お知らせ
2025年12月1日
研究室メンバーによる論文がLegal Knowledge and Information Systems (JURIX)に採択されました.
著者: Yuntao Kong, Ye Xiong, Shuyuan Zheng, Ken Satoh
タイトル: Reinforcement Learning with Argument-Structured Reward for Court Decision Abstractive Summarization
著者: Yuntao Kong, Ye Xiong, Shuyuan Zheng, Ken Satoh
タイトル: Reinforcement Learning with Argument-Structured Reward for Court Decision Abstractive Summarization
2025年12月1日
研究室メンバーによる論文がNeural Information Processing Systems (NeurIPS)に採択されました.
著者: Huanjia Zhu, Shuyuan Zheng, Yishu Liu, Sudong Cai, Bingzhi Chen
タイトル: Language‑Bias‑Resilient Visual Question Answering via Adaptive Multi‑Margin Collaborative Debiasing
著者: Huanjia Zhu, Shuyuan Zheng, Yishu Liu, Sudong Cai, Bingzhi Chen
タイトル: Language‑Bias‑Resilient Visual Question Answering via Adaptive Multi‑Margin Collaborative Debiasing
2025年12月1日
研究室メンバーによる論文がProceedings of the VLDB Endowment (PVLDB)に採択されました.
著者: Marcelo Arenas, Enrico Franconi, Janik Hammerer, Olaf Hartig, Katja Hose, Laura Koesten, George Konstantinidis, Leonid Libkin, Wim Martens, Yuya Sasaki, Stefanie Scherzinger, Katherine Thornton, Hsiang-Yun Wu
タイトル: Exploring Exploratory Querying
著者: Marcelo Arenas, Enrico Franconi, Janik Hammerer, Olaf Hartig, Katja Hose, Laura Koesten, George Konstantinidis, Leonid Libkin, Wim Martens, Yuya Sasaki, Stefanie Scherzinger, Katherine Thornton, Hsiang-Yun Wu
タイトル: Exploring Exploratory Querying
2025年12月1日
研究室メンバーによる論文がProceedings of the VLDB Endowment (PVLDB)に採択されました.
著者: Konstantinos Skitsas, Yuya Sasaki, Davide Mottin, Panagiotis Karras
タイトル: Mix & Match: Subgraph Matching for Absolute Coverage
著者: Konstantinos Skitsas, Yuya Sasaki, Davide Mottin, Panagiotis Karras
タイトル: Mix & Match: Subgraph Matching for Absolute Coverage
2025年11月1日
研究室メンバーによる論文がJournal of Intelligent Information Systemsに採択されました.
著者: Takahiro Yanase, Shuzo Hamamoto, Rei Unno, Steffi Kar Kei Yuen, Vineet Gauhar, Bhaskar K Somani, Olivier Traxer, Yuya Sasaki, Ryosuke Chaya, Atsushi Okada, Kazumi Taguchi, Takahiro Yasui
タイトル: Establishing an AI-based artifact correction system for intrarenal pressure monitoring using the LithoVue™ Elite ureteroscope: an EAU endourology and AUSET collaboration
著者: Takahiro Yanase, Shuzo Hamamoto, Rei Unno, Steffi Kar Kei Yuen, Vineet Gauhar, Bhaskar K Somani, Olivier Traxer, Yuya Sasaki, Ryosuke Chaya, Atsushi Okada, Kazumi Taguchi, Takahiro Yasui
タイトル: Establishing an AI-based artifact correction system for intrarenal pressure monitoring using the LithoVue™ Elite ureteroscope: an EAU endourology and AUSET collaboration
2025年11月1日
研究室メンバーによる論文がConference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)に採択されました.
著者: Junkai Liu, Yujie Tong, Hui Huang, Bowen Zheng, Yiran Hu, Peicheng Wu, Chuan Xiao, Makoto Onizuka, Muyun Yang, Shuyuan Zheng
タイトル: Legal Fact Prediction: The Missing Piece in Legal Judgment Prediction
著者: Junkai Liu, Yujie Tong, Hui Huang, Bowen Zheng, Yiran Hu, Peicheng Wu, Chuan Xiao, Makoto Onizuka, Muyun Yang, Shuyuan Zheng
タイトル: Legal Fact Prediction: The Missing Piece in Legal Judgment Prediction
2025年10月1日
研究室メンバーによる論文がEuropean Conference on Artificial Intelligence(ECAI)に採択されました.
著者: Mykola Pechenizkiy, Hilde Weerts, Cassio de Campos, Yuya Sasaki, Julia Stoyanovich
タイトル: From Benchmarking to Understanding FairML
著者: Mykola Pechenizkiy, Hilde Weerts, Cassio de Campos, Yuya Sasaki, Julia Stoyanovich
タイトル: From Benchmarking to Understanding FairML
2025年9月1日
研究室メンバーによる論文がEuropean Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD)に採択されました.
著者: Takuto Takahashi, Itsuki Nakayama, Takahiro Mitani, Ryosuke Kikuchi, Yuya Sasaki, Makoto Onizuka Conference Name or Journal Name: ECMLPKDD
タイトル: Graph Neural Network Leveraging Higher-Order Class Label Connectivity for Heterophilous Graphs
著者: Takuto Takahashi, Itsuki Nakayama, Takahiro Mitani, Ryosuke Kikuchi, Yuya Sasaki, Makoto Onizuka Conference Name or Journal Name: ECMLPKDD
タイトル: Graph Neural Network Leveraging Higher-Order Class Label Connectivity for Heterophilous Graphs
2025年6月1日
研究室メンバーによる論文がJournal of Clinical Medicineに採択されました.
著者: Takahiro Yanase, Rei Unno, Theodoros Tokas, Vineet Gauhar, Yuya Sasaki, Kengo Kawase, Ryosuke Chaya, Shuzo Hamamoto, MihokoMaruyama, Takahiro Yasui, Kazumi Taguchi
タイトル: AI-Driven Prediction of Renal Stone Recurrence Following ECIRS: A Machine Learning Approach to Postoperative Risk Stratification Incorporating 24-Hour Urine Data
著者: Takahiro Yanase, Rei Unno, Theodoros Tokas, Vineet Gauhar, Yuya Sasaki, Kengo Kawase, Ryosuke Chaya, Shuzo Hamamoto, MihokoMaruyama, Takahiro Yasui, Kazumi Taguchi
タイトル: AI-Driven Prediction of Renal Stone Recurrence Following ECIRS: A Machine Learning Approach to Postoperative Risk Stratification Incorporating 24-Hour Urine Data
2025年6月1日
研究室メンバーによる論文がJournal of Intelligent Information Systemsに採択されました.
著者: Yuchen Ji, Daichi Amagata, Yuya Sasaki, Takahiro Hara
タイトル: PolyCard: A learned cardinality estimator for intersection queries on spatial polygons
著者: Yuchen Ji, Daichi Amagata, Yuya Sasaki, Takahiro Hara
タイトル: PolyCard: A learned cardinality estimator for intersection queries on spatial polygons
2025年5月28日
研究室見学会を2025年6月6日(金)15:30-16:30に開催いたします.参加希望の方はGoogleフォームよりお申込みください.
2025年3月25日
卒業生の新井淳也さんが大阪大学情報科学研究科の嵩賞を受賞しました.
2025年3月1日
研究室見学会を2025年3月21日(金)に開催します.参加希望の方はGoogleフォームよりお申込みください.
2025年3月1日
研究室メンバーによる論文がInternational Workshop on Design, Optimization, Languages and Analytical Processing of Big Data (DOLAP)に採択されました.
著者: Ryoga Yoshida, Chuan Xiao, Makoto Onizuka
タイトル: Workload Cost Optimization Using Dynamic Replication in Decentralized Systems
著者: Ryoga Yoshida, Chuan Xiao, Makoto Onizuka
タイトル: Workload Cost Optimization Using Dynamic Replication in Decentralized Systems
2025年2月1日
研究室メンバーによる論文がProceedings of the ACM on Management of Data (PACMMOD)に採択されました.
著者: Ronny Ko, Chuan Xiao, Makoto Onizuka, Zhiqiang Lin, Yihe Huang
タイトル: Ultraverse: An Efficient What-if Analysis Framework for Software Applications Interacting with Database Systems
著者: Ronny Ko, Chuan Xiao, Makoto Onizuka, Zhiqiang Lin, Yihe Huang
タイトル: Ultraverse: An Efficient What-if Analysis Framework for Software Applications Interacting with Database Systems