Study on Parallel Processing of Multimedia in AI Systems

人工智能系统中多媒体并行处理研究

基本信息

  • 批准号:
    08045034
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.37万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for international Scientific Research
  • 财政年份:
    1996
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1996 至 1998
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In order to give parallel processing technology for multimedia information within the framework of artificial intelligence (AI) systems, we have investigated elements for the technology. We also enhanced these elements which are explained as follows.1. Research on an intellectual drawing algorithm and a 'kansei' expression methodWe developed algorithms for AI systems to understand, to interpret and to express multimedia information. Then, we combined these algorithms with a recognition method and an inductive learning method, which are investigated separately. Thus, the combined algorithm achieves a high-level processing. We also inspected it in an artistic domain for 'kansei' expression.2. Research on music information processingWe developed a music composition and arrangement system based on a fractal technology, which has been used for image coding. Then, we enhanced this system in order to give total configuration of music. The enhanced system can generate and express not only main … More melodies but also counter parts of music and other parts of music, by considering structure of music.3. Research on problem solving methods using a strategic solution methodWe developed a method to induce, to generalize and to use strategic knowledge for the general problem solving framework. Its effect is inspected in an application area. We also investigated another approach within evolutionary methods. Combining these two approaches are remain for future works.4. Knowledge acquisition using parallel inductive learning algorithmsWe studied application of inductive learning methods to classify and to interpret multimedia information. We developed and compared three different approaches to parallelize the learning methods. This research archived a recognized result. We need to develop further enhancement to be used for larger scale applications.5. Research on a high-speed abductive reasoning method using a parallel techniquesIn the framework of abductive reasoning, we developed speed-up techniques using parallel processing. This is considered in a practical environment which consists of many computers connected by a network. In the real network system a computer must be used by many users and works for many tasks. We developed a parallel processing method that works in such a dynamic environment. Less
为了给人工智能(AI)系统的框架内的多媒体信息的并行处理技术,我们已经调查的技术要素。我们还增强了这些元素,解释如下。智能绘图算法和“感性”表达方法的研究我们为人工智能系统开发了理解、解释和表达多媒体信息的算法。然后,我们将这些算法与识别方法和归纳学习方法相结合,分别进行了研究。因此,组合算法实现了高水平的处理。我们还在艺术领域考察了它的“感性”表达。音乐信息处理的研究我们开发了一个基于分形技术的音乐合成与编排系统,并将其用于图像编码。然后,我们增强了这个系统,以提供音乐的总体配置。增强后的系统不仅可以生成和表达主 ...更多信息 旋律,但也对应部分的音乐和音乐的其他部分,通过考虑音乐的结构.基于策略解决方法的问题解决方法研究我们开发了一种归纳、概括和使用策略知识的方法,用于一般问题解决框架。并在实际应用中检验了其效果。我们还研究了进化方法中的另一种方法。将这两种方法结合起来,有待于进一步的研究.使用并行归纳学习算法的知识获取我们研究了归纳学习方法在多媒体信息分类和解释中的应用。我们开发并比较了三种不同的方法来并行化学习方法。这项研究取得了公认的成果。我们需要开发进一步的增强以用于更大规模的应用。基于并行技术的高速溯因推理方法研究在溯因推理的框架下,提出了基于并行处理的加速技术。这被认为是在一个实际的环境,其中包括许多计算机通过网络连接。在真实的网络系统中,一台计算机必须由多个用户使用,并承担多项任务。我们开发了一种并行处理方法,在这样一个动态的环境中工作。少

项目成果

期刊论文数量(37)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
犬塚 信博: "Efficient induction of executable logic programs from examples" Lecture Notes in Computer Science. 1345巻. 212-224 (1997)
Nobuhiro Inuzuka:“从示例中有效归纳可执行逻辑程序”计算机科学讲义,第 1345 卷,212-224(1997 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Shohey Kato: "A Parallel Implementation of Cost-based Abductive Reasoning" Second International Symposium on Parallel Symbolic Computation. 111-118 (1997)
Shohey Kato:“基于成本的溯因推理的并行实现”第二届并行符号计算国际研讨会。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
中村 剛士: "フラクタルを用いた毛筆文字のかすれ表現方法について" ファジィ学会誌. 8・3. 558-566 (1996)
Takeshi Nakamura:“关于使用分形表达模糊书法的方法”《模糊学会杂志》8・3(1996)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
塚本 健一: "An Efficient Parallel Simulation Technique for a Chaotic Urban Traffic Behavior" Fourth International Conference On Control, Automation Robotics And Vision. (1996)
Kenichi Tsukamoto:“一种针对混乱城市交通行为的高效并行仿真技术”第四届控制、自动化机器人和视觉国际会议(1996 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
加藤 昇平: "Parallel Cost-based Abductive Reasoning for Distributed Memory Systems" Proceedings of The Fourth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence. 300-311 (1996)
Shohei Kato:“分布式内存系统的基于并行成本的归纳推理”第四届环太平洋国际人工智能会议论文集 300-311 (1996)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

ITO Hidenori其他文献

ITO Hidenori的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('ITO Hidenori', 18)}}的其他基金

Dysbindin-1, a schizophrenia-related molecule, interacts with cyclin D1
Dysbindin-1 是一种精神分裂症相关分子,与细胞周期蛋白 D1 相互作用
  • 批准号:
    23590124
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Biochemical and cell biological characterization of dysbindin-1
Dysbindin-1 的生化和细胞生物学表征
  • 批准号:
    21790106
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Identification and characterization of septin binding proteins
septin 结合蛋白的鉴定和表征
  • 批准号:
    19790087
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

相似海外基金

I-Corps: Centralized, Cloud-Based, Artificial Intelligence (AI) Video Analysis for Enhanced Intubation Documentation and Continuous Quality Control
I-Corps:基于云的集中式人工智能 (AI) 视频分析,用于增强插管记录和持续质量控制
  • 批准号:
    2405662
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SBIR Phase I: A web portal for artificial intelligence (AI)-based comprehensive discovery of repositioning drugs
SBIR 第一阶段:基于人工智能 (AI) 的重新定位药物综合发现门户网站
  • 批准号:
    2334510
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
I-Corps: Translation potential of using artificial intelligence (AI) for an interactive and inclusive language-learning process designed for young children
I-Corps:使用人工智能 (AI) 为幼儿设计的交互式和包容性语言学习过程的翻译潜力
  • 批准号:
    2418277
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
I-Corps: Translation potential of an Artificial Intelligence (AI) approach to quantify and diagnose spinal cord diseases
I-Corps:人工智能 (AI) 方法量化和诊断脊髓疾病的转化潜力
  • 批准号:
    2416075
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: An Artificial Intelligence (AI)-enabled Analytics Perspective for Developing Proactive Cyber Threat Intelligence
职业:基于人工智能 (AI) 的分析视角,用于开发主动网络威胁情报
  • 批准号:
    2338479
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
SBIR Phase I: Artificial Intelligence (AI)-enabled Personalized Employability Curriculum (APEC)
SBIR 第一阶段:人工智能 (AI) 支持的个性化就业能力课程 (APEC)
  • 批准号:
    2230864
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
I-Corps: Contextualization of Explainable Artificial Intelligence (AI) for Better Health
I-Corps:可解释人工智能 (AI) 的情境化以改善健康
  • 批准号:
    2331366
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SBIR Phase I: Development of novel artificial intelligence (AI)-enabled, non-invasive, heart attack diagnostics
SBIR 第一阶段:开发新型人工智能 (AI) 支持的非侵入性心脏病诊断
  • 批准号:
    2208248
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Artificial Intelligence (AI) can improve preoperative malignancy risk prediction of ovarian masses.
磁共振成像(MRI)和人工智能(AI)可以改善卵巢肿块的术前恶性肿瘤风险预测。
  • 批准号:
    486885
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Operating Grants
SBIR Phase I: Artificial Intelligence (AI)-Enabled African Language Database
SBIR 第一阶段:人工智能 (AI) 支持的非洲语言数据库
  • 批准号:
    2321575
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.37万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了