帰分析における問題 ~ モデルの構築 ~ 適切なモデルで分析しているか?

Microsoft Word - BMDS_guidance pdf_final

BMDS を用いたベンチマークドース法適用ガイダンス (BMDS は 米国 EPA のホームページ (http://www.epa.gov/ncea/bmds/) より無償でダウンロードで きる ) 最初に データ入力フォームにデータを入力する 病理所見の発現頻度等の非連続データの場合は モデルタイプとしてDichotomousを選択し 体重 血液 / 血液生化学検査値や器官重量等の連続データの場合は

CourseDescriptions_

MOE 2018.01 トレーニングコース説明 MOE の基本操作... 1 タンパク質の基本操作... 1 抗体設計... 2 タンパク質設計... 2 LBDD と SAR 解析... 3 SBDD とリガンド設計... 3 ファーマコフォア... 3 FBDD... 4 ケモインフォマティクスと QSAR... 4 SVL 基礎... 4 アドバンスト SBDD... 5 X 線結晶構造解析者向けツール...

IT活用力セミナーカリキュラムモデル訓練分野別コース一覧・コース体系

分類 :(A) 理解 分野 : 新技術動向 第 4 次産業革命のインパクト A( 人工知能 ) の現状ビッグデータの概要 Finechがもたらす業務変革クラウド会計 モバイルPOSレジを活用した業務の効率化業務改善に役立つスマートデバイス RPAによる業務の自動化 A01 ステップ2 A02 ステップ2 A03 ステップ2 A12 ステップ2 A13 ステップ2 A14 ステップ2 A04 ステップ2

その人工知能は本当に信頼できるのか? 人工知能の性能を正確に評価する方法を開発 概要人工知能 (AI) によるビッグデータ解析は 医療現場や市場分析など社会のさまざまな分野での活用が進み 今後さらなる普及が予想されています また 創薬研究などで分子モデルの有効性を予測する場合にも AI は主要な検証

その人工知能は本当に信頼できるのか? 人工知能の性能を正確に評価する方法を開発 概要人工知能 (AI) によるビッグデータ解析は 医療現場や市場分析など社会のさまざまな分野での活用が進み 今後さらなる普及が予想されています また 創薬研究などで分子モデルの有効性を予測する場合にも AI は主要な検証手段として重視されています ところが 私たちは肝心の AI の性能を正しく評価できているのでしょうか?

NGSデータ解析入門Webセミナー

NGS データ解析入門 Web セミナー : RNA-Seq 解析編 1 RNA-Seq データ解析の手順 遺伝子発現量測定 シークエンス マッピング サンプル間比較 機能解析など 2 CLC Genomics Workbench 使用ツール シークエンスデータ メタデータのインポート NGS data import Import Metadata クオリティチェック Create Sequencing

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Monthly Research 静的情報に基づいたマルウェア判定指標の検討 Fourteenforty Research Institute, Inc. 株式会社 FFRI http://www.ffri.jp Ver2.00.01 Agenda 背景と目的 実験概要 実験結果 評価及び考察 まとめ 2 背景と目的 マルウェアの急増に伴い 従来のパターンマッチングによる検知が困難になっている そのため

共有辞書を用いた 効率の良い圧縮アルゴリズム

大規模テキストに対する 共有辞書を用いた Re-Pair 圧縮法 Variable-to-Fixed-Length Encoding for Large Texts Using Re-Pair Algorithm with Efficient Shared Dictionaries 関根渓, 笹川裕人, 吉田諭史, 喜田拓也 北海道大学大学院情報科学研究科 1 背景 : 巨大なデータ 計算機上で扱うデータの巨大化.

Excel で学ぶ 実験計画法データ処理入門 坂元保秀 まえがき 本テキストは, 大学の統計解析演習や研究室ゼミ生の教育の一環として, 実験計画法を理解するための序論として, 工業系の分野で収集される特性データを Microsoft Excel を用いて実践的に処理する方法を記述したものである. 当初は, 完全ランダム実験で二元配置法まで Excel 関数を利用して実施していたが, 企業の皆様から身近に解析ができる

nlp1-04a.key

自然言語処理論 I. 文法 ( 構文解析 ) その 構文解析 sytctic lysis, prsig 文の構文的な構造を決定すること句構造文法が使われることが多い文法による構文木は一般に複数ある 構文木の違い = 解釈の違い 構文解析の目的 句構造文法の規則を使って, 文を生成できる構文木を全て見つけだすこと 文法が入力文を生成できるかどうかを調べるだけではない pro I 構文解析とは 構文木の違い

Gifu University Faculty of Engineering

Gifu University Faculty of Engineering Gifu University Faculty of Engineering the structure of the faculty of engineering DATA Gifu University Faculty of Engineering the aim of the university education

A4パンフ

Gifu University Faculty of Engineering Gifu University Faculty of Engineering the structure of the faculty of engineering DATA Gifu University Faculty of Engineering the aim of the university education

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_12.ppt [互換モード]

R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ

我々のビッグデータ処理の新しい産業応用 広告やゲーム レコメンだけではない 個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病 総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発 全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標 ゲノム育種 ( グリーンサイエンス ): ブルーベリー オオムギ イネ

モンテカルロ法による分子進化の分岐図作成 のための最適化法 石井一夫 1 松田朋子 2 古崎利紀 1 後藤哲雄 2 1 東京農工大学 2 茨城大学 2013 9 9 2013 1 我々のビッグデータ処理の新しい産業応用 広告やゲーム レコメンだけではない 個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病 総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発 全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標

オクノベル錠 150 mg オクノベル錠 300 mg オクノベル内用懸濁液 6% 2.1 第 2 部目次 ノーベルファーマ株式会社

オクノベル錠 150 mg オクノベル錠 300 mg オクノベル内用懸濁液 6% 2.1 第 2 部目次 ノーベルファーマ株式会社 Page 2 2.1 CTD の目次 ( 第 2 部から第 5 部 ) 第 2 部 :CTD の概要 ( サマリー ) 2.1 CTD の目次 ( 第 2 部から第 5 部 ) 2.2 諸言 2.3 品質に関する概括資料 2.3.I 諸言 2.3.S 原薬 ( オクスカルバゼピン,

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

独立行政法人産業技術総合研究所 PMID-Extractor ユーザ利用マニュアル バイオメディシナル情報研究センター 2009/03/09 第 1.0 版

独立行政法人産業技術総合研究所 PMID-Extractor ユーザ利用マニュアル バイオメディシナル情報研究センター 2009/03/09 第 1.0 版 目次 1. はじめに... 3 2. インストール方法... 4 3. プログラムの実行... 5 4. プログラムの終了... 5 5. 操作方法... 6 6. 画面の説明... 8 付録 A:Java のインストール方法について... 11

CubePDF ユーザーズマニュアル

CubePDF ユーザーズマニュアル 2018.11.22 第 13 版 1 1. PDF への変換手順 CubePDF は仮想プリンターとしてインストールされます そのため Web ブラウザや Microsoft Word, Excel, PowerPoint など印刷ボタンのあるアプリケーションであればどれでも 次の 3 ステップで PDF へ変換することができます 1. PDF 化したいものを適当なアプリケーションで表示し

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ハンズオン受講の為の準備講座 これから始める人の為の ディープラーニング基礎講座 村上真奈 NVIDIA CUDA & Deep Learning Solution Architect NVIDIA Corporation 1 機械学習とディープラーニングの関係 AGENDA ディープラーニングとは? ニューラルネットワークの構造 ディープラーニングの学習とは 畳み込みニューラルネットワーク 午後に予定しているハンズオンの為の基礎講座ディープラーニングをこれから始める方を対象に基礎概念や用語の解説を行います

分野 コース名 基礎的 IT セミナーコース一覧 内容 I T 理解 I T スキル活用 I T 倫理 新技術動向 業務の I T 化 ネットワーク 表計算 ベデーースタ プンレ / ゼ文ン書テ作ー成ショ ホームページ 情報発信コンンプスライア 情報テセィキュリ 1 第 4 次産業革命のインパクト新

コース名 基礎的 セミナーコース一覧 内容 理解 スキル活用 倫理 新技術動向 業務の 化 ネットワーク 表計算 ベデーースタ プンレ / ゼ文ン書テ作ー成ショ ホームページ 情報発信コンンプスライア 情報テセィキュリ 1 第 4 次産業革命のインパクト新技術の概要 新技術の導入事例 2 A( 人工知能 ) の現状 A( 人工知能 ) の概要 A の活用事例と今後の展望 3 ビッグデータの概要データの収集

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東北大学工学部機械知能 航空工学科 2018 年度クラス C3 D1 D2 D3 情報科学基礎 I 10. 組合せ回路 ( 教科書 3.4~3.5 節 ) 大学院情報科学研究科 鏡慎吾 http://www.ic.is.tohoku.ac.jp/~swk/lecture/ 組合せ論理回路 x1 x2 xn 組合せ論理回路 y1 y2 ym y i = f i (x 1, x 2,, x n ), i

講義「○○○○」

講義 システムの信頼性 内容. 直列システムの信頼性. 並列システムの信頼性 3. 直列 並列の複合システムの信頼性 4. 信頼性向上のための手法 担当 : 倉敷哲生 ビジネスエンジニアリング専攻 システムの構成 種々の機械や構造物, システムを分割していけば. 個々の要素 サブシステム となる. サブシステムの組み合わせ方式 直列系 並列系 m/ 冗長系 待機冗長系 3 直列システムの信頼性 直列系

次元圧縮法を導入したクエリに基づくバイクラスタリング 情報推薦への応用 武内充三浦功輝岡田吉史 ( 室蘭工業大学 ) 概要以前, 我々はクエリに基づくバイクラスタリングを用いた情報推薦手法を提案した. 本研究では, 新たに推薦スコアが非常に良く似たユーザまたはアイテムを融合する次元圧縮法を導入した. 実験として, 縮減前と縮減後のデータセットのサイズとバイクラスタ計算時間の比較を行う. キーワード

2. オプション設定画面で, 必要事項を記入 選択します. 少なくとも, タイトル に課題の見出しとなる文章を入力する他, 種別 を アンケート( 無記名式 ) に設定する必要があります. また, アクセス制限はここでは コースメニューで非表示にする に設定します. その他設定は必要に応じて行って下

(WebClass チュートリアル ) 公開アンケートの実施 ここではアンケート, 特にメンバーを限定せず広く実施する無記名アンケート ( 以下, 公開アンケート ) の実施方法について解説します. 公開アンケートでは, 回答者が WebClass にログインすることなく回答できるというメリットがありますが, 回答資格の判別や, 同一人による複数回の回答をチェックすることが出来ない欠点がありますのでご注意下さい.

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

AI技術の紹介とセンサーデータ解析への応用

AI を活用したセンサーデータ解析 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリンググループアプリケーションエンジニア吉田剛士 2018 The MathWorks, Inc. 1 AI を活用したセンサーデータ解析 11:20-11:50 MATLAB による AI 作成 アプリを使った簡易的な解析 学習モデルのパラメータ自動調整 学習モデルのスタンドアロン化 2 課題 : ターボファンエンジンの予知保全

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付録 2 2 次元アフィン変換 直交変換 たたみ込み 1.2 次元のアフィン変換 座標 (x,y ) を (x,y) に移すことを 2 次元での変換. 特に, 変換が と書けるとき, アフィン変換, アフィン変換は, その 1 次の項による変換 と 0 次の項による変換 アフィン変換 0 次の項は平行移動 1 次の項は座標 (x, y ) をベクトルと考えて とすれば このようなもの 2 次元ベクトルの線形写像

FMO法のリガンド-タンパク質相互作用解析への応用

2010 年 10 月 8 日学術総合センター 地球シミュレータ産業利用シンポジウム 2010 フラグメント分子軌道 (FMO) 法の創薬に おける分子シミュレーションへの応用 小澤基裕 * 1 小沢知永 * 1 半田千彰 * 1 辻英一 * 1 岡崎浩輔 * 1 新宮哲 * 2 数納広哉 * 2 上原均 * 2 *1 キッセイ薬品工業株式会社創薬研究部創薬基盤研究所 *2 独立行政法人海洋研究開発機構

040402．ユニットテスト

2. ユニットテスト ユニットテスト ( 単体テスト ) ユニットテストとはユニットテストはプログラムの最小単位であるモジュールの品質をテストすることであり その目的は結合テスト前にモジュール内のエラーを発見することである テストは機能テストと構造テストの2つの観点から行う モジュールはプログラムを構成する要素であるから 単体では動作しない ドライバとスタブというテスト支援ツールを使用してテストを行う

SAP11_03

第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎

環境影響物質含有量集計ツール操作ガイド

GE1-56D1805211-00 chemsherpa-ai 回答手順補足マニュアル アンリツ株式会社 環境 品質推進部 2018 年 6 月初版 目次 1. 本書の目的... 1 2. ツール類をダウンロードする手順... 1 3. chemsherpa-ai の回答方法... 2 3.1. 遵法判断情報の入力... 2 3.1.1. 遵法判断情報を直接入力する手順... 2 3.1.2. 遵法判断情報を直接入力する場合の注意点...

Microsoft Word - 1 color Normalization Document _Agilent version_ .doc

color 実験の Normalization color 実験で得られた複数のアレイデータを相互比較するためには Normalization( 正規化 ) が必要です 2 つのサンプルを異なる色素でラベル化し 競合ハイブリダイゼーションさせる 2color 実験では 基本的に Dye Normalization( 色素補正 ) が適用されますが color 実験では データの特徴と実験の目的 (

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値

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濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟度別クラス編成を実施している 本稿では さらにの導入へ向けて 既存のプレイスメントテストを活用したクラス編成の可能性について検討した 3 教科に関するプレイスメントテストの偏差値を説明変数

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Jupyter Notebook を活用したプログラムライブラリ構築の検討 吹谷芳博 1, 藤澤正樹 1 ( 1 あすか製薬株式会社 ) Examination of the program library construction using Jupyter Notebook ASKA Pharmaceutical Co., Ltd. 要旨 : PC SAS での Jupyter Notebook

Microsoft PowerPoint - A3②　JaSST_MISRA2004ソースコード品質診断.ppt

ISO/IEC9126 & MISRA-C:2004 ベースソースコード品質診断 ~ MISRA-C:2004 ベース品質診断のご紹介 ~ 株式会社東陽テクニカソフトウェア ソリューション MISRA とは Motor Industry Software Reliability Association の略 ヨーロッパ自動車技術会 (MIRA) の下部組織 MIRA: Motor Industry

9 WEB監視

2018/10/31 02:15 1/8 9 WEB 監視 9 WEB 監視 9.1 目標 Zabbix ウェブ監視は以下を目標に開発されています : ウェブアプリケーションのパフォーマンスの監視 ウェブアプリケーションの可用性の監視 HTTPとHTTPSのサポート 複数ステップで構成される複雑なシナリオ (HTTP 要求 ) のサポート 2010/08/08 08:16 Kumi 9.2 概要 Zabbix

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

Microsoft PowerPoint - mp11-06.pptx

数理計画法第 6 回 塩浦昭義情報科学研究科准教授 shioura@dais.is.tohoku.ac.jp http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching 第 5 章組合せ計画 5.2 分枝限定法 組合せ計画問題 組合せ計画問題とは : 有限個の もの の組合せの中から, 目的関数を最小または最大にする組合せを見つける問題 例 1: 整数計画問題全般

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Cygwin でプログラミング 2018/4/9 千葉 数値計算は計算プログラムを書いて行うわけですが プログラムには様々な 言語 があるので そのうちどれかを選択する必要があります プログラム言語には 人間が書いたプログラムを一度計算機用に翻訳したのち計算を実行するものと 人間が書いたプログラムを計算機が読んでそのまま実行するものとがあります ( 若干不正確な説明ですが ) 前者を システム言語

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電子データ申請時代における Biostatistician のあるべき姿 第一三共株式会社 奥田恭行 1 Disclaimer 本発表内容は発表者の経験に基づいた個人的見解であり 所属する組織を代表した意見ではないことにご留意下さい 2 背景 拡大する生物統計担当者の業務とその弊害 近年では 社内で生物統計担当者が関与を求められる業務範囲は広がりつつあり その中でも CDISC 標準実装 電子データ申請対応に関する業務増が大きい

人工知能による物流改革_損保ジャパン日本興亜

2018 年 9 月 人工知能による物流改革 1. はじめに 2017 年 5 月 人工知能を搭載したコンピューター囲碁プログラムは 世界ナンバーワン棋士に圧勝して 世界中の人工知能の研究者に衝撃を与えた 将来的に 人工知能は 物流業界に大きなインパクトを与えると期待されている 本稿では 人工知能の基本知識を整理し 人工知能の導入により物流改革が期待される物流業務について 図を用いて 易しく解説する

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総務省 ICTスキル総合習得教材 概要版 eラーニング用 [ コース1] データ収集 1-5:API によるデータ収集と利活用 [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用 1 2 3 4 5 座学本講座の学習内容 (1-5:API によるデータ収集と利活用 ) 講座概要 API の意味とイメージを 主に利用しているファイル形式と合わせて紹介します

情報技術論 教養科目 4 群 / 選択 / 前期 / 講義 / 2 単位 / 1 年次司書資格科目 / 必修 ここ数年で急速に身近な生活の中に浸透してきた情報通信技術 (ICT) の基礎知識や概念を学ぶことにより 現代の社会基盤であるインターネットやコンピュータ システムの利点 欠点 それらをふまえ

メディアと情報伝達 大野隆士近藤諭 教養科目 4 群 / 選択 / 後期 / 講義 / 2 単位 / 1 年次 教養科目 受講生参加科目 司書資格科目 / 選択 メディアの発展とそれに伴うコミュニケーションへの影響についての理解を通して コミュニケーションや情報伝達がどのように変化してきたのかを学ぶ 方法として 授業内でグループを組み ディスカッション 問題発見 解決法の提示などといったアクティブ

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

タイトルを修正 軸ラベルを挿入グラフツール デザイン グラフ要素を追加 軸ラベル 第 1 横 ( 縦 ) 軸 凡例は削除 横軸は, 軸の目盛範囲の最小値 最 大値を手動で設定して調整 図 2 散布図の仕上げ見本 相関係数の計算 散布図を見ると, 因果関係はともかく, 人口と輸送量の間には相関関係があ

Excel を使った相関係数の計算 回帰分析 準備データは授業のホームページ上に Excel ブックの状態 ( ファイル名 pop_traffic.xlsx) で用意してあるので, これをダウンロードして保存しておく ダウンロードされたファイルを開いたら,DATA シート中の空欄 (POP,TK の列 ) をそれぞれの合計値 (POP の場合は,POP1~POP3) で埋めるように,SUM 関数あるいは和の式を使って処理しておく

Microsoft PowerPoint - 発表II-3原稿r02.ppt [互換モード]

地震時の原子力発電所燃料プールからの溢水量解析プログラム 地球工学研究所田中伸和豊田幸宏 Central Research Institute of Electric Power Industry 1 1. はじめに ( その 1) 2003 年十勝沖地震では 震源から離れた苫小牧地区の石油タンクに スロッシング ( 液面揺動 ) による火災被害が生じた 2007 年中越沖地震では 原子力発電所内の燃料プールからの溢水があり

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日本原子力学会標準 原子力発電所に対する津波を起因とした確率論的リスク評価に関する実施基準 津波事故シーケンス評価の概要 2016 年 10 月 21 日 日本原子力学会標準委員会津波 PRA 作業会 原子力エンジニアリング (NEL) 倉本孝弘 設計基準を超える地震随伴事象に対するリスク評価に関するワークショップ 1 プラント構成 特性及びサイト状況の調査 事故シナリオの同定 津波 PRA 事故シーケンス評価

< 参考資料 > 海外の規制について 規制内容や化学物質の分類については各規制により立法背景が異なるため 便宜的に記載した 一部精査中の情報を含む

< 参考資料 > 海外の規制について 規制内容や化学物質の分類については各規制により立法背景が異なるため 便宜的に記載した 一部精査中の情報を含む 法律の概要 所管省庁厚生労働省 経済産業省 環境省環境保護庁 (EPA) 欧州委員会環境総局 企業総局 制定 1973 年 ( 昭和 48 年 ) 1976 年 2006 年 規制等を実施する組織 厚生労働省 経済産業省 環境省 NITE EPA 化学物質庁

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アメリカン アジアンオプションの 価格の近似に対する 計算幾何的アプローチ 渋谷彰信, 塩浦昭義, 徳山豪 ( 東北大学大学院情報科学研究科 ) 発表の概要 アメリカン アジアンオプション金融派生商品の一つ価格付け ( 価格の計算 ) は重要な問題 二項モデルにおける価格付けは計算困難な問題 目的 : 近似精度保証をもつ近似アルゴリズムの提案 アイディア : 区分線形関数を計算幾何手法により近似 問題の説明

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プロセス制御工学 1. プロセス制御の概要 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Systems Engineering Department of Chemical Engineering, Kyoto University manabu@cheme.kyoto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/

RICOH Device Manager Pro バックアップ/バージョンアップ作業手順書

RICOH Device Manager Pro バックアップ / バージョンアップ作業手順書 1. 概要 本手順書は DeviceManagerPro 機器アドレス帳データ確認用ツール操作手順書.pdf での作業を実施する前に実施する RICOH Device Manager Pro( 以降 DMPro と表現 ) のバージョンアップとそれに伴うバックアップの作業手順を記載した手順書です page

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第 4 章 反応検索 I. 検索条件の設定 Reaxys では全反応 半反応のどちらも検索可能です 構造式作画ソフトで出発物質や生成物を作画したり 名称から自動的に構造式を作画させることもできます 検索例 : エソメプラゾール (Esomeprazole) とその類縁体の合成法を探す 1. 反応検索画面です Generate structure from name のアイコンをクリックします 反応検索では

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データの本質を読み解くための機械学習 MATLAB でデータ解析の課題に立ち向かう MathWorks Japan アプリケーションエンジニア部アプリケーションエンジニア井原瑞希 2016 The MathWorks, Inc. 1 Buzzwords IoT 人工知能 / AI データ解析 ビッグデータ 2 データ解析ワークフロー データへのアクセスと探索 データの前処理 予測モデルの構築 システムへの統合

KATE

KATE on NET 生態毒性予測システム KATE インターネット版操作マニュアル 2009.03.09 改訂 KATE は 化学物質の生態毒性 ( 魚類急性毒性試験における半数致死濃度 (LC50) ミジンコ遊泳阻害試験における半数影響濃度 (EC50)) を予測するシステムです 本システムで得られた予測結果は 化審法の届出に必要な生態毒性試験結果として利用することは出来ません * ご質問等がございましたら

コンピュータ応用・演習 情報処理システム

2010 年 12 月 15 日 データエンジニアリング 演習 情報処理システム データマイニング ~ データからの自動知識獲得手法 ~ 1. 演習の目的 (1) 多種多様な膨大な量のデータを解析し, 企業の経営活動などに活用することが望まれている. 大規模データベースを有効に活用する, データマイニング技術の研究が脚光を浴びている 1 1. 演習の目的 (2) POS データを用いて顧客の購買パターンを分析する.

例 2: 組成 Aを有するピアノ線用 Fe 系合金 ピアノ線用 という記載がピアノ線に用いるのに特に適した 高張力を付与するための微細層状組織を有するという意味に解釈される場合がある このような場合は 審査官は 請求項に係る発明を このような組織を有する Fe 系合金 と認定する したがって 組成

食品の用途発明に関する審査基準該当部分 審査基準第 III 部第 2 章新規性 進歩性 第 4 節特定の表現を有する請求項等についての取扱い 3. 物の用途を用いてその物を特定しようとする記載 ( 用途限定 ) がある場合 3.1 請求項に係る発明の認定 請求項中に ~ 用 といった 物の用途を用いてその物を特定しようとする記載 ( 用途限定 ) がある場合は 審査官は 明細書及び図面の記載並びに出願時の技術常識を考慮して

Applied hemistry / ome page : http://www.apc.titech.ac.jp M E-mail EXT. FAX ST ttak@apc.titech.ac.jp thiroshi@apc.titech.ac.jp sfuse@apc.titech.ac.jp aohtomo@apc.titech.ac.jp 2145 2145 mokamoto@apc.titech.ac.jp

自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2

リカレントニューラルネットワークの概要と動作原理 竹田卓也 後援 : ドワンゴ 1 自己紹介 名前 : 竹田卓也 年齢 : 20 歳 ( 大学生 ) 経歴 : 人工知能歴 1ヶ月プログラミング歴 5 年くらい 言語 : PythonとかJavaとかGoとか 趣味 : オンライン オフラインゲーム 2 アウトライン Feed forward neural network Recurrent neural

Rational Roseモデルの移行 マニュアル

Model conversion from Rational Rose by SparxSystems Japan Rational Rose モデルの移行マニュアル (2012/1/12 最終更新 ) 1. はじめに このガイドでは 既に Rational( 現 IBM) Rose ( 以下 Rose と表記します ) で作成された UML モデルを Enterprise Architect で利用するための作業ガイドです

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ボルツマンマシンの高速化

1. はじめに ボルツマン学習と平均場近似 山梨大学工学部宗久研究室 G04MK016 鳥居圭太 ボルツマンマシンは学習可能な相互結合型ネットワー クの代表的なものである. ボルツマンマシンには, 学習のための統計平均を取る必要があり, 結果を求めるまでに長い時間がかかってしまうという欠点がある. そこで, 学習の高速化のために, 統計を取る2つのステップについて, 以下のことを行う. まず1つ目のステップでは,

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A5 Java 事例 / テクノロジートレンド Eclipse 日本語化言語パック ( サードパーティ版 ) 作成と Babel プロジェクトの現状 - Eclipse 3.4 以降を日本語化して利用するために - NTT データビジネスブレインズ第一 SI 事業部シニアスペシャリスト伊賀敏樹 2008 年 6 月 12 日 (2008.06.06 版 ) 1 アジェンダ Eclipse 3.3 以降の言語パックはどうなった?

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. 運動方程式の数値解法.. ニュートン方程式の近似速度は, 位置座標 の時間微分で, d と定義されます. これを成分で書くと, d d li li とかけます. 本来は が の極限をとらなければいけませんが, 有限の小さな値とすると 秒後の位置座標は速度を用いて, と近似できます. 同様にして, 加速度は, 速度 の時間微分で, d と定義されます. これを成分で書くと, d d li li とかけます.

言語プロセッサ2005

url: kameken.clique.jp/lectures/lectures2014/compiler2014/ 言語プロセッサ 2014 Language Processors 2014 平成 26 年 9 月 22 日 ( 月 ) 東京工科大学コンピュータサイエンス学部亀田弘之 まずはイントロから なぜ言語プロセッサを学ぶのか? (Why do we study a course 言語プロセッサ?)

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12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

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