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人工知能と知識処理研究会 (AI)  (検索条件: 2018年度)

「from:2018-07-02 to:2018-07-02」による検索結果

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講演検索結果
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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
AI 2018-07-02
10:00
北海道 札幌市教育文化会館 プロセスマイニングにおけるビジネスプロセスモデルの自動修正に対応したゴールモデルの修正手法
堀田大貴茨城大)・平山秀昭目白大)・早瀬健夫田原康之大須賀昭彦電通大AI2018-1
ゴールモデルやビジネスプロセスモデル等の概念モデルを用いた要求分析を行う際は正確なモデルが必要 とされ... [more] AI2018-1
pp.1-6
AI 2018-07-02
10:25
北海道 札幌市教育文化会館 複数種類のフェロモンを用いたACOによる制約充足問題の解法
増金拓弥水野一徳拓殖大AI2018-2
近年,制約充足問題の解法の1つとして,蟻コロニー最適化(Ant Colony Optimization: ACO)が注目... [more] AI2018-2
pp.7-10
AI 2018-07-02
10:50
北海道 札幌市教育文化会館 教師データの揺らぎとモデルの識別性能の変化について
廣川佐千男岡村耕二九大AI2018-3
スパムの事例に機械学習を適用することで、スパム識別のモデルが作ることができる。一方、攻撃側は、スパムフィルター事例から防... [more] AI2018-3
pp.11-14
AI 2018-07-02
11:15
北海道 札幌市教育文化会館 データ処理の違いによるバスの遅延時間予測への影響
山口 翼アス マンスル峯 恒憲九大AI2018-4
バスがどれくらい遅れてバス停に到着するのかをできるだけ精度よく予測することは,バスの運行を行う側からも,バスを利用する側... [more] AI2018-4
pp.15-21
AI 2018-07-02
13:00
北海道 札幌市教育文化会館 マルチエージェント継続協調巡回問題における位置情報を利用したふるまいの類似度推定
杉山歩未セア ヴオチティアン菅原俊治早大AI2018-5
本研究は,連続活動時間に制限のあるエージェントを想定したマルチエージェント継続協調巡回問題において,他エージェントに対す... [more] AI2018-5
pp.23-28
AI 2018-07-02
13:25
北海道 札幌市教育文化会館 店舗間の距離による競合する小売店の価格・在庫戦略への影響
尾形直哉菅原俊治早大AI2018-6
本研究では,複数の小売店が競合している市場を想定し,各小売店が利益を最大化することを目標とするために,遺伝アルゴリズムと... [more] AI2018-6
pp.29-34
AI 2018-07-02
13:50
北海道 札幌市教育文化会館 Linked Dataを用いたカリキュラムベースの多肢選択式問題自動生成手法の提案
奥原史佳清 雄一田原康之大須賀昭彦電通大AI2018-7
近年,学習活動において,教科全体や科目内全体で俯瞰的な学習が求められている.特に,カリキュラムに基づく教科・科目間の関連... [more] AI2018-7
pp.35-40
AI 2018-07-02
14:15
北海道 札幌市教育文化会館 統計的性質を用いた通販サイトにおけるレビュアの評価の試み
中藤哲也草刈祐子鈴木孝彦廣川佐千男九大AI2018-8
 [more] AI2018-8
pp.41-43
AI 2018-07-02
15:00
北海道 札幌市教育文化会館 服飾画像に対する印象語の推定のための畳み込みニューラルネットワーク学習方法の検討
神戸瑞樹横山想一郎山下倫央川村秀憲北大AI2018-9
 [more] AI2018-9
pp.45-51
AI 2018-07-02
15:25
北海道 札幌市教育文化会館 深層学習を用いた車内動画の運転手領域に基づく異常行動の検出
木戸口 稜横山想一郎山下倫央川村秀憲北大AI2018-10
近年,バスやトラックのドライバーの異常行動による事故の多発を受けて,ド ライブレコーダーにより録画されたドライバーの運転... [more] AI2018-10
pp.53-59
AI 2018-07-02
15:50
北海道 札幌市教育文化会館 CycleGANによる音声の感情変換
安田研二折原良平清 雄一田原康之大須賀昭彦電通大AI2018-11
ドメイン変換タスクは深層学習の発展によって,より自然で高精度な出力を生成することを可能としている.特にGAN(Gener... [more] AI2018-11
pp.61-66
AI 2018-07-02
16:15
北海道 札幌市教育文化会館 機械学習を組み込んだ拡張現実感システムの開発支援について
大囿忠親新谷虎松名工大AI2018-12
機械学習を用いた拡張現実感システムの試作における試行錯誤を効率化する方法が求められている.本研究では,空間,モデルおよび... [more] AI2018-12
pp.67-69
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