Study of Selection of Model and Proposal of New Method Considering Attribute of Large Complex Data

考虑大复杂数据属性的模型选择研究及新方法的提出

基本信息

  • 批准号：
    16K00052
  • 负责人：
    Nakayama Atsuho
  • 金额：
    $ 3万
  • 依托单位：
    Tokyo Metropolitan University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 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

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Beer brand image classification using deep learning
使用深度学习进行啤酒品牌图像分类
  • DOI：
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Nakayama;A.;and Baier;D. (2019).
  • 通讯作者：
    D. (2019).
マーケティングのためのデータ活用
利用数据进行营销
  • DOI：
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    森 輝雄;貞松 伊鶴;松浦 峻;田中 研太郎;鶴見裕之・本橋永至・寺本高・中山厚穂・増田純也
  • 通讯作者：
    鶴見裕之・本橋永至・寺本高・中山厚穂・増田純也
調査に従事する人々のための統計学応用講座　第4版
为从事研究的人员开设的应用统计学课程，第四版
  • DOI：
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Hiroko Solvang;Tore Haug;Nils Oien;中山厚穂
  • 通讯作者：
    中山厚穂
Non-Hierarchical Clustering for Large Data without Recalculating Cluster Center
无需重新计算聚类中心的大数据非层次聚类
  • DOI：
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Nakayama;A. and Deguchi;S
  • 通讯作者：
    S
Generalization of relationship between tweets and products sales in case of new beverage products
新饮料产品推文与产品销售之间关系的概括
  • DOI：
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Tsurumi;H.;Masuda;J.;and Nakayama;A.
  • 通讯作者：
    A.
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小売イノベーション研究のフロンティア─デジタル時代の小売研究の課題─
零售创新研究前沿：数字时代零售研究的挑战
  • DOI：
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Paliwoda-Matiolanska Adriana;Smolak-Lozano Emilia;Nakayama Atsuho;太宰潮;近藤公彦
  • 通讯作者：
    近藤公彦
Advanced Studies in Classification and Data Science (Generalizability of Relationship Between Number of Tweets About and Sales of New Beverage Products)
分类和数据科学的高级研究（有关新饮料产品的推文数量与销售之间关系的普遍性）
  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Tsurumi Hiroyuki;Masuda Junya;Nakayama Atsuho
  • 通讯作者：
    Nakayama Atsuho
Predicting brand confusion in imagery markets based on deep learning of visual advertisement content
基于视觉广告内容的深度学习预测图像市场中的品牌混乱
リピートの時期に関する一考察
关于重复时间的考虑
  • DOI：
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Paliwoda-Matiolanska Adriana;Smolak-Lozano Emilia;Nakayama Atsuho;太宰潮
  • 通讯作者：
    太宰潮
Intra-firm Global R&D Networks of US IT MNCs as a Source of Competitiveness: Focusing on the Polar Comparison of Google, IBM and Canon
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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Study of selection of method and suggestion of new method considering attribute of multi-mode multi-way data and asymmetry data
考虑多模多路数据和不对称数据属性的方法选择研究及新方法建议
  • 批准号：
    25730019
  • 财政年份：
    2013
  • 资助金额：
    $ 3万
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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