Topic
センサ、時系列、異常検知、予測保全に使える機械学習・深層学習技術をまとめます。
Self-supervised depth estimation is challenging for safe autonomous driving under various adverse weather cond
時系列データ分析技術のための新しいアプローチであるTimePNS（Time Series Explanation with Counterfactual Necessity）を提案しました。TimePNSは、時系列データ
この研究では、リスクグラフニューリアルネットワーク(RGNN)を使用して、人口統計学的特性と地域の情報と組み合わせた熱死亡リスクを推定する新しい方法を提案し、DLNMの効果的な方法に代わる可能性があります。
この研究では、長期
Body-based emotion recognition is important for real-time affective systems, but graph-based skeleton models c
非真実性の評価において、評価手法が多様な評価基準を捕捉する能力に乏しく、評価者間の偏見が存在する問題を解決するために、CSPF (Constrained Shared-private Fusion) を提案している。
A consensus anomaly detection framework was applied to monthly malaria surveillance data from Ghana (2014-2023
Safe steerable catheter control is fundamentally a problem of interaction dynamics: the tip must follow a plan
都市の電気自動車充電インフラは、可及的速やかに故障を予測・修理することで、耐久性と低炭素化を向上させる必要がある。機械学習を用い、故障を予測するモデルの開発を研究した。
人間に合わせたモバイルヘルスインストリュメントの開発を進めた。この研究では、現実的なシミュレートされたユーザーを用いて、アルゴリズムをテストすることによって、人間に合わせたモバイルヘルスインストリュメントを開発するための
The modeling of hydrometeorological time series with limited observations is a key challenge in the monitoring
この研究では、血糖値データの前処理、予測、およびベンチマークのための統一されたフレームワークであるGlucoTuneを提案し、糖尿病管理のための新しいアプローチを検討します。