Development of New Generation Artificial Intelligence Based on Theoretical Analyses of Deep Learning

基于深度学习理论分析的新一代人工智能发展

基本信息

  • 批准号:
    18K19821
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2018-06-29 至 2022-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An empirical study about gait synchronization between horses (<i>Equus caballus</i>) and humans
马与人步态同步的实证研究
  • DOI:
    10.2502/janip.70.2.1
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    鎌谷 美希;瀧本(猪瀬)彩加;上田江里子,久保孝富,村重哲史,永澤美保,池田和司,瀧本-猪瀬彩加
  • 通讯作者:
    上田江里子,久保孝富,村重哲史,永澤美保,池田和司,瀧本-猪瀬彩加
Overview: Theoretical properties of deep learning methods
概述:深度学习方法的理论特性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大塚友貴;福嶋慶繁;Kazushi Ikeda
  • 通讯作者:
    Kazushi Ikeda
The Relative Isolation Probability of a Vertex in a Multiple-Source Edge-Weighted Graph
多源边加权图中顶点的相对隔离概率
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.6
  • 作者:
    Renzo Roel P. Tan;Kyle Stephen S. See;Kazushi Ikeda;Jun Kawahara;Richard M. de Jesus;Lessandro Estelito O. Garciano;Agnes D. Garciano
  • 通讯作者:
    Agnes D. Garciano
古典的なニューラルネットワークの問題点と加算型及び結合型ショートカットによる改善
经典神经网络的问题以及使用加法和组合快捷方式的改进
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hanwei Zhang;Hiroshi Kawasaki;Tsunenori Mine;Shintaro Ono;上原 僚,竹花 暎,阪口 豊;杉原厚吉;古庄康隆,池田和司
  • 通讯作者:
    古庄康隆,池田和司
Batch-normalizationがResNetのFIsher情報行列に与える影響の理論解析
理论分析batch-normalization对ResNet的FIsher信息矩阵的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    A. Ishikawa;N. Fukushima;A. Maruoka;and T. Iizuka;古庄泰隆,池田和司
  • 通讯作者:
    古庄泰隆,池田和司
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Ikeda Kazushi其他文献

Estimation of Driving State by Modeling Brake Pressure Signals
通过对制动压力信号建模来估计驾驶状态
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mima Hiroki;Ikeda Kazushi;Shibata Tomohiro;Fukaya Naoki;Hitomi Kentaro;Bando Takashi
  • 通讯作者:
    Bando Takashi
新版 概説 中世の土器・陶磁器(「山陽」)
新版本概述中世纪陶器和陶瓷(“三洋”)
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Pineda Riza Rae;Kubo Takatomi;Shimada Masaki;Ikeda Kazushi;鈴木康之
  • 通讯作者:
    鈴木康之
市町村別データを用いた住宅地地価の形成要因分析:所得の地域格差と世帯密度の影響に注目して
利用城市数据分析住宅地价形成因素:关注地区收入差距和家庭密度的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Pineda Riza Rae;Kubo Takatomi;Shimada Masaki;Ikeda Kazushi;鈴木康之;志賀浄邦;金光秀子・渡辺理絵;豊田哲也
  • 通讯作者:
    豊田哲也
過去の国勢調査における地域人口統計の利活用可能性
利用过去全国人口普查的区域人口统计数据的可能性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Pineda Riza Rae;Kubo Takatomi;Shimada Masaki;Ikeda Kazushi;鈴木康之;志賀浄邦;金光秀子・渡辺理絵;豊田哲也;小池司朗
  • 通讯作者:
    小池司朗
光触媒的核水素化反応における助触媒複合効果
光催化核氢化反应中助催化剂的复合效应
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Arifuzzaman Md;Ito Akira;Ikeda Kazushi;Kawabe Yoshinori;Kamihira Masamichi;安川智之,岡崎 仁,鈴木雅登;荒木 栄・中西康介・田中淳皓・古南 博
  • 通讯作者:
    荒木 栄・中西康介・田中淳皓・古南 博

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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Extension of nonparametric Bayesian methods to semiparametric models and its applications
非参数贝叶斯方法向半参数模型的推广及其应用
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    2019
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  • 批准号:
    61873246
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NSERC ResNet: A network for monitoring, modelling, and managing Canada's ecosystem services for sustainability and resilience
NSERC ResNet:用于监测、建模和管理加拿大生态系统服务以实现可持续性和复原力的网络
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NSERC ResNet: A network for monitoring, modelling, and managing Canada's ecosystem services for sustainability and resilience
NSERC ResNet:用于监测、建模和管理加拿大生态系统服务以实现可持续性和复原力的网络
  • 批准号:
    523374-2018
  • 财政年份:
    2021
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    $ 3.99万
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EOB-MR画像における肝結節性病変の診断支援の実用化
EOB-MR 图像中肝结节性病变诊断支持的实际应用
  • 批准号:
    20K20215
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    2020
  • 资助金额:
    $ 3.99万
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    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Development of deep learning algorithms to detect minor lymph node metastases of gastric cancer for histopathologic specimens
开发深度学习算法检测组织病理学标本中胃癌微小淋巴结转移
  • 批准号:
    20K09027
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 3.99万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development of Deep Convolutional Neural Network for Computer-Aided Diagnosis of Ischemic Heart Disease
缺血性心脏病计算机辅助诊断深度卷积神经网络的发展
  • 批准号:
    20K20233
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 3.99万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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