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2018年度 演習成果発表会 & 懇親会

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│※この投稿はFacebookページ「東京工業大学 首藤一幸研究室」の投稿の転載です:
│ https://www.facebook.com/shudolab
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首藤研の新卒論生 3人が、4~6月、それぞれの演習テーマに取り組みました。その成果発表会を行います。
また、足立 昌彦さん (株式会社カブク CTO) にゲストとして講演して頂きます。

発表会の後には近くの部屋で懇親会を予定しています。
ぜひお越しください!

キーワード:オーバレイネットワーク、仮想通貨、機械学習

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2018年度 首藤研究室 演習成果発表会 & 懇親会

 日時:
  2018/7/6(金) 18:00 ~

 場所:
  東京工業大学 大岡山キャンパス 西8号館 W棟 8階 809号室
  (西8号館に入るとそこは E棟 3階です。
   奥へ進むと W棟エレベータがあります。)

 事前参加申請:
  飛び入り参加可ですが、参加申請して頂けると有り難いです。

 費用:
  無料。
  懇親会 (任意参加) は有料です。3000円程度を予定しています。

 研究室ウェブサイト:
  http://www.shudo-lab.org/

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■プログラム

 18:00 ~ 19:30 新卒論生3人 演習成果発表
 19:30 ~ 20:00 足立 昌彦さんによるゲスト講演
 20:10 ~    懇親会

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■講演

大月 魁 (B4)
「仮想通貨のトランザクション追跡」

仮想通貨ではトランザクションを発行し、それがブロックの中に取り込まれることによって通貨の所有権の譲渡を行う。また全てのトランザクションはブロックチェーンという形でp2pネットワーク上の各ノードに保管されている。これらのトランザクションを元にして、取引の追跡・解析を行った

小国 英明 (B4)
「構造化オーバーレイネットワーク上における機械学習手法」

プライバシなどの観点から,P2Pネットワーク上でデータを移動させず学習モデルのみを移動させる機械学習の手法がある.非構造化オーバーレイネットワークを用いる場合,モデルがネットワーク上を単純にランダムウォークすると学習に偏りが生じる.本演習では構造化オーバーレイネットワーク上での機械学習を実装しモデルの精度を求めた.

金子 孟司 (B4)
「ドロネーオーバレイネットワーク構築シミュレータの実装」

ドロネーオーバレイネットワークとは,ドロネー図のトポロジを形成する構造化オーバレイネットワークである.各ノードが自律的に局所的なドロネー図を形成することで最終的にネットワーク全体がドロネー図となる.本演習では,この分散型の構築アルゴリズムに従ってドロネーオーバレイネットワークを構成するシミュレータを実装する.

足立 昌彦 (株式会社カブク CTO)
「エンジニアの生存戦略」

社会人をエンジニアとして生きていく方法について、大企業、中・小企業、外資企業、起業でエンジニアをしてきた経験をご紹介します。

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■過去の演習成果発表会
2017年度: https://www.facebook.com/events/147391832502852/
2016年度: https://www.facebook.com/events/200678590333592/
2015年度: https://www.facebook.com/events/1563377250585069/
2014年度: https://www.facebook.com/events/1436584336608513/
2013年度: https://www.facebook.com/events/401417209979665/
2012年度: https://www.facebook.com/events/146782872125854/
2011年度: https://atnd.org/events/17089

By admin | 2018年7月4日

IEEE HotICN 2018 採択 (2018年 6月)

首藤、神田、斉藤(慶應)の論文が国際会議 IEEE HotICN 2018 に採択されました。
 
 Kazuyuki Shudo, Reiki Kanda, Kenji Saito:
 ”Towards Application Portability on Blockchains”,
 Proc. 2018 IEEE Int’l Conf. on Hot Topics in Information-Centric Networking (IEEE HotICN 2018),
 2018年 8月 15日〜17日 (採択)
 
パブリックブロックチェーンが抱えるインセンティブ不整合問題と、暫定解であるアプリケーション移植性、特にブロックチェーン間移行を論じた論文です。

By shudo | 2018年6月27日

DataWorks Summit San Jose 2018 採択 (2018年 3月)

講演が技術者カンファレンス DataWorks Summit San Jose 2018 に採択されました。
 
 Masato Asahara, Yoshiki Takahashi, Kazuyuki Shudo:
 ”Quick! Quick! Exploration!: A framework for searching a predictive model on Apache Spark”,
 DataWorks Summit San Jose 2018,
 2018年 6月 17日〜21日 (採択)
 
良い予測モデルを見つけるソフトウェアフレームワークについて述べる浅原(NEC)、髙橋、首藤の講演です。

By shudo | 2018年4月13日