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東京大学 瀬崎・西山研究室 / Sezaki &
東京大学 瀬崎・西山研究室 / Sezaki & (
@SezakiLab
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A preliminary study for monitoring hygiene behaviors by using multiple sensors on a wrist
M1の荘君が、第75回UBI研究会(@ipsj_sigubi)にて「A preliminary study for monitoring hygiene behaviors by using multiple sensors on a wrist」について発表を行いました。 https://t.co/mWSP6JaKXk https://t.co/0gtLGzL1hc
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部屋毎の滞在時間特性を考慮した頑健な滞在場所推定手法
瀬崎研究室の鈴木(M1)が「部屋ごとの滞在時間特性を考慮した頑健な滞在場所推定」について情報処理学会UBI研究発表会にて発表しました。 @yuuki_nishiyama @mahimahi @Miyakehachiman https://t.co/q8td8bUEQd https://t.co/wxAamulyQc https://t.co/UmTOskHyye
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感染症予防行動を促進させるインセンティブモデルに関する一検討
論文はこちらから確認できます。 https://t.co/r1ncoO8GsY
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Non-Negative Tensor Factrizationを用いたドックレス型マイクロモビリティの利用形態分類手法の検討
RT @yuuki_nishiyama: M1の牛島君(@Usidmar)が「Non-Negative Tensor Factrizationを用いたドックレスマイクロモビリティの利用形態分類手法の検討」についてITS研究会で発表しました! ドックレス型電動スクーターのOpe…
お気に入り一覧(最新100件)
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部屋毎の滞在時間特性を考慮した頑健な滞在場所推定手法
瀬崎研究室の鈴木(M1)が「部屋ごとの滞在時間特性を考慮した頑健な滞在場所推定」について情報処理学会UBI研究発表会にて発表しました。 @yuuki_nishiyama @mahimahi @Miyakehachiman https://t.co/q8td8bUEQd https://t.co/wxAamulyQc https://t.co/UmTOskHyye
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Non-Negative Tensor Factrizationを用いたドックレス型マイクロモビリティの利用形態分類手法の検討
M1の牛島君(@Usidmar)が「Non-Negative Tensor Factrizationを用いたドックレスマイクロモビリティの利用形態分類手法の検討」についてITS研究会で発表しました! ドックレス型電動スクーターのOpen Data使った研究です。共著:@aoshun7 @Miyakehachiman https://t.co/KoR1jCmXkr https://t.co/u6zZOCFY0s
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