Koh Takeuchi
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2023.08.04
査読付き国際会議 2022-05-01
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R. Shirakami, T. Kitahara,
K. Takeuchi
, H. Kashima. “QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic,” In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2023. # 交通工学理論に基づくQueueing-theory-based Neural Network (QT-Net)を提案し、東京都交通網における渋滞長予測を高精度化した。
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2023/12/27
日経新聞に「住友電工、AIで渋滞予測 京大と開発、物流24年問題に対策」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が日経新聞(2023.12.27、紙面)に掲載されました。
2023/11/25
JSTさきがけ「信頼されるAI」研究成果報告会のスライドをアップしました
「リライアブルな意思決定のための時空間因果推論モデルの研究」のスライドはこちらです。
2023/11/15
理研AIP ミニワークショップのスライドをアップしました
理研-AIP ミニワークショップ 機械学習による人間の選択行動 とシミュレーションの新展開のスライドはこちらです。
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〒606-8501 京都府京都市左京区吉田本町 京都大学 総合研究 7号館 204号室(研究室)
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