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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
PRMU, IPSJ-CVIM, IPSJ-DCC, IPSJ-CGVI
(連催)
2023-11-16
16:50
鳥取 鳥取県立生涯学習センター(県民ふれあい会館)
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
統計的方法による松江市の洪水予測
山本和樹坂野 鋭矢島 啓島根大PRMU2023-23
本研究では,松江市内の河川における洪水予測に統計モデルを用いた手法を適用し,精度の検討及び考察 を行った.時系列解析手法... [more] PRMU2023-23
pp.43-46
HCS 2022-10-27
13:50
ONLINE オンライン開催 インタラクションによって発生するアニマシー知覚生成過程のモデル化 ~ 対象の停止時間が与える影響の検討 ~
安達優菜田和辻可昌松居辰則早大HCS2022-50
本研究の目的は,実空間でのロボットを使用し,かつ人間とのインタラクションを含めたアニマシー知覚の生成過程のモデル化を行う... [more] HCS2022-50
pp.12-17
MICT, EMCJ
(併催)
2022-03-04
16:25
ONLINE オンライン開催 人体動作パラメータによるWBANチャネルモデリングのための同期測定システム
西塔 明青柳貴洋東工大MICT2021-111
WBAN チャネルモデル開発には多くの実験やシミュレーションが必要となる.
この低減のため, 本研究グループでは人体動... [more]
MICT2021-111
pp.53-58
CAS, CS
(共催)
2022-03-04
10:30
ONLINE オンライン開催 ジャストインタイムモデリングに基づくモバイルロボットの自動経路追従制御と実験的検証
宮垣津将一甲斐健也東京理科大CAS2021-89 CS2021-91
本発表では,制御対象に関する入出力データベースのみを用いて制御を行う「データ駆動型制御」の一種である「ジャストインタイム... [more] CAS2021-89 CS2021-91
pp.81-86
AI 2022-02-28
11:00
宮崎 ユースホステルサンフラワー宮崎 会議室
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
時系列Transformerによる環境要因を考慮したニホンジカの行動予測
風間健太郎藤田桂英小池伸介東京農工大AI2021-15
野生動物による農林業への被害を防ぐために,新たな野生動物の管理手法が求められている.本研究では,時系列Transform... [more] AI2021-15
pp.19-24
MBE, NC
(併催)
2020-12-18
15:40
ONLINE オンライン開催 社会的時系列予測のための時間遅れ付きLSTM
安達 凜六井 淳静岡県立大NC2020-30
社会的時系列予測に対し, 機械学習を適用する研究が盛んに行われている. その中でも, 多く用いられる手法がRecurre... [more] NC2020-30
pp.13-18
SRW, SeMI, CNR
(併催)
2019-11-05
09:20
東京 構造計画研究所(本所新館東京) 省エネルギー化のための人流情報の時系列予測に基づく換気量制御
前島綜太朗前大道浩之NTT)・秋岡利彦横井正俊NTT西日本SeMI2019-62
近年, BEMS(Building Energy Management System)に基づく業務用空調の省エネルギー化... [more] SeMI2019-62
pp.1-6
NLP 2019-09-24
11:05
高知 高知県立大学 永国寺キャンパス 結合スチュアート・ランダウ振動子系を用いたレザバー計算
中島昭哉香取勇一公立はこだて未来大NLP2019-54
レザバー計算は,時系列の学習が可能であるリカレントニューラルネットワークの枠組みの一つであり,学習の計算コストが低く実装... [more] NLP2019-54
pp.99-104
MSS, CAS, SIP, VLD
(共催)
2019-07-30
10:45
岩手 岩手大学 時系列予測モデル ~ 外貨為替データによるモデルの評価に関する研究 ~
シャオ イーチェンゴウタム チャクラボルティシンフー チェン岩手県立大CAS2019-2 VLD2019-8 SIP2019-18 MSS2019-2
時系列データは、実際の生活におけるシステムの動的な振る舞いを明らかにします。例えば、交通量、降雨量、電力使用量、シェア値... [more] CAS2019-2 VLD2019-8 SIP2019-18 MSS2019-2
pp.7-10
ET 2018-03-03
16:05
高知 高知工科大学(永国寺キャンパス) ラーニングレコードを用いた学習者の習熟度時間変化モデルの構築
児玉 翠秦 崇洋社家一平NTTET2017-132
限られた学習時間の中で学習効果を最大化する最適な学習スケジュールの提示のためには,今後の学習で見込まれる習熟度の上昇を予... [more] ET2017-132
pp.249-252
PRMU, IE, MI, SIP
(共催)
2017-05-25
17:00
愛知 名古屋工業大学 [特別講演]時系列ビッグデータのリアルタイム解析:新技術と挑戦
櫻井保志熊本大SIP2017-11 IE2017-11 PRMU2017-11 MI2017-11
近年のIoTデバイスの急速な普及に伴い,それらのデバイスから多様かつ大量のデータが生成され続けている.また,Facebo... [more] SIP2017-11 IE2017-11 PRMU2017-11 MI2017-11
p.61
IA, IN
(併催)
2016-12-15
13:35
広島 広島市立大学 講堂小ホール [招待講演]時系列ビッグデータのためのリアルタイム将来予測
松原靖子熊本大IN2016-70 IA2016-64
近年,IT技術の急速な発展により,小型かつ高性能な情報機器が容易に利用可能となった.これに伴い高度な情報化が加速し,現実... [more] IN2016-70 IA2016-64
pp.23-28(IN), pp.5-10(IA)
IN 2015-10-15
14:30
大阪 大阪大学 通信ネットワークにおける装置故障率の時系列解析
船越裕介松川達哉鍔木拓磨NTTIN2015-53
通信ネットワークの装置故障率は時系列データであり,詳細な性質を調べるには時系列解析が必要である.本稿では故障率データを基... [more] IN2015-53
pp.1-6
ASN 2013-11-29
15:00
東京 機械振興会館 信号定常性評価のための状態適応型自己回帰モデル
関根理敏前野蔵人OKIASN2013-114
本稿ではセンサ信号から変化点や異常などを検知する状況推定に向けた,時系列信号の定常性をリアルタイムに評価可能な時系列モデ... [more] ASN2013-114
pp.129-134
NLP 2013-10-29
10:00
香川 サンポートホール高松 視覚刺激に対するBOLD信号応答の非線形モデル化
松原 崇阪大)・鳥飼弘幸京都産大)・下川哲也ライプニッツ賢治ペパー フェルディナンドCiNetNLP2013-93
fMRIで計測されたBOLD信号に基づき,人間の脳の視覚刺激に対する応答の非線形モデルを提案する.
現在までいくつかの... [more]
NLP2013-93
pp.123-126
SIS 2013-06-14
10:50
鹿児島 宝山ホール(鹿児島) 結合型プライシングによる時系列パラメータの同時変化のモデル化とベイズ手法によるその推定
時永祥三九大)・池田欽一北九州市大SIS2013-11
本報告では,結合型プライ
シングによる時系列パラメータの同時変化のモデル化とベイズ手法
によるその推定ついて述べる.... [more]
SIS2013-11
pp.53-58
NC, NLP
(共催)
2013-01-24
13:50
北海道 北海道大学百年記念会館 TVコマーシャル市場の確率モデル
喜屋武寛之井上純一北大NLP2012-114 NC2012-104
ソーシャル・メディア上のアプリケーション・ソフトの有用性等を評価するため, 「単体」としての人々の意思決定を心理学的に調... [more] NLP2012-114 NC2012-104
pp.61-66
NLC 2012-08-30
16:15
神奈川 富士ゼロックス(横浜市) 日中時系列ニュース・ブログにおけるトピックモデルの推定と分析
胡 碩鄭 立儀高橋佑介小池大地牧田健作宇津呂武仁筑波大)・吉岡真治北大NLC2012-14
本研究では,日本語および中国語の時系列ニュースおよびブログを対象として,
教師なしの(時系列)トピックモデルを適用し,... [more]
NLC2012-14
pp.25-30
NC 2011-07-26
09:30
兵庫 神戸大学大学院工学研究科 樹状突起上に不均一に分布する膜応答特性を統計的に推定する
大森敏明東大/理研)・青西 亨東工大)・岡田真人東大/理研NC2011-32
本研究で,我々は,樹状突起に不均一に分布することが知られる膜特性の空間分布を推定するための統計的アルゴリズムを提案する.... [more] NC2011-32
pp.65-70
SIS 2010-03-04
10:30
神奈川 神奈川工科大学 情報棟3F 305室 進化学習マルチエージェント人工市場における株価からの粒子フィルタを用いたジャンプマルコフシステム推定によるエージェント行動の判別
時永祥三九大)・○岸川善紀宇部高専SIS2009-48
株価データから特徴を抽出し,投資などへ応用することが期待されて
いる.本報告では進化学習するマルチエージェントで構成さ... [more]
SIS2009-48
pp.1-6
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