文献一覧: 21882266 (ISSN) - Ceek.jp Altmetrics

1 0 0 0 OA 光を用いた意思決定 ─バンディット問題を光で解く─

著者: 成瀬誠内田淳史 Huant Serge
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.33, no.5, pp.592-599, 2018-09-01 (Released:2020-09-29)

2021-02-18 23:42:02
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1 0 0 0 OA パーソナルゲノムは心の理解に迫れるか? : コミュニティコンピューティングで「手放したくない心理」の個人差を探る(<特集>Big Data Becomes Personal-発見情報学が拓くヘルス&ウェルネス-)

著者: 城戸隆 Takashi Kido
雑誌: 人工知能 = journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.29, no.6, pp.604-613, 2014-11-01

2021-02-15 23:26:12
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http://id.nii.ac.jp/1004/00001650/

1 0 0 0 OA 脳の左右差(<レクチャーシリーズ>「脳科学」〔第4回〕)

著者: 田中茂樹
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.20, no.4, pp.486-491, 2005-07-01 (Released:2020-09-29)

2021-02-04 20:09:58
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1 0 0 0 OA 交通の数理と渋滞学(<特集>繋がりの科学)

著者: 西成活裕
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.23, no.5, pp.631-637, 2008-09-01 (Released:2020-09-29)

2021-02-03 21:50:03
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1 0 0 0 2010 年代の学習支援研究におけるモデルのトレンド

著者: 長谷川忍
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.35, no.2, pp.250-256, 2020-03-01 (Released:2020-09-29)

2021-01-30 09:19:14
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1 0 0 0 OA 音楽における身体知

著者: 藤波努古川康一
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.32, no.2, pp.242-246, 2017-03-01 (Released:2020-09-29)

2021-01-23 22:59:00
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1 0 0 0 OA スケールタイプ制約に基づく科学的法則式の発見(発見科学)

著者: 鷲尾隆元田浩
出版者: 一般社団法人人工知能学会
雑誌: 人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日: vol.15, no.4, pp.681-692, 2000-07-01 (Released:2020-09-29)

A novel and generic theory is formulated to characterize the structure of a scientific law/model equation. Based on the theory, an efficient algorithm is developed to discover scientific law/model equations governing an objective process under experimental environments, and the algorithm is implemented to the "Smart Discovery System(SDS)"program. SDS derives the quantitative equations reflecting the scientific first principles underlying the objective process. The power of the proposed approach comes from the use of "scale-type constraints" to limit the mathematically admissible relations among the measurement quantities representing the states of the objective process. These constraints well specify the admissible formulae of the scientific law/model equations, and provide a measure to efficiently reduce the search space of the equation formulae. In this paper, the theoretical foundation to discover the scientific law/model equations and the algorithm of SDS are presented, and its efficiency and practicality are demonstrated and discussed with complex working examples. Since the conventional equation discovery systems could not sufficiently guarantee the mathematical admissibility of the discovered equations, this work is expected to open up a new research field on the scientific equation discovery.