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Sample Efficient Preference-based Optimization for Industrial Automation
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Effects of changes in food and environmental appearance by augmented/virtual reality on multisensory flavor perception
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Artifact reduction for lenslet array near-eye displays using a rendering method combined with eye-tracking
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A Hawkes Model Approach to Modeling Price Spikes in the Japanese Electricity Market
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The effect of Endophilin A2 binding to proline-rich motif on its membrane tubulation.
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セイタイ マイショク CMOS イメージセンサ ノ クウカン ブンカイノウ ノ コウジョウ ト サイボウガイ デンイ ケイソク キノウ ノ トウサイ ニ カンスル ケンキュウ
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ヒショウシツ サンカブツ ハンドウタイ ニ オケル シンライセイ カイセキ ト サンジゲン シュウセキ デバイス オウヨウ 二 ムケタ キノウセイ ノ カイタク
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キンセキガイ カラー ガンテイ カメラ ノ ジツヨウカ ニ ムケタ サツゾウ ソシ オヨビ エイゾウ ショリ ギジュツ ノ カイハツ ト ヒョウカ
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NICT テスト ベッド デノ SDN ギジュツ ノ トリクミ ニ ツイテ
No full textvideo/mp4国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）では、情報通信技術の研究 開発を推進するために、多種多様なテストベッド（実証実験環境）を構 築し提供している。本講義では、SDN（Software Defined Networking） 技術にフォーカスしたRISEテストベッドの取り組みについて述べる。ま た、より低レイヤのネットワークプログラムが可能なP4言語に対応した テストベッド環境など、最近の取り組みについても紹介する。講演日: 2023年1月25日 3限講演場所: 情報科学棟 エーアイ大講義室(L1)vide
Information maximization-based clustering of histopathology images using deep learning
No full textPancreatic cancer is one of the most adverse diseases and it is very difficult to treat because the cancer cells formed in the pancreas intertwine themselves with nearby blood vessels and connective tissue. Hence, the surgical procedure of treatment becomes complicated and it does not always lead to a cure. Histopathological diagnosis is the usual approach for cancer diagnosis. However, the pancreas remains so deep inside the body that experts sometimes struggle to detect cancer in it. Computer-aided diagnosis can come to the aid of pathologists in this scenario. It assists experts by supporting their diagnostic decisions. In this research, we carried out a deep learning-based approach to analyze histopathology images. We collected whole-slide images of KPC mice to implement this work. The pancreatic abnormalities observed in KPC mice develop similar histological features to human beings. We created random patches from whole-slide images. Then, a convolutional autoencoder framework was used to embed these patches into an integrated latent space. We applied ‘information maximization’, a deep learning clustering technique to cluster the identical patches in an unsupervised manner since our dataset does not have annotation. Moreover, Uniform manifold approximation and projection, a nonlinear dimension reduction technique was utilized to visualize the embedded patches in a 2-dimensional space. Finally, we calculated a few internal cluster validation metrics to determine the optimal cluster set. Our work concentrated on patch-based anomaly detection in the whole slide histopathology images of KPC mice.journal articl