お知らせ
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2023/08/07
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を共同プレスリリース
京都大学、住友電工システムソリューション株式会社、JSTより、渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を開発―東京都の1時間先の渋滞長予測で誤差40m以下を達成―の共同プレスリリースを行いました。
2023/06/09
ECML PKDD 2023 に論文が採択されました
ECML PKDD 2023 に論文が採択されました
2023/05/17
KDD 2023 に2本の論文が採択されました
The 29th SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)
2023/05/08
AIES 2023 に論文が採択されましたAIES 2023 に論文が採択されました
AIES 2023 に論文が採択されました
2023/01/27
WWW 2023 に論文が採択されました
WWW 2023 に論文が採択されました
2021/12/12
EAAI2022に論文が採択されました。
ein Minn, Jill-Jenn Vie, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima, Feida Zhu. Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations. In Proceedings of the 12th AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI), 2022.
2021/11/19
Scientific Reports に論文が採択されました。
Naoki Miyaguchi, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima, Mizuki Morita, Hiroshi Morimatsu.Predicting Anesthetic Infusion Events Using Machine Learning.Scientific Reports, 2022.
2021/11/03
2021年度(第35回)人工知能学会全国大会優秀賞を受賞しました。
竹内 孝, 西田 遼, 鹿島 久嗣, 大西 正輝.「因果推論を用いた群衆移動の誘導における介入効果推定」人工知能学会全国大会論文集。
