Development of a Framework for Statistical Causal Analysis Using Crowdsourcing
Development of a Framework for Statistical Causal Analysis Using Crowdsourcing
使用众包开发统计因果分析框架
批准号：
15K12148
负责人：
Oyama Satoshi
金额：
$2.33万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2015
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2015-04-01 至 2019-03-31
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A Framework for Crowd-based Causal Analysis of Open Data
基于人群的开放数据因果分析框架
基于人群的开放数据因果分析框架
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Jing Song, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara]
通讯作者：
Masahito Kurihara
Is the Direction with Biggest Covariance Partial to the Cause?
协方差最大的方向是否偏向原因？
协方差最大的方向是否偏向原因？
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Jing Song, Satoshi Oyama, Haruhiko Sato, Masahito Kurihara]
通讯作者：
Masahito Kurihara
From One Star to Three Stars: Upgrading Legacy Open Data Using Crowdsourcing
从一星到三星：利用众包升级传统开放数据
从一星到三星：利用众包升级传统开放数据
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Satoshi Oyama, Yukino Baba, Ikki Ohmukai, Hiroaki Dokoshi, Hisashi Kashima]
通讯作者：
Hisashi Kashima
ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング
人工计算和众包
人工计算和众包
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
[鹿島 久嗣, 小山 聡, 馬場 雪乃]
通讯作者：
馬場 雪乃
Evaluation of Causal Discovery Models in Bivariate Case Using Real World Data
使用真实世界数据评估双变量案例中的因果发现模型
使用真实世界数据评估双变量案例中的因果发现模型
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Jing Song, Satoshi Oyama, Haruhiko Sato, Masahito Kurihara]
通讯作者：
Masahito Kurihara
共 11 条
Human Computation Foundations Based on Deep Modeling of Human Decision Making
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批准号：18H03337
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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资助金额：$10.65万
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财政年份：2018
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负责人：Oyama Satoshi
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依托单位：
Quality Control of Human Computation Using Meta-Cognitive Tasks
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批准号：15H02782
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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资助金额：$7.9万
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财政年份：2015
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负责人：Oyama Satoshi
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依托单位：
A Study on Affect Estimation Methods with Machine Learning from Training Data of Japanese Text
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批准号：24650061
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项目类别：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
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资助金额：$2.5万
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财政年份：2012
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负责人：Oyama Satoshi
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依托单位：
海外基金