Understanding and Generation of Designs using 3D Reinforcement Learning

使用 3D 强化学习理解和生成设计

基本信息

批准号：
19K24354
负责人：
Furuta Ryosuke
金额：
$ 1.83万
依托单位：
The University of Tokyo (2020)Tokyo University of Science (2019)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-08-30 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（5）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

[特別講演] 近傍を考慮した画素ラベリング

【专题讲座】考虑邻域的像素标记

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
古田諒佑，井上直人，山崎俊彦
通讯作者：
古田諒佑，井上直人，山崎俊彦

Feature Point Matching in Cross-Spectral Images with Cycle Consistency Learning

DOI：
10.1109/icpr48806.2021.9412977
发表时间：
2021-01
期刊：
2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
影响因子：
0
作者：
Ryosuke Furuta;Naoaki Noguchi;Xueting Wang;T. Yamasaki
通讯作者：
Ryosuke Furuta;Naoaki Noguchi;Xueting Wang;T. Yamasaki

PixelRL: Fully Convolutional Network With Reinforcement Learning for Image Processing

DOI：
10.1109/tmm.2019.2960636
发表时间：
2020-07-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA
影响因子：
7.3
作者：
Furuta, Ryosuke;Inoue, Naoto;Yamasaki, Toshihiko
通讯作者：
Yamasaki, Toshihiko

DOI：
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发表时间：
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期刊：
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作者：
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通讯作者：
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数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

作者：
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作者：
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作者：
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数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

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围棋比分解说中解释的走法选择

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
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通讯作者：
中村貞吾，小田直輝

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DOI：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
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通讯作者：
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21K17759
财政年份：
2021
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$ 1.83万
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

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资助金额：
$ 1.83万
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23K25501
财政年份：
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资助金额：
$ 1.83万
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

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2334693
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项目类别：
Continuing Grant

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批准号：
24K16767
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资助金额：
$ 1.83万
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

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