年に提案した集団学習の手法である
Akita University 自律学習を促進するための学習支援システムの開発 総合情報処理センター 吉崎弘一 1. はじめに 学習を効果的にするためのソフトウェアや Web サービスが, 学習の内容や手法に応じて既に数多く提案されている 特に自学における学習の情報化では, 近年のスマートフォンと
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2008 年にフロリダで毛細血管瘤の自動検出アルゴリズムの性能を競うコンテスト (ROC: Retinopathy Online Challenge) が開催された [2]. このコンテストの主催者であるNiemijerらは Top-hat 変換とk-NN 分析を用いた検出手法を提案した [3].S
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意の上で決定する手法 CC-Case[5] [6] を提案している. また CC-Case は CC とアシュアランスケースを用いてセキュリティ要求分析と保証を実現する手法である. これまでの CC-Case では,CC 認証を伴うセキュリティ要件定義中心を主たる目的として提案してきたが, 本来,
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2. 公募型プロポーザル方式で提案を求める趣旨地域の実情に合わせた効果的な手法が求められるため 民間事業者のノウハウを生かした創意工夫ある方策の中から選択する必要があると考える したがって 民間事業者から調査 提案を受け 本市の実情に適した提案事業者を選定することとする 3. 事業概要 (1) 事業
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顔文字を考慮したニュースに対するツイートの感情抽出手法の提案
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数量化理論とCCCDATAset2009を利用したボットネットのC&Cサーバ特定手法の提案と評価
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情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report 日本語を学習する外国人を対象とした日本語テキスト難易度推定手法 劉志宇 内田理 本研究では, 語彙の難易度と構文の複雑さからテキストの難易度を推定し, 日本語能力試験の受験級の形で提示する手法を提案する. 本手法では, 読解学
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geocastを用いた双方向通信手法の提案
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言語間比較に基づくWikipediaの補完情報抽出手法の提案
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言語間比較に基づくWikipediaの補完情報抽出手法の提案
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る. そこで, 本研究では, ツイートをいくつかのタイプに自動分類し, 有益なツイートの検出を目指す. 本論文の構成は以下のとおりである. 2 節では関連研究を述べる.3 節では,Twitter と論文の自動対応付けとタイプ分類についての提案手法について述べる.4 節では, 提案手法の有効性を調べる
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図 1 非負値行列因子分解 (NMF) を音楽データに適用した例 NMF のアプローチは 教師なし学習と教師付き学習に大別される 教師なし学習では W と H が両方とも未知であると仮定するのに対して 教師付き学習では ( 予め 各楽器音単独のスペクトルの情報が入手可能である状況を想定して )W が
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図 1 提案手法による生成型学習の流れ Fig. 1 Generative learning procedure in the proposed method. 図 2 3 次元人体モデル Fig. 2 3D human model. 図 3 パラメータに対応した人体モデル Fig. 3 Adapt
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能力成熟度モデル統合に基づいたPBLにおける定量的学習評価手法の提案
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以下, 本稿の構成を示す.2 章では類似部分配列抽出に関する関連研究について述べる.3 章は従来手法であるギブスサンプリング法について,4 章では提案手法 Gibbs-DMGG について述べる.5 章では実験の処理手順について説明し,6 章では提案手法の評価を行い,7 章ではまとめと今後の課題を述べ
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幼稚園での学びを活用した小学校における学習指導法の一提案-香川大学学術情報リポジトリ
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過去の情報を用いたPBL向け工数見積り手法の提案
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1N2-1 受験向け動画サービスにおける合否結果を加味した教材の推薦手法の提案
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数学教育学における協同的な問題解決の学習 : 集団を基本とした学びの様式の転換
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Java言語を対象としたWord2Vecを用いた開発者支援のためのコード片推薦手法の提案
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