Koh Takeuchi

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2023.08.04

Xiaofeng Lin, Guoxi Zhang, Xiaotian Lu, Han Bao, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima. Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2023. # 複数種類の関係をもつグラフ上での介入効果推定手法を提案

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R. Shirakami, T. Kitahara, K. Takeuchi, H. Kashima. “QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic,” In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2023. # 交通工学理論に基づくQueueing-theory-based Neural Network (QT-Net)を提案し、東京都交通網における渋滞長予測を高精度化した。
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News

2023/12/27
日経新聞に「住友電工、AIで渋滞予測 京大と開発、物流24年問題に対策」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が日経新聞（2023.12.27、紙面）に掲載されました。
2023/11/25
JSTさきがけ「信頼されるAI」研究成果報告会のスライドをアップしました
「リライアブルな意思決定のための時空間因果推論モデルの研究」のスライドはこちらです。
2023/11/15
理研AIP ミニワークショップのスライドをアップしました
理研-AIP ミニワークショップ 機械学習による人間の選択行動 とシミュレーションの新展開のスライドはこちらです。
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国立研究開発法人科学技術振興機構（JST） 戦略的創造研究推進事業 さきがけ（Precursory Research for Embryonic Science and Technology）