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# System prepended metadata

title: 2021/04/12 PaperReading @webex

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# 2021/04/12 PaperReading @webex

### 教員
* 新井先生
* 垣内先生

### D2
* Kibrom
* 大平

### M2
* 桂
* 小松
* 川島
* 奥村

### RS
* Chen

## 大平
### イスマイル先生
- 十数メッセージが必要なのは用途が違う感じやね
- pre-collision system？自動ブレーキとかだったら一発で検知しないといけないから，そういったのには合わないね
    - そうですね、そこを殺してでも偽陽性率を減らしたかったのかなって読んでて思った
- その表(our methodとの比較)では，陽性率しかないけど，accuracyしかないけど，VALIDのいいところが無くならない？
    - ここでもたしかFPについて言及してたと思うんですけど… スライドに入れ忘れてました
    - random forest が良くない風に書かれていたので，使わない方がいいのかな...
- 論文のグラフに単位が入ってないんだけど、これって本文中に説明があるのかな？
    - そうですね。全くなかった。タイトルとかに書いてあるから？
- 図8とか単位がわからないよね…
    - そうですね。読んでる最中は文中に書いてある。
- 一応査読通ってるけど、自分なら指摘するな…
- slide 18 表の可視化が面白いね。
    - 平均値だけ文字が大きいのが謎
- ポルシェの やつだけ最大最小出てないのなんでやろ
    - 本文中も言及がなかった。Fiatではパートに分かれている。各パートで平均値や最大値を取っていて，
    - ポルシェの場合は1回しか測定していないから、その1回分だけ載せてるのかなと思った
- その，最小最大値といっても，パートの中で計算していると。
    - そのとおりだと思います。

## Kibrom
### イスマイル先生
- deep is accurate but slow. but legacy machine learning algorithm is fast. 
- is there any comparison between deep and legacy machien learning?
    - novelty is self organing map for CAN, i think.
- Only seeing this result, very good. but we need to find out a scenario the method doesn't work.
- x
- P
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- 
- a

### 垣内先生
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- a