我々は, 統計的学習理論, データマイニング, データストリーム解析, センサーネット ワークなどを駆使して, 実社会の様々な複雑現象を解析するための基礎研究を行って います。 詳しい研究内容については, こちらをご覧下さい。
ニュース [最新8件]
- Yuto Nakashima, Dominik Koppl, Mitsuru Funakoshi, Shunsuke Inenaga, Hideo Bannai, "Edit and Alphabet-Ordering Sensitivity of Lex-parse" がMFCS 2024に採択されました(2024/06/25).
- Hideo Bannai, Mitsuru Funakoshi, Diptarama Hendrian, Myuji Matsuda, Simon J. Puglisi, "Height-bounded Lempel-Ziv encodings" がESA 2024に採択されました(2024/06/24).
- Yoichi Chikahara, Kansei Ushiyama, "Differentiable Pareto-Smoothed Weighting for High-Dimensional Heterogeneous Treatment Effect Estimation" がUAI 2024に採択されました(2024/04/26).
- Tomoharu Iwata, Yusuke Tanaka, "Symplectic Neural Gaussian Processes for Meta-learning Hamiltonian Dynamics" がIJCAI 2024に採択されました(2024/04/17).
- Tomoharu Iwata, Ryo Nishikimi, Ryohei Shibue, Masahiro Nakano, Kunio Kashino, Hitonobu Tomoike, "Electrocardiographic Classification using Deep Learning with Lead Switching" がIEEE EMBC 2024に採択されました(2024/04/16).
- Jun Muramatsu, "Distributed Source Coding Using Constrained-Random-Number Generators" がIEEE ISIT 2024に採択されました(2024/04/09).
- Takumi Fukami, Tomoya Murata, Kenta Niwa, Iifan Tyou, "DP-Norm: Differential Privacy Primal-Dual Algorithm for Decentralized Federated Learning" がIEEE Transactions on Information Forensics and Securityに採録されました(2024/04/05).
- Tomoharu Iwata, Yoichi Chikahara, "Meta-learning for heterogeneous treatment effect estimation with closed form solvers" がMachine Learningに採録されました(2024/04/04).
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