ヘルシンキ宣言 - Wikipedia
この項目では、人体実験に関する倫理規範を定めたヘルシンキ宣言について説明しています。1975年に採択された全欧安全保障協力会議の最終文書であるヘルシンキ宣言については「ヘルシンキ宣言 (全欧安全保障協力会議)」をご覧ください。 この記事は英語から大ざっぱに翻訳されたものであり、場合によっては不慣れな翻訳者や機械翻訳によって翻訳されたものかもしれません。翻訳を改善してくださる方を募集しています。 ヘルシンキ宣言（英: Declaration of Helsinki、DoH、フィンランド語: Helsingin julistus、スウェーデン語: Helsingforsdeklarationen）は、世界医師会（WMA）によって作成された人体実験に関する一連の倫理的原則である[1]。 正式名称は「WMA ヘルシンキ宣言 - ヒトを対象とする医学研究の倫理諸原則」で、ナチス・ドイツにおける非倫理
KDD 2019 | AutoCross: Automatic Feature Crossing for Tabular Data in Real-World Applications
AutoCross: Automatic Feature Crossing for Tabular Data in Real-World Applications Luo Yuanfei, Mengshuo Wang, Hao Zhou, Quanming Yao, Wei-Wei Tu, Yuqiang Chen, Qiang Yang and Wenyuan Dai Feature crossing captures interactions among categorical features and is useful to enhance learning from tabular data in real-world businesses. In this paper, we present AutoCross, an automatic feature crossing to
AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch
Machine learning research has advanced in multiple aspects, including model structures and learning methods. The effort to automate such research, known as AutoML, has also made significant progress. However, this progress has largely focused on the architecture of neural networks, where it has relied on sophisticated expert-designed layers as building blocks---or similarly restrictive search spac
Message from ACM Regarding Open Access to ACM Digital Library during Coronavirus
About ACM ACM, the world's largest educational and scientific computing society, delivers resources that advance computing as a science and a profession. ACM provides the computing field's premier Digital Library and serves its members and the computing profession with leading-edge publications, conferences, and career resources. [Learn More about ACM...]
Vol.30.No.1(2015/01)クラウドソーシングとヒューマンコンピュテーション（Crowdsourcing and Human Computation） | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » Vol.30.No.1(2015/01)クラウドソーシングとヒューマンコンピュテーション（Crowdsourcing and Human Computation） 馬場雪乃（国立情報学研究所／JST, ERATO, 河原林巨大グラフプロジェクト） はじめに不特定多数の人に仕事を発注する仕組み「クラウドソーシング」の登場は、大量の人的資源の獲得を容易にした。 コンピュータ科学の諸分野では、クラウドソーシングをより成熟した基盤にするために、品質管理やメカニズムデザイン、プラットフォーム設計など多様な観点で研究が進められている。また、クラウドソーシングの登場を受けて人工知能分野では、人間と計算機の協調問題解決を目指す「ヒューマンコンピュテーション」に関する研究が促進された。 本稿では、以下5つの観点で情報源を紹介する：(1) クラウドソーシング・
Exact Gaussian Processes on a Million Data Points
Gaussian processes (GPs) are flexible non-parametric models, with a capacity that grows with the available data. However, computational constraints with standard inference procedures have limited exact GPs to problems with fewer than about ten thousand training points, necessitating approximations for larger datasets. In this paper, we develop a scalable approach for exact GPs that leverages multi
Fourteen papers have been accepted at ICML 2019 | Center for Advanced Intelligence Project
14 papers have been accepted at ICML 2019, a top conference on machine learning. For more details, please refer to the link below. [Website] https://icml.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitial Classification from Positive, Unlabeled and Biased Negative Data Yu-Guan Hsieh (Ecole normale superieure) * Gang Niu (RIKEN) Masashi Sugiyama (RIKEN/The University of Tokyo) Imitation Learning from Imperf
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[PDF]Heimerl+ (2012) Communitysourcing: Engaging Local Crowds to Perform Expert Work Via Physical Kiosks
Geographically weighted Poisson regression for disease association mapping
Optimizing affinity-based binary hashing using auxiliary coordinates
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Learning Deep Features for One-Class Classification
私たちはお土産にどの八ッ橋を買えばよいのか（PDF）
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A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction
Grimshaw (1993) Computing Maximum Likelihood Estimates for the Generalized Pareto Distribution
Integrating Tree Structures and Graph Structures with Neural Networks to Classify Discussion Discourse Acts
[1603.06075] Tree-to-Sequence Attentional Neural Machine Translation
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