研究者プロファイル
UN SDGに関連する専門知識
2015年に、国連 (UN) 加盟国は、貧困を終わらせ、地球を保護し、すべての人の繁栄を保証するための17の全世界での持続可能な開発目標 (SDG) に合意しました。この人物の研究は、次のSDGに貢献しています。
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SDG 4 質の高い教育をみんなに -
SDG 7 エネルギーをみんなに そしてクリーンに -
SDG 8 働きがいも経済成長も -
SDG 12 つくる責任つかう責任
フィンガープリント
- 1 類似のプロファイル
過去5年の共同研究と上位研究分野
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属性情報を統合した関係データ分析モデルの構築とそのマーケティング分析への応用
MIKAWA, K. (CoPI) & 三川 健太三川 (CoPI)
1/04/23 → …
プロジェクト: 学内教育施設等への助成金
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データ駆動型社会の基盤をなす次世代実験計画技術の開発と実証的評価
MIKAWA, K. (CoPI), 後藤 正幸後藤 (CoPI), 剛守口 (CoPI), 庸一関 (CoPI), 秀男鈴木 (CoPI), 目 崇生田 (CoPI), 小林 学小林 (CoPI), 三川 健太三川 (CoPI), 遥山下 (CoPI) & 雅夫上田 (CoPI)
5/04/21 → …
プロジェクト: 学内教育施設等への助成金
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言語に依存しない大規模テキストデータからの自動単語分割技術の確立
MIKAWA, K. (CoPI), 鈴木 誠鈴木 (CoPI) & 三川 健太三川 (CoPI)
1/04/16 → …
プロジェクト: 学内教育施設等への助成金
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大規模データ時代のビジネスアナリティクス手法に関する基礎的研究
MIKAWA, K. (CoPI), 後藤 正幸後藤 (CoPI), 三川 健太三川 (CoPI), 平澤 茂一平澤 (CoPI), 統太須子 (CoPI), 俊佑堀井 (CoPI), 小林 学小林 (CoPI), 鈴木 誠鈴木 (CoPI) & 遥山下 (CoPI)
1/04/14 → …
プロジェクト: 学内教育施設等への助成金
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メトリックラーニングに基づく大規模実データの分析手法と理論評価に関する研究
MIKAWA, K. (CoPI) & 三川 健太三川 (CoPI)
1/04/14 → …
プロジェクト: 学内教育施設等への助成金
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Integrating Attribute Information into Relational Data: A Latent Structure Approach
Mikawa, K., Kobayashi, M., SASAKI, T. & Manada, A., 2025, 2025 1st International Conference on Consumer Technology, ICCT-Pacific 2025. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., (2025 1st International Conference on Consumer Technology, ICCT-Pacific 2025).研究成果: 書籍の章/レポート/Proceedings › 会議への寄与 › 査読
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Integrating Attribute Information into Relational Data: a Latent Structure Approach
寄稿の翻訳タイトル :Integrating Attribute Information into Relational Data: a Latent Structure Approach 研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 記事 › 査読
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Proposal of an Explainable Multiclass Classification Method Using Neural Networks with ECOC Approach
Sakai, Y., Mikawa, K. & Goto, M., 2025, In: Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE. 2025-October, p. 621-627 7 p.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 会議記事 › 査読
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A study on latent structural models for binary relational data with attribute information
Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Tomoyuki Sasaki, T., Akiko Manada & MIKAWA, K., 2024, In: Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE. 15, 2, p. 335 - 353研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 記事
1 被引用数 (Scopus) -
High-dimensional Supervised Embedding and Visualization Method using von Mises Distribution
Yuta Sakai, Kenta Mikawa, Masayuki Goto & MIKAWA, K., 9月 2024.研究成果: 会議への寄与 › 口頭発表
活動
- 1 所属学協会活動