Koh Takeuchi
News
2023/09/26
日本経済新聞に「京大と住友電工システムソリューション、渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を開発」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が日本経済新聞（2023年8月8日 電子版）に掲載されました。
2023/09/20
Science Japanに「Kyoto University and Sumitomo Electric Systems Solutions develop AI for accurate traffic jam prediction: High accuracy mapping with less than 40m of error for one hour in advance」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」がScience Japan（2023年9月20日 電子版）に掲載されました。
2023/09/14
科学新聞に時空間AI「QTNN」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が科学新聞（2023.08.25 紙面）に掲載されました。
2023/09/14
日刊自動車新聞に「住友電工子会社と京大、渋滞予測の新手法を開発 AIと交通工学で高精度の予測実現」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が日刊自動車新聞（2023年8月8日 紙面・電子版）に掲載されました。
2023/08/23
大学見本市2023〜イノベーション・ジャパンに出展します
大学見本市2023においてJST戦略研究推進部 採択課題展示として、「都市の未来予測と意思決定を支える時空間AI技術
(Spatio-temporal AI for Forcasting Future Cities and Supporting Decision-Making)」と題した展示を行います。
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.
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