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東北大学の赤間陽二准教授は、金融資産の時系列データを高速で因子分析する手法を開発した。... 株価データから産業セクターごとの特徴を調べられる。

KDDI総研と早大、AI処理光回路を小型化 (2023/5/9 科学技術・大学)

リザバー計算では過去データと現在のデータが混ざり合って学習が行われる。実験で時系列データの波形を予測させると、誤差が小さく光回路の有効性を確認できた。

統計コースは、ビッグデータ時代の分析担当者に必要な体系的な知識の習得が目的。... 機械学習コースは、社会の多様なデータを活用して価値を生み出す力を付けるのが目的。... 選択科目は「多変量統計解析特...

リチウム固体電解質でトランジスタを作り、時系列データを入力すると、界面にできる電気二重層によって複雑なスパイク電流が流れる。

輝けスタートアップ(149)HULIX 人流解析でレイアウト最適化 (2022/12/9 中小・ベンチャー・中小政策)

阪大情報科学研究科の山口弘純教授らが開発した解析技術をベースに、空間を行き交う人やモノをリアルタイムに空間時系列データに変換する。... LiDAR計測で得た3次元(3D)の点群データ...

【東大阪】近畿大学の山県一夫教授、慶応義塾先端科学技術研究センターの徳岡雄大研究員と慶大の舟橋啓教授、山田貴大専任講師、東京大学の小林徹也准教授らは、深層学習を用いてマウス受精卵の細胞分裂を...

立教大、LSTMで画像認識 AI設計の新指針に (2022/10/3 科学技術・大学)

LSTMは時系列データを学習するための技術だが、静止画も認識できた。... LSTMは時々刻々と変わるデータを学習する際に、長期記憶と短期記憶として学習に用いるデータの時間幅を変えて学習する。

また時系列データを記憶しつつ、徐々に忘れる短期記憶性も求められる。

株価チャートは中央銀行の金融政策など、感染者推移は変異種の登場などで時系列データの背景にあるコンセプトが変化することがある。... 実験ではコンセプトとしてモデルが変わる時系列データを作成して変化を検...

全体はデータが限られていても局所的に時系列データが得られるなら全体のデータを再構成できる。

従来、評価に月単位の使用が必要だったが、計測データと目標指標を比較する機能とセルフチェック機能を加えて短期間評価を可能にした。... 今回、時系列データ解析ではなく、計測データを目標指標と比較する機能...

例えば、衛星画像の時系列データを利用した藻場分布変化の解析アルゴリズムに、空中飛行ロボット(ドローン)による高解像画像データや潜水調査から得られる藻場などの現況情報を結びつける新たなマ...

データ処理の速さを生かし、機器への組み込みも進む。... 人を点と線で認識するためデータが小さく、処理が速い。... 開発中のシステムでは時系列データから動作を登録、検出することを可能にする。

NEC、AIで缶充填ライン異常検知 サントリービールに納入 (2022/2/22 電機・電子部品・情報・通信)

今回のシステムは制御システムなど設備に装着した多数のセンサーから大量の時系列データを収集して分析する。センサー間の不変的な関係性(インバリアント)をモデル化することで、予測されるデータ...

ビッグデータ(大量データ)が蓄積されたことから、異常な状況を抜き出して要因を人工知能(AI)で分析する段階に入りつつある。 ... これまで...

東芝、プラント異常を早期発見 予兆検知AI開発 (2021/12/7 電機・電子部品・情報・通信1)

今回のAIは大規模プラントに設置する数千点のセンサーから集めた時系列データを基に異常の兆候を早期に検出できる。検知性能向上に加えて、公開データでの検証によると人間が気づく時点より6・8日早く異常兆候を...

時系列データを学習させるため、ソフトアクチュエーターごとの応答遅れも含めて学習できる。

特殊な時系列データの予測問題に適用したところ、毎秒1ペタ(ペタは1000兆)回以上の積和演算に相当する処理ができた。

富士通×仏研究機関、時系列データAI分析 異常判定要因を特定 (2021/7/19 電機・電子部品・情報・通信)

富士通とフランスの国立研究機関のInriaは、時系列データにおいて異常な状態と判定した要因を特定する人工知能(AI)技術を開発した。... これらの結果から、時系列データの読影を通じて...

新手法は表現したい流体現象などに対し、データが少ない場合でもモデルを作成できる。今回、感圧塗料の光分布の時系列データをモデル化し、ノイズを除去した。

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