Cross-improvement design among cognition, infrastructure, and system toward the realization of a resilient urban transport function

认知、基础设施和系统的交叉改进设计,实现弹性城市交通功能

基本信息

  • 批准号:
    16H02907
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 9.73万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2016-04-01 至 2019-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

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EXPERIMENT ON THE VEHICULAR EVACUATION FROM TSUNAMI CONSIDERING TRAFFIC SITUATION AND TRAFFIC JAM INFORMATION
考虑交通状况和交通拥堵信息的海啸车辆疏散实验
進化計算を用いた人間の感性理解のための遺伝子解析法
利用进化计算理解人类情感的遗传分析方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    乙武 北斗;高丸 圭一;内田 ゆず;木村 泰知;野村 俊太 荒井 幸代
  • 通讯作者:
    野村 俊太 荒井 幸代
Rethinking decision processes from a communicative perspective.
从沟通的角度重新思考决策过程。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hidehito Honda;Toshihiko Matsuka;Kazuhiro Ueda
  • 通讯作者:
    Kazuhiro Ueda
車載カメラ画像を用いた道路の地震被害抽出に向けた基礎検討
利用车载摄像头图像提取道路震害的基础研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Nakano;T. Ibuki and M. Sampei;瀬崎陸,丸山喜久
  • 通讯作者:
    瀬崎陸,丸山喜久
Do People Explicitly Make a Frame Choice Based on the Reference Point?
  • DOI:
    10.3389/fpsyg.2018.02552
  • 发表时间:
    2018-12-17
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Honda, Hidehito;Shirasuna, Masaru;Ueda, Kazuhiro
  • 通讯作者:
    Ueda, Kazuhiro
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Estimation of personal driving style via deep inverse reinforcement learning
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  • 通讯作者:
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サービスデザインに関するシステムズアプローチ
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    谷崎 隆士,藤井 信忠,新村 猛
Multi-objective deep inverse reinforcement learning for weight estimation of objectives
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  • DOI:
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    2022
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  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Takayama Naoya;Arai Sachiyo
  • 通讯作者:
    Arai Sachiyo

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  • 通讯作者:
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Adaptive modal shift of waste-based biomass reduction logistics by sensor coordination
通过传感器协调实现基于废物的生物质减量化物流的自适应模式转变
  • 批准号:
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    2016
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    Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

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Collaborative Research: CDS&E: Generalizable RANS Turbulence Models through Scientific Multi-Agent Reinforcement Learning
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    2347423
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    2024
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    $ 9.73万
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    Standard Grant
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    24KJ2223
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    2024
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    $ 9.73万
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    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
CAREER: Stochasticity and Resilience in Reinforcement Learning: From Single to Multiple Agents
职业:强化学习中的随机性和弹性:从单个智能体到多个智能体
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    2339794
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    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
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    Continuing Grant
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  • 批准号:
    DP240103278
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
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利用强化学习模型和网络分析阐明精神病态的信息处理机制
  • 批准号:
    24K16865
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
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    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
リスクの不確実性に対処する自律分散型マルチエージェント強化学習の研究開発
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  • 批准号:
    24K20873
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
計測・通信品質が保証されない環境下の多目的フィードフォワード最適制御と強化学習
测量和通信质量无法保证环境下的多目标前馈最优控制和强化学习
  • 批准号:
    23K20948
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
遅延を考慮した非同期分散型マルチモジュール・タイムスケール深層強化学習の開発
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  • 批准号:
    23K21710
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
汎用かつ再利用可能な方策に基づく階層強化学習
基于通用和可重用策略的分层强化学习
  • 批准号:
    23K28140
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
強化学習を用いた分散制御によるネットワーク信号制御の最適化に関する研究
基于强化学习的分布式控制网络信号控制优化研究
  • 批准号:
    23K26216
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 9.73万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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