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POMDP GA A Hybrid Method of Reinforcement Learning and Genetic Algorithm for POMDP Environment Yoshihide Yamashiro Atsushi Ueno Hedeaki Takeda Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology (NAIST) Abstract Reinforcement learning methods usually assume the environments in which the Markov property holds. But, an agent can not perceive states completely when the Ma
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第 3セッション・第 7セッション「研究してみたマッドネス」は、誰にでもオープンな「ユーザー参加型研究」を実践することを目的としたセッションです。研究は職業不問です。ネット上で活動している野生の研究者もビジネスやアカデミアで活躍されている研究者も一緒になって発表し討議します。皆さまと「ユーザー参加型研究」の世界を一緒に創り上げていきたいと思います。ご協力をよろしくお願いします! 自薦・他薦で研究発表を募集します。自薦の場合は、1 分程度(最長 3 分)の説明動画を動画共有 サイト(ニコニコ動画、YouTubeなど)に投稿していただき、それに基づきオンライン審査と研究会委 員による審査により採否を決定します。なお説明動画はなるべく作成するようお願いしますが、必須とはしません。 採択された方は会場で 5 分間のプレゼンをすることになります。 今回は 2つのセッションをメカの部とネットの部として
電子情報通信学会技術研究報告原稿用紙 (様式 1) 社団法人 電子情報通信学会 信学技報 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, IEICE Technical Report INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS [基調講演] セマンティック Web と Linked Data 武田 英明†‡ †国立情報学研究所 〒101-8430 千代田区一ツ橋 2-1-2 ‡東京大学 人工物工学研究センター 〒277-8568 柏市柏の葉 5-1-5 E-mail: takeda@nii.ac.jp あらまし セマンティック Web は Linked Data の普及で新しい局面を迎えている. これまでセマンティック Web はいかに概念 の体系(オントロジー)を構築して利用するかについて注力してきた.これに対して昨今,Linked Dat
Wikipediaと研究コミュニティ 武田 英明 国立情報学研究所 東京大学 人工物工学研究センター Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo} 東京大学 人工物工学研究センタ takeda@nii.ac.jp ソーシャルメディアとしてのWeb ソ シャルメディアとしてのWeb Hideaki Takeda @ {National Institute of Informatics, The University of Tokyo} 情報を創るとは… 情報を創るとは… Create Collect Donate 創造は無から生じない 他者の仕事を知り、理解する 他者の仕事を知り、理解する 他者へ自らの仕事をみせていく このサイクルが古今東西普遍のこと、ただし限定され
武田 英明,上位オントロジー,人工知能学会誌,19 巻 2 号(2004 年 3 月) pp.172-186 上位オントロジー Upper Ontology 武田 英明 国立情報学研究所 1.はじめに 上位オントロジーとはオントロジーを階層的に構築した とき、最上位にくるオントロジーの部分であり、対象と する世界を全体を範囲とするようなものである。典型的 な上位オントロジーは 「もの」 「こと」 などを最上位にも ち、 その詳細化した概念を下位の要素としてもっている。 上位オントロジーは範囲や視点の異なるドメイン・オン トロジーから共通に参照される。upper-level ontology、 top-level ontology、general ontology, general-purpose ontology という場合もほぼおなじ意味で使われる。 上位オントロジーの必要性は実用的な要
Ontology and Its Applications in Artificial Intelligence Hideaki Takeda Abstract: In this paper, we overview meaning, definition, and applications of ontology on Artificial Intelligence field. Ontology on AI stems from knowledge representation, in particular, knowledge sharing problems, because the traditional ways of knowledge representation lacks completeness, exhaustiveness, and systematicness
The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008 - 1 - ソーシャルブックマークにおけるイノベータに注目した情報推薦手法の提案 Information Recommendation based on Innovators’ Activity for Social Bookmarking Service 大力 慶祐*1 大向 一輝*2*3 武田英明*2*4 Keisuke Dairiki Ikki Ohmukai Hideaki Takeda *1 東京大学大学院経済学研究科 *2 国立情報学研究所 Graduate School of Economics, The University of Tokyo National Institute of Informatic
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本文書は,日本における RDF および RDFS の普及を目的に, http://www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-mt-20040210/を日本語訳したものである. いかなる組織,個人でも,原文およびW3Cの Copyright に従う限りにおいて,本訳をどのように使用してもよいが,それによって生ずる結果について, 翻訳者は一切の責任を負わない. 注意深く訳したつもりであるが,誤りがあり得ることは否定できない.誤りの指摘を大いに歓迎する.コメントその他は翻訳者まで送られたい. 小出 誠二 2012年 6月1日改訂 小出 誠二 2008年12月1日初版 RDF 意味論 W3C 勧告 2004年2月10日 This Version: http://www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-mt-20040210/ Latest Version: http:
5秒後にリダイレクトします. http://www-kasm.nii.ac.jp/~koide/RDFSemantics-J.htm
The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005 3F1-01 Bagging Boosting An Ensemble Learning Method Integrating Bagging and Boosting Yoshiaki YASUMURA Kuniaki UEHARA Department of Computer and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Kobe University This report presents a new ensemble learning method IBB (Integration of Bagging and Boosting). This method cr
総合研究大学院大学? 知らない名前ですよね.確かに総合研究大学院大学(略称:総研大/SOKENDAI)は知られていない大学です.それもそのはず,総研大はいわばバーチャル大学です.バーチャル大学と言っても別に夢幻の大学でもなければ,ネットにしか存在しない大学ではありません.立派な国立大学法人(かつても国立大学)であり,実在する大学です. しかし,本部キャンパスにはほとんど学生も先生もいません. では学生や先生はどこにいるのか. 実は日本全国にある大学共同利用機関等にいるのです. え,大学共同利用機関て何? そうですよね.これまた普通には聞いたことない名前です.大学共同利用機関とは大学の中にある研究所やセンターに近いものですが,個々の大学の組織の一部としてあるのではなく,独立した組織で,全国の大学の研究者が共同で利用する仕組みとしてあるものです. なんて言ってもピンとこないですよね.でも名前を
● OWL言語で書かれたWebページのコンテンツを高速に読み込みます。 ● オントロジーをOWL言語で作成し、出力することができます。 ● OWL言語で書かれた膨大な知識の矛盾を自動的に検出します。 ● OWL言語で書かれた知識から、そこに含まれる暗黙の知識(伴意)を自動的に生成します。 ● OWLと人工知能用言語Lispが統合されているため、高度な知識処理が容易です。 * SWCLOS稼動にはFranz社提供のAllegro Common Lispが必要です. 評価用ACLをダウンロードしてSWCLOSを使うことができます.
The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2005 - 1 - Story Generation Support System used the Story Theory of Propp *1 *2 Tomoko Sakuma Takashi Ogata *1 *2 Graduate School of Tokyo University of Technology Graduate School of University of Yamanashi The purpose of this research is developing a story generation system to support efficient stories’ creation by us
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The 17th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2003 3C4-04 The Combinations of Logical Elements into Readable Stories And Readers’ Emotional Satisfaction IWAGAKI Morihiko Ex-professor of Tamagawa University A story-making and literature-making equation I revised this time is composed of three elements: primordial drives, archetypical story- structures, and rhetoric
本研究では,文書クラスタリングのための2種類の文書ベクトル構成法を提案し,文書クラスタリングの性能について既存手法とともに比較検討する.提案する手法は,語のつながりに着目し,語の共起回数と語の頻度情報を併せて文書ベクトルを構成する方法と,共起グラフから得られる重要語に着目し,共起情報に基づいた語の重要度を用いて文書ベクトルに重みをつける方法である.
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勉強会で読む本・資料 G. Antoniou and F. Harmelen. A Semantic Web Primer. The MIT Press, 2004. おすすめの本・資料 神崎正英. RDF/OWL入門. 森北出版, 2004. プレゼン資料 イントロダクション・A Semantic Web Primer輪読 1章(担当:大向)PowerPoint 364KB A Semantic Web Primer輪読 2章(担当:間瀬)PowerPoint 93KB A Semantic Web Primer輪読 3章(担当:上松)PowerPoint 76KB A Semantic Web Primer輪読 4章(担当:安達)PowerPoint 91KB A Semantic Web Primer輪読 5章(担当:沼)PowerPoint 218KB A Semantic Web
1A1 6月15日(水) 09:30〜10:50 A会場 探索とプランニング 1A1-01 ラグランジュニューラルネットワークを用いた目的関数付きCSPの解法 1A1-02 ニューラルネットワークの並列実行による充足可能性問題の解法 1A1-03 空間分節化による注意決定の囲碁への適用 1A1-04 状況的行為に基づいた近似計画手法 1A3 6月15日(水) 15:10〜16:50 A会場 オーガナイズドセッション:イベント空間情報支援プロジェクト 1A3-01 イベント空間におけるカジュアル端末の現状と可能性 1A3-02 イベント空間情報支援プロジェクトにおける情報デザインの試み 1A3-03 GPSと歩行動作解析に基づくデッドレコニングの統合によるパーソナルポジショニング 1A3-04 2004年度人工知能学会全国大会スケジューリング支援システムの開発と運用 1A3-05 研究者ネッ
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