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Extraction of significant scenarios for earthquake damage estimation using sparse modeling

Extraction of significant scenarios for earthquake damage estimation using sparse modeling
使用稀疏建模提取地震损失估计的重要场景
批准号:
17K12997
负责人:
Ogawa Yoshiki
金额:
$2.66万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份:
2017
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2017-04-01 至 2020-03-31

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Decision-making system for road-recovery applying deep Q-network
应用深度Q网络的道路恢复决策系统
DOI: --
发表时间: 2019
期刊:
影响因子: --
作者: [Soohyun Joo, Yoshiki Ogawa, Yoshihide Sekimoto]
通讯作者: Yoshihide Sekimoto
Firm-level behavior control after large-scale urban flooding using multi-agent deep reinforcement learning
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DOI: 10.1145/3356470.3365529
发表时间: 2019
期刊: Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on GeoSpatial Simulation
影响因子: --
作者: [Yang Shaofeng, Ogawa Yoshiki, Ikeuchi Koji, Akiyama Yuki, Shibasaki Ryosuke]
通讯作者: Shibasaki Ryosuke
マルチエージェント深層強化学習を用いた大規模都市型水害後における企業の行動制御
使用多智能体深度强化学习控制大规模城市洪水后的企业行为
DOI: --
发表时间: 2019
期刊:
影响因子: --
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DOI: 10.20965/jdr.2019.p0508
发表时间: 2019
期刊: Journal of Disaster Research
影响因子: 0.8
作者: [Yoshiki Ogawa, Yuki Akiyama, Muneta Yokomatsu, Yoshihide Sekimoto, and Ryosuke Shibasaki]
通讯作者: and Ryosuke Shibasaki
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    Acquisition of Action Strategies by Deep Reinforcement Learning: Recovery Planning for Company's Earthquake and Tsunami Damage
    • 批准号:
      20K15001
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
    • 资助金额:
      $2.66万
    • 财政年份:
      2020
    • 负责人:
      Ogawa Yoshiki
    • 依托单位:
    A Syntactic Approach to Grammaticalization and Constructionalization that Span Morphological and Syntactic Components
    • 批准号:
      16K02753
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
    • 资助金额:
      $2.58万
    • 财政年份:
      2016
    • 负责人:
      Ogawa Yoshiki
    • 依托单位:
    海外基金