IEEE HTC 2025 メモ
day1
総合的に
英語がよく分からないのは非常に損をしていそう
時間を割いて学んだ方が良い
今日は真面目に研究をしていそうな人に出会えて良かった
優秀でかつ頑張っている人に会おうと思ったら,PFNとか研究所などに行くのが良さそう 学会ももちろん良い
HTCが小規模なため,国際学会の雰囲気が分かったとは言い難い
今のところ身内ばかりの研究会と相違ない
14:30-16:00の聴講
Macのメモ帳にいくらか書いた
先ほど聴講したが,全く話の内容が理解できず,英語を聞き流ら重要そうな単語をただメモする時間になってしまった
理想としては多少なりとも質問して,繋ぎを作ることなのだが,どうもよく分からない
ネットワーキング的に考えると,聴講の内容も重要だが,発表者がどういう研究を普段やっているかも重要で,事前準備をしてから望んだほうが良かっ この感じだと,リスニング能力が足りないので聴講できない
6G tutorial
強い必要性を感じていない
今の状況にある程度満足しており,これ以上の開拓がなぜ必要か理解できていない
トラヒック需要が増えているから必要なのだろうか
応用例として提示される何某かは実現できるのかつい懐疑的な気持ちで未定はあるまうが
話し方は金のリサイクルの人の方が上手かったな
やはりあの人を目指した方が良い
すごく聞きづらいので,話ではなく資料に集中した方が良いのだろうか
別に資料も読みやすくはないので,別のチュートリアル用か入門用の概説を見た方が良さげ
オンラインでという話だったが,これは相当聞きづらい
回線が弱いのか遠方すぎるのか分からないが,それなりの日のどで通信が切れるのが厄介
他のところ行った方が良いかも
これはこれで珍しいので残ってみる
レセプション
既存のつながりに割って入るのに抵抗があり,暇を持て余していたが,見かねた先輩が紹介してくれた方が優しかったので,問題なく過ごせた
研究内容は聞きそびれたが,専門は医療統計,特に薬品に関するものっぽい
なんと調べればいいかわからない
LLMに聞くのがいいかも
連絡先は聞きそびれた
食べ物はそこそこ美味しかった
野菜,ローストビーフ,バケット,ロールケーキ,カレー,あと何だっけ
飲み物もあった
どちらも話している間になくなってしまい,悲しい気持ちに
というか足りない
しかしすでに歯を磨いてしまったのであった
習慣とは下に恐ろしきものであったか
出し物はよく分からなかった
少林寺拳法とチアリーディング
なぜそれらを選ぶのだろう
少林寺拳法が日本発祥らしいのは驚いた
ほかは特に言うことがない
帰り際までJAISTの方は付き合ってくれたので,頭が上がらない
傾聴の姿勢が良いと思った
しかし途中で質問なりしてくれても良かったのだが…
応答は別に建設的ではなかった
そも僕の話自体がそこまで生産的でもない気がする
最後に今日はありがとうといって別れたが,話した内容は僕の研究のぼかした概要と,JAIST周辺との環境の差異,あとは僕が聞いて知っていることをたまに思想を交えつつ語ったくらいで,本当にそう思ったのかはよく分からない
本当はどんな研究をしているか,JAISTでどういうことを学んでいて,どういった環境で研究しているかなど聞きたかったのだが…
day2
英語がよく分からないので,ムーンプロジェクトの話だけ聴講する
今は他を聞いても仕方ない
ムーンプロジェクトのやつに15:40くらいにようやく入れた
場所が全く分からないし,IEEEから署名メール来ないしで対応があったのと,出発を遅らせてスケジュールに関する思考実験をしていたのでこの時間に
Macのメモ帳に書いてる
バンケット
軽く感想を書いておこうかな
お隣の方と英語で話そうと試みたが,こちらが拙すぎて迷惑をかけてしまった
優しい対応をしてくれて助かった
聴講の時も思ったが,まずアメリカかイギリスの英語を聞けるように練習し,軸を作ることが重要だ
そのあとはそれぞれの訛りに慣れていくしかない
今日は東海大とJAISTの人と繋がりが作れたかな?
あと琉球大に一応知り合いができた
料理はそこそこ美味しかった < 料理の話で少し以前感じたような問題の雰囲気があった
経済的な背景についてのギャップから,注意しないと逆恨みをされるみたいな話があった
現在の日本では所得について格差があり,階層が別れている
金銭感覚や価値観などが異なっており,仮に相手がお金に余裕のない環境で育った場合,もしかすると逆の環境に対する何らかの思いを抱いている可能性がある
無意識の言葉から何か思われるかもしれないので,言葉には十分気をつける必要があると言う話だった
もう少し緩和されたら気にしなくて済むのだが
他の色々なメモ: 適切な場所に後程移そう
金の浪費を止めよう,的な発表の話し方がまさに理想だった
展開もさることながら,聴衆を引き込み,かつ
資金調達の観点から研究を考えたい
今後有望そうな研究は何だろうか
投資とかも参考にする
パッと思いつくのはAIの活用(創薬や構造予測),LLM,量子コンピューティングなど
6Gとかはよく分からない
それらの中でまだ人が少ない部分があればいいのだが
Stanford大学などは社会実装としてベンチャー企業を作り,上手く研究費を集めつつ研究を進めていると聞く
そういっった実例も含めて調べ,考えたい
各国政府の研究支援についても見た方が良い
どの道,データサイエンスについて十分な理解を育むのは前提
卒論があるのでday2-3は行かないか,さっさと帰りたい
流れ的に参加する人が大半みたいだし,そこそこ美味しいものが食べれそうなため,行こうかな