「スパース モデリング」の検索結果（12件）

超高次元データで未来を拓く「高速スパースモデリング技術」 | NTT R&D Website

超高次元データで未来を拓く「高速スパースモデリング技術」 | NTT R&D Website NTT R&D Website リサーチ＆アクティビティ 超高次元データで未来を拓く「高速スパースモデリング

https://www.rd.ntt/research/JN202304_21676.html

核融合（フュージョンエネルギー）の実現に向けて──AIとデータサイエンスによる知の融合 | NTT R&D Website

環境エネルギー研究所が量子科学技術研究開発機構（QST）などと協力して進めている、「AIによる磁気平衡予測」と「スパースモデリングによる数式モデルの推定」といった最新技術について紹介します（1）（2

https://www.rd.ntt/research/JN202510_36715.html

AIコンステレーション®を支える先端AIアルゴリズム研究 | NTT R&D Website

するための転移学習技術、数値予測モデル向けのテスト時適応技術、多種多様な大規模高次元データ分析のためのスパースモデリング技術について解説します。 千々和　大輝（ちぢわ　だいき）／熊谷　充敏（くまがい　あつ

https://www.rd.ntt/research/JN202509_36096.html

井田 安俊 | NTT R&D Website

へ ▶ インタビュー記事へ 高次元データを効率的に処理するスパースモデリングの研究 高次元データを高速かつ高精度に分析・予測可能とするアルゴリズムを開発することで、これまで扱うことが困難であった規模の高次元デー

https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_064.html

「AIコンステレーション®」 ――人とAIが協調する世界をめざして | NTT R&D Website

「学習転移」技術、偏ったデータの環境変化に低ラベリングコストで適応するための転移学習技術、数値予測モデル向けのテスト時適応技術、多種多様な大規模高次元データ分析のためのスパースモデリング技術について解説

https://www.rd.ntt/research/JN202509_36104.html

フロンティアコミュニケーション研究部｜NTT未来ねっと研究所｜NTT R&D Website

タビューネットワーク未来ねっと研究所 2020/09/14 秘匿スパース演算を用いた分散メディア処理技術 考案した秘匿スパース演算は、暗号化データに対してスパースモデリングの学習と実行が可能なAI技術

https://www.rd.ntt/mirai/organization/product_2/

あなたの声を「すぐそば」品質で聴くAI ――遠くからでも近接マイク品質で混ざった音を聞き分ける革新的音響処理技術 | NTT R&D Website

あなたの声を「すぐそば」品質で聴くAI ――遠くからでも近接マイク品質で混ざった音を聞き分ける革新的音響処理技術 モバイルセンシングを活用したパーソナル心臓モデリング デジタルツインでモビリティ群を賢く

https://www.rd.ntt/research/JN202208_19141.html

『NTT R&D FORUM — Road to IOWN 2022』｜NTT R&D Website

なカメラで実世界の多様な情報をリアルタイムに取得できます A-E11IOWN Evolution超高次元データ分析を実現する高速スパースモデリング技術 大規模IoTデータから高速に重要な特徴を発見

https://www.rd.ntt/forum/2022/exhibit.html

更新情報 | NTT R&D Website

スパースモデリング技術」 2023/04/17 非常識を常識に変えて「当たり前」にするのがシステム研究。キャパシティクランチ克服に挑み続ける 2023/04/17 量子技術イノベーションに向けた取り

https://www.rd.ntt/update_information/

メディア認識研究グループ｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/recognition/

書籍出版物｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

ページを超えるボリュームで機械学習について基本的な内容から最新の話題までを扱う。確率統計の入門事項から始まり、最小二乗法などの古典的な手法を解説した後、凸解析、スパースモデリング、再生核ヒルベルト空間

https://www.rd.ntt/cs/overview/publications.html

oh1013_booklet.pdf

ました。そのような困難を乗り越え、今日までにいくつ かの画期的な音声モデリング手法や効率的なアルゴリズ ムが開発され、これにコンピュータの進歩が加わり、音 声認識技術は徐々に実用レベルへと発展しました。 ■会話を認識

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/download/oh1013_booklet.pdf