田部井靖生のページ
「機械学習による人間の選択行動とシミュレーションの新展開」と題した理研-AIPのミニワークショップを開催しました。このワークショップでは、機械学習が人間の選択行動の理解やシミュレーションにどのように貢献できるかについて、最新の研究成果と洞察を共有しました。ワークショップの内容は、以下のリンクから動画でご覧いただけます。最先端の研究に基づく知見や議論をぜひご覧ください。 ワークショップの動画を見る ワークショップページに行く 今後も理研-AIPでは、機械学習をはじめとする先進的な研究に関するワークショップを開催していきます。引き続きご注目ください。(２０２３年１２月５日（火）) 連長圧縮BWT(RLBWT)の構築アルゴリズムに関する論文が理論計算機科学のトップ会議であるICALP'22に採択されました。(2022年4月19日(火)) 理研-AIPニュース(外部リンク) 技術情報協会から マテ
About C++ Trie Implementation
I did a survey on implementations of trie in C++. However, the result is a little disappointing. There are two kinds of trie: the regular trie (aka prefix tree), and the Patricia trie (aka radix trie). The difference is that, in contrast with a regular trie, the edges of a Patricia trie are labeled with sequences of characters rather than with single characters. Using Wikipedia and Google, I foun
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