対象分野

• 学習アルゴリズムの設計と解析 (統計的学習，ベイズ学習，記号的学習，概念学習，分類・クラスタリング，モデル選択，予測理論，情報幾何学，ユニバーサル符号化，学習における探索問題，特異モデル学習，量子情報理論，分散並列学習，など
• 学習に関するモデリング理論，知識表現方式 (ニューラルネット，SVM，強化学習，ベイジアンネット，グラフィカルモデル，など)
• 学習における情報論的な複雑さの理論 (コルモゴロフコンプレキシティ，統計的複雑さ，など)
• 学習への様々なアプローチ (情報理論的アプローチ，統計科学的アプローチ，統計力学的アプローチ， 計算理論的アプローチ，など)
• 学習の応用 (パターン認識，画像処理，音声処理，信号処理，自然言語処理，ロボティクス， 金融工学，バイオインフォマティクス，誤り訂正符号，パターン認識， 生体認証，データマイニング/テキストマイニング，Webインテリジェンス， 情報システムインテリジェント処理，Intelligent Transportation System，など)

発表形式

投稿形式(カメラレディ原稿執筆要領)

1. ページ数（厳守）: 6ページ以内でご執筆ください（口頭発表、ポスター発表いずれも同じです）．
2. 印字範囲（厳守）: A4判（210 mm × 297 mm）への印刷を前提にpdfを作成して下さい． すべてのテキスト，図表が 174 mm × 247 mm の範囲に収まるようにして下さい．
3. フォント: 本文には10ポイント以上の文字を使用してください．
4. 原稿の１ページ目には下記の情報を含めてください（スタイルファイルを参照ください）:
   • 本文が和文のとき:
     • 題目の和文と英文
     • 著者名の和文と英文
     • 英文アブストラクトを約100語 程度，キーワード 3 〜 5 個程度
     • 著者の所属，所在地の和文と英文（連絡先の E-mailアドレス）
   • 本文が英文のとき:
     • 題目の英文
     • 著者名の英文
     • 英文アブストラクトを約100語 程度，キーワード 3 〜 5 個程度
     • 著者の所属，所在地の英文（連絡先の E-mailアドレス）
5. 下記フォームから投稿論文を登録後、ファイル名を登録番号.pdfに変更して、論文原稿(PDF)を [メールアドレス削除] まで添付ファイルでお送りください。 登録番号は、登録完了後に返信メールで届きます。
   • メールのSubjectは「IBIS2006 + 第一著者の姓を英文表記にしたもの」として下さい．
   • メール本文には，題目（和文または英文）、著者リスト（和文または英文）， 英文アブストラクト，をご記入ください（目次、索引の作成に利用します）．
6. 送付締切: 8月31日(木)厳守．
   

   締切が9月7日(木)に延期になりました

カメラレディ用フォーマット

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• 作成した原稿は，latex.pdfやword.pdfと比較して，印刷位置などを確認して下さい．
• latex.pdfはdvipdfmを使用して作成したものです．
• LaTeX から PDF を作成するときに Adobe の Distiller をお使いの方は， dvips -t a4 のように用紙のサイズを明示してPSファイルを作成すると，位置ずれを防げます．

スケジュール

• 投稿(カメラレディ原稿)締切　8月31日（木）必着
• 採録決定通知　9月20日（水）(変更)

投稿フォーム(9月7日で締め切りました、多数のご投稿ありがとうございました)

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