知能創発環境研究グループ
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NTTコミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 知能創発環境研究グループの Webページへようこそ。
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]

  • Jun Muramatsu, Shigeki Miyake, "On the error probability of stochastic decision and stochastic decoding," が IEEE ISIT に採択されました(2017/04/02).
  • Tohomoharu Iwata, Hitoshi Shimizu, Futoshi Naya, Naonori Ueda, "Estimating People Flow from Spatio-temporal Population Data via Collective Graphical Mixture Models," が ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems (TSAS), に採択されました(2017/03/31).
  • Yasue Kishino, Yutaka Yanagisawa, Yoshinari Shirai, Shin Mizutani, Takayuki Suyama, Futoshi Naya, "Agile Environmental Monitoring Exploits Rapid Prototyping and In-Situ Adaptation, " IEEE Pervasive Computing Magazine, Vol.16, No.2, Apr.-Jun., pp.61-71, Mar. 31, 2017. が掲載されました(2017/03/31).
  • Yoshinari Shirai, Yasue Kishino, Futoshi Naya, Yutaka Yanagisawa, "Toward On-demand Urban Air Quality Monitoring using Public Vehicles," が 2nd International Workshop on Smart Cities: People, Technology and Data (SmartCities’16) に採択されました.(2016/10/01)
  • Akinori Fujino, Naonori Ueda, "A Semi-supervised AUC Optimization Method with Generative Models," が ICDM2016に採択されました.(2016/09/09)
  • メンバー変更に伴い、メンバーページを更新しました.(2016/08/01)
  • メンバー変更に伴い、メンバーページを更新しました.(2016/05/01)
  • Mathieu Blondel, Masakazu Ishihata, Akinori Fujino, Naonori Ueda, "Polynomial Networks and Factorization Machines: New Insights and Efficient Training Algorithms," が ICML2016 に採択されました.(2016/04/25)

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