櫻井保志 pdf

櫻井保志

Add: wasak82 - Date: 2020-12-11 15:10:28 - Views: 6545 - Clicks: 975

本賞の選考は,表彰規程および論文賞受賞候補者選定手続に基づき,論文賞委員会(委員長 湊真一)が,対象論文563 編*につき慎重に審議を行いました.その結果,下記の6 編が受賞候補論文として選定され,理事会承認( 年3 月26 日付,定款上の理事会決議の省略手続きによる)を得て決定. 図5は実際のデータに対してAutoPlaitを用いてパターン発見を行なった結果を示しています.図のように,AutoPlaitは,Mocap等のセンサデータから,GoogleTrendデータのクエリ頻度の推移のようなWebデータまで,幅広い時系列データの中から,重要な情報を完全自動で抽出することができます. 図5: Mocapデータにおける AutoPlaitの出力結果のようす(左図), Google Trendデータにおけるトレンドの変化点抽出例(ゲーム関連ワード,右図).. van Panhuis, Christos Faloutsos Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Willem G. 古川 忠延 ††大川 佳寛 丸橋 弘治 稲越 宏弥†† 櫻井 保志† † 熊本大学大学院自然科学研究科 〒熊本県熊本市中央区黒髪2 丁目39 番1 号 †† 富士通研究所 〒神奈川県川崎市中原区上小田中4 丁目1 番1 号.

本田 崇人 †松原 靖子 川畑 光希 櫻井保志 pdf 櫻井 保志 †大阪大学産業科学研究所 〒567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘8-1 E-mail: jp あらまし 本論文では,大規模時系列センサデータのためのイベント予測手法であるSplitCast について. ※ユーザ登録は無料です. 情報学広場に掲載されているコンテンツには有料のものも含まれています. 有料コンテンツをご購入いただいた場合でも、領収書の発行はいたしておりません。. 193-204, 櫻井保志 pdf Snowbird, Utah, June.

, Bundle X の特徴を抽出し,すべての時系列パターンを表現するパラメータ集合 C = m, r, 櫻井保志 pdf S, Θ, F を発見することです. 以下では,AutoPlaitの2つの重要なアイディアについてご説明します. 1. DEIM Forum G5-2 大規模疫病データのための非線形テンソル解析 松原 靖子 †櫻井 保志 Willem 櫻井保志 pdf G. 時系列ビッグデータの リアルタイム予測 熊本大学 大学院先端科学研究部 ビッグデータ工学分野 教授 櫻井 保志. 櫻井 保志 熊本大学, 自然科学研究科, 教授研究分担者: 吉川 正俊 京都大学, 情報学研究科, 教授研究期間 (年度–: 研究課題ステータス: 完了 櫻井保志 pdf (年度) 配分額 *注記: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円). 入船 恭彰 †松原 靖子†† 佐藤 貴大 有次 櫻井保志 pdf 正義††† 櫻井 保志†† † 熊本大学大学院自然科学教育部 〒860–8555 熊本県熊本市中央区黒髪2 丁目39 番1 櫻井保志 pdf 号 †† 大阪大学産業科学研究所 〒567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘8-1. 11~ 複雑事象のモデリングによる知的支援システムの開発 櫻井 保志(大阪大学 産業科学研究所 教授) (pdf:677kb).

<櫻井研究室概要> 組織名:大阪大学 産業科学研究所 産業科学AIセンター トランスレーショナルデータビリティ研究分野 所在地:〒大阪府茨木市美穂が丘8-1 代表者:教授 櫻井 保志 研究内容:時系列ビッグデータ解析ほか. トランスレーショナルデータビリティ研究分野 教授 櫻井保志 電話番号E-Mail coordinator@dm. 【特 許 Patent】 1 松原靖子, 櫻井保志, 予測装置、予測方法およびプログラム”, 特願, 年8月1日.

See full list on dm. van Panhuis, Christos Faloutsos: 大規模疫病データのための非線形モデル解析", 情報処理学会論文誌:データベース, Vol. 1-13, 年9月. 豊田真智子,櫻井保志, 市川俊一.

熊本大学・大学院先端科学研究部・教授 櫻井 保志 ミヤザキ ジユン 東京工業大学・情報理工学院・教授 宮崎 純 モリシマ アツユキ 筑波大学・図書館情報メディア系・教授 森嶋 厚行 タカス アツヒロ 国立情報学研究所・コンテンツ科学研究系・教授. 3 松原靖子, 櫻井保志:“大規模データストリームの将来予測アルゴリズム”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol. 医療情報解析 時系列解析技術を用いて医療データの解析と時系列データストリームの特徴自動抽出とリアルタイム予測に基づき知的な支援を行います。 概要 以下のようなプロジェクトを実施しております。 医療イベントデータの解析 電. 複雑事象のモデリングによる知的支援システムの開発 櫻井 保志 大阪大学 産業科学研究所 教授 ~ ai-人間共生の持続的発展に資する権限委譲システム 高橋 信 東北大学 大学院工学研究科 教授 ~. 「超スマート社会」の実現を加速させるため、IoTによってネットワーク接続されたさまざまな機器が持つ「機能」や、既存/新規システムが持つ「機能」の一部を切り出してコンポーネント化(部品化)し、これらを組み合わせて連携・協調させることで、新たなサービスの創成を可能とする仕組み「サービスプラットフォーム」の構築を目指します。具体的には、実世界でのモノの制御を含むさまざまな階層の機能をコンポーネント化し、オープンなAPI(Application Programming Interface)を提供することで、各種コンポーネントの連携・協調の仕組みを構築します。コンポーネントの機能をAPIによって呼び出して活用し組み合わせることで新しい機能やサービスを実現することが可能になります。さらに、人工知能などの技術により機能間の連携を自動化し、システム間や機器間の交渉・調停機能などを含めた柔軟で動的な連携・協調の仕組みを可能にする技術を開発します。 これらの研究開発を通して、新しいシステム・サービス・ビジネス・イノベーションを継続的に生み出すことが可能になり、超スマート社会の実現に貢献するとともに新. 13:20~14:15: 株式会社ブリヂストン Nest Lab 上席専任部員 真下 成彦 様 (発表 35min.

原靖子, 根山亮, 櫻井保志: “車両走行センサデータからの自動パターン検出”, 情報処理学会論文誌: データベース, Vol. 櫻井 保志 †Christos Faloutsos†† 山室 雅司 † 日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所 †† Carnegie Mellon University あらまし 本論文は,ダイナミックタイムワーピング(DTW; Dynamic Time Warping) に基づいて,与えられた問. 櫻井保志教授 (産業科学aiセンター副センター長) 野田祐樹特任助教 (量子・情報系ai導入研究分野) 今村健太郎准教授 (材料・ビーム系ai導入研究分野) 須藤孝一准教授 (量子・情報系ai導入研究分野) 岡本一将助教 (材料・ビーム系ai導入研究分野). 兼任教員 櫻井 保志 産業科学研究所・教授 陳 伝彤 産業科学研究所・特任准教授 張 政 産業科学研究所・特任助教授 岩城 文 産業科学研究所・特任研究員 謝 明君 櫻井保志 pdf 産業科学研究所・特任研究員 末武 愛士 産業科学研究所・特任研究員. 11~ 櫻井保志 pdf ai-人間共生の持続的発展に資する権限委譲システム 高橋 信(東北大学 大学院工学研究科 教授) (pdf:666kb).

研究代表者:櫻井 保志, 研究期間 (年度):–, 研究種目:基盤研究(b), 応募区分:一般, 研究分野:マルチメディア・データベース. 0の実現に向けて、サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させるために、モデリング・シミュレーション技術とAI技術の各々の特徴を活かした連携・融合および、AI技術を実世界のモノや既存の社会システムに適用する際に顕在化する様々な課題を解決する革新的なAI技術の研究開発を推進します。具体的には、AIの説明可能性や安全性、信頼性、変化への対応能力、リアルタイム性、高速化などの達成を目指します。 ■探索研究. 教授 櫻井 保志 POSTECH (Pohang University of Science and Technology)の Wook-Shin Han教授と共同研究のための技術打合せを行う ため 韓国 年05月29日~年05月31日 建築学科 外国 出張 教授 矢野 隆 ベトナムの大学との学術交流 ベトナム 年05月29日~年06月02日 建築.

) 櫻井保志 pdf 【特別公演】 「高分子の自己組織化現象の基礎研究から社会実装・事業化」. →櫻井悟史,, 櫻井保志 pdf 「自由報告a3 〈押丁・看守=死刑執行人〉図式の成立背景――明治期の絞首刑をめぐる動向をてがかりに」日本犯罪社会学会編『日本犯罪社会学会 第36回大会報告要旨集 』, 46-47. AI/機械学習技術の近年の発展はめざましく、急速に応用範囲を拡大しています。いわゆるビッグデータ的なアプローチは強力ですが、一方で深層学習(ディープラーニング)の結果は人間が理解困難なブラックボックス的になることや、故障など例外的な事象への対応力は必ずしも十分ではないこと、変化する環境の中でリアルタイムに動作を適応させることは容易ではない、などの点が指摘されています。 本重点公募テーマでは、Society5. jp ※ なお、応募書類による個人情報は、採用者の選考及び採用後の人事等の手続き. " $ %&!

多階層連鎖モデル (MLCM: multi-level chain model) 2. van Panhuis†† Christos Faloutsos††† †熊本大学自然科学研究科情報電気電子工学専攻. 松原 靖子, 櫻井 保志, Willem G. 櫻井 保志, 吉川 正俊, 植村 俊亮, 児島 治彦: “高次元データのための相対的近似を用いた索引手法”, 電子情報通信学会論文誌 D-I, Vol. Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos, “AutoPlait: Automatic Mining of Co-evolving Time 櫻井保志 pdf Sequences”, ACM SIGMOD Conference, pp. pdm 【自動車開発におけるシミュレー ション】 それでは、自動車開発においてど んなシミュレーションが行われて.

Adobe — The Leader in PDF Innovation for 25+ Years. 277-282, 年9月. 松原 靖子 †櫻井 保志 ChristosFaloutsos†† †熊本大学 ††Carnegie Mellon University E-mail: jp, edu あらまし 本論文では,大規模時系列データのための特徴自動抽出手法であるAUTOPLAIT について述べる.AUTO-. 32-45, 年12月. Save Time Converting PDF to Editable Online. 松原靖子, 櫻井保志, Willem G. No Installation Needed.

Service catalog: Document Management, Electronic Signatures. Find Out How the World&39;s Most-Used PDF App Can Move Your Business Forward. A tool that fits easily into your workflow - CIOReview 1 版画「里見左馬頭義弘相州城ヶ島にて 品川区立品川歴史館特別展「中世寺院と品川―妙国寺の 北条と戦ふ」 寺宝と歴史―」図録・パネル展示.

88, -DBSiDBフォーラム ), pp. 豊田真智子, 櫻井保志, 市川俊一 「ダイナミックプログラミングに基づくストリームマッチング」 情報処理学会研究報告, 櫻井保志 pdf Vol. 櫻井:時系列ビッグデータの解析と予測 129 時系列ビッグデータの解析と予測 櫻井保志 熊本大学 Mining and forecasting of big time-series data 櫻井保志 pdf Yasushi Sakurai Kumamoto University Big time-series data have been generated in various applications including sensor networks, financial systems,. com has been visited by 1M+ users in the past month. 豊田真智子 櫻井 保志 市川 俊一 日本電信電話株式会社 情報流通プラットフォーム研究所 〒 東京都武蔵野市緑町 日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所 〒 京都府相楽郡精華町光台!

van Panhuis, Christos Faloutsos 情報処理学会論文誌データベース(TOD),9(4),,. 大学院先端科学研究部では、大規 模データを用いて自然現象や社会現 象の時間発展をリアルタイムに解析. 37-50,, 6月. 発明者:松原靖子、櫻井保志 出願番号:特願出願日:年8月1日 なお、本研究の一部は、科学技術振興機構(jst)戦略的創造研究推進事業さ きがけ「新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出」研究領域(研. See full list on jst. 当該領域は、将来の産業創造と社会変革に向けた新たな価値の創出の視点に留意しつつ、領域横断的(横串的)な領域として設定する。具体的には、ネットワークやIoTを活用する取組を、ものづくり分野の産業だけでなく、様々な分野に広げる研究開発や、超スマート社会において、我が国が競争力を維持・強化していくための基盤技術の強化などを対象とする領域とします。また、衛星測位、衛星リモートセンシング、衛星通信・衛星放送に係る宇宙に関する技術なども対象とします。 (文部科学省から示された「重点公募テーマの設定に当たっての領域について」より) 進行中の重点公募テーマ. (pdf:637kb). 松原 靖子, 櫻井 保志, Christos Faloutsos: “大規模時系列データの特徴自動抽出”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.

31 番付「関八州田舎分限角力番付」 『川越城下かさね地図』(櫻井印刷所) 8. 最初に「AI(人工知能)」と「Deep Learning(深層学習)」の基本的な概念をご紹介します。まず押さえておくべきことは、「AI(人工知能)」は総合的な概念と技術であり、「Deep Learning(深層学習)」はAI(人工知能)を支える手法のひとつだということです。. 熊本大学大学院自然科学研究科 (年 CiNii収録論文より). 図 1 は,MoCap データにおける「チキンダンス (chicken dance)」の時系列シーケンスデータと,AutoPlait の出力結果例です.このモーションは,4 次元のシーケンス で構成され,それぞれの次元が,左右の腕と足の加速度を表現 しています.チキンダンスは,beaks, wings, tail feathers, claps の 4 つの代表的なステップ から構成されており, 図 1 の下の段は,AutoPlait が自動抽出した 4 つのレジー ムを示しています.提案手法は,ダンスに含まれる 4 つのステッ プを抽出し,そして各ステップの切れ目も正しく発見することができます.AutoPlait は,こ れらの 4 つのステップに関する事前知識を必要とせず,適切な数のレジームとその位置を自動的に把握することができます. 提案手法は次の挙げられるコンセプトで構成されます.入力データ(Bundle)が与えられたとき,AutoPlaitは,3つの重要な情報を自動的に抽出します. AutoPlaitの目的は,与えられた時系列シーケンス群, i. Trusted by 5M+ Businesses Globally. pdf ppt code. 0が目指す「サイバー空間とフィジカル空間の高度な融合」のためには、実世界(フィジカル空間)の複雑で時々刻々と変化する状況に対応し、センシングによって収集されたデータに基づいて判断や最適化を行い、実世界への制御・操作・働きかけといったフィードバックを行うというサイクルを繰り返し実行することが必要です。本重点公募テーマは、実世界の対象はエネルギーや交通、ものづくりの全体サイクル、防災・減災など複雑で変化する社会システムであり、これらを扱うために、モデリング/シミュレーション技術とAI・機械学習技術のそれぞれの特長を活かし融合した取り組みにより、新しい応用分野を切り開く研究開発を推進します。 例えば、対象に関する事前知識を活用して機械学習を高度化する技術、機械学習した深層ネットワークからモデリング/シミュレーションに活用できる知識を抽出する技術、機械学習技術を適用してモデルパラメータだけでなくモデル構造を学習する技術などの技術開発により、実世界へのリアルタイムなフィードバック、精度や処理速度の飛躍的な向上、複雑な現実世界の問題の解決などの実現を目指します。 ■探索研究. 櫻井 保志, 吉川 正俊, 植村 俊亮, 児島 治彦: 高次元データのための相対的近似を用いた索引手法&39;&39;, 電子情報通信学会論文誌 D-I, Vol.

, 年12月. &39; " &39;. 17-31,, 12月22日.

3 本田崇人, 松原靖子, 川畑光希, 櫻井保志:“大規模時系列テンソルによる多角的イベント予測”, 情報処理学. 時系列シーケンスは,センサデータや Web アクセス履歴等, 様々なアプリケーションにおいて大量に生成されています.これらの大規模な時系列シーケンスの中から,典型的なパターンや 異常値を発見することは非常に重要な課題です.本研究の目的は,大規模時系列データを対象とし,重要な時系列パターンの 抽出を自動的に行なうことです.より具体的には,大規模時系 列データの中から,異なるトレンドを発見し,すべての時系列 パターンを表現する手法として,AutoPlait を提案しました. 図1: MoCap データ(加速度センサ)「チキンダンス (chicken dance)」における AutoPlait の入力・出力の例.AutoPlait はデータに関する事前知識無しに,適切な数のステップと変化点を自動的に把握することができます..

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