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13:00
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セッション１：加速器実験と機械学習
-
Tomoe Kishimoto
(until 14:20)
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13:00
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Introduction
-
Junichi Tanaka
(University of Tokyo (JP))
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13:05
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LHCにおける機械学習の利用について（分類問題）
-
Masahiro Morinaga
(University of Tokyo (JP))
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13:35
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加速器へのMLの適用
-
Takahiro Nishi
(Riken)
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14:05
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機械学習を用いたBelle II ビームバックグラウンドの理解
-
Hiroyuki NAKAYAMA
(KEK)
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14:20
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--- コーヒーブレイク ---
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14:40
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セッション２：宇宙論・天文学と機械学習
-
Yoshinari Hayato
(University of Tokyo (JP))
(until 16:10)
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14:40
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ML in large-scale structure cosmology: from emulation to field-level inference
-
Takahiro Nishimichi
(Kyoto University)
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15:10
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Machine learning in gravitational wave data analysis
- Prof.
Hirotaka Takahashi
(Tokyo City University)
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15:40
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機械学習を用いた重力波イベントのパラメータ推定
-
Kota Tomita
(Osaka Metropolitan University)
Mahoro Matsuyama
()
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15:55
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機械学習による空気シャワーデータ解析を活用した超高エネルギー宇宙線の質量組成測定
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Ryuhei Arimura
(Osaka Metropolitan University)
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16:10
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--- コーヒーブレイク ---
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16:30
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セッション３：生成モデルと素粒子実験・理論
-
Junichi Tanaka
(University of Tokyo (JP))
(until 18:00)
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16:30
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企業講演: 最先端の生成AIとビジネス活用
-
Shota Suzuki
(Softbank AI project Axross)
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17:00
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LHCにおける生成モデル・異常検知の活用
-
Masahiko Saito
(University of Tokyo (JP))
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17:30
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GANを用いた加速器シミュレータ開発のための基礎研究
-
Ryu Watarai
(Osaka Metropolitan University)
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17:45
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Characterization of Realistic Intersecting D-branes Models by Machine Learning
-
Keiya Ishiguro
(SOKENDAI, Tsukuba)
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