2018年度
学術論文・国際会議論文（査読付）
[小澤研]
1. Midori Namba, Kohei Umejima, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, ” Optimal Pattern Discovery to Reveal the High Yield Inhibition Factor of Soybeans,” Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol. 6, No. 2, pp. 66-72, April 2018.
2. Samuel Ndichu Wangar, Seiichi Ozawa, Takeshi Misu, Kouichirou Okada, “Detection of Malicious JavaScript Contents Using Doc2vec Feature Learning, ” Proc. of 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 7 pages, July 2018.
3. Kazuki Omura, So Yahata, Seiichi Ozawa, Takenao Ohkawa, Yuya Chonan, Hiroyuki Tsuji, and Noriyuki Murakami, ” An Image Sensing Method to Capture Soybean Growth State for Smart Agriculture Using Single Shot MultiBox Detector,” Proc. of The 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018), pp. 1693-1698, October 2018.
4. Naoki Hashimoto, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, “A Darknet Traffic Analysis for IoT Malwares Using Association Rule Learning,” in S. Ozawa, et. al (Eds.) INNS Conference on Big Data and Deep Learning 2018, Procedia Computer Science, Springer, Vol. 144, pp. 118-123, November 2018.
5. Sangwook Kim, Masahiro Omori, Takuya Hayashi, Toshiaki Omori, Lihua Wang, and Seiichi Ozawa, ” Privacy-Preserving Naive Bayes Classification Using Fully Homomorphic Encryption,” In: Cheng L., Leung A., Ozawa S. (Eds), Neural Information Processing. ICONIP 2018. LNCS, Vol. 11304. Springer, Cham, pp. 349-358, December 2018.
[大森研]
1. Shinya Otsuka, Toshiaki Omori, “Estimation of Neuronal Dynamics Based on Sparse Modeling”, Neural Networks, Vol. 109, pp. 137-146 (2019)
2. Yusuke Takeichi, Tatsuya Uebi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Toshinobu Suzaki, Hideo Kubo, Naoko Kajimura, Jo Takano, Toshiaki Omori, Ryoichi Yoshimura, Yasuhisa Endo, Masaru K. Hojo, Eichi Takaya, Satoshi Kurihara, Kenta Tatsuta, Koichi Ozaki, Mamiko Ozaki, “Putative Neural Network within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate Discrimination in the Japanese Carpenter Ant: The Ultrastructures and Mathematical Simulation” Frontiers in Cellular Neuroscience, Vol. 12, pp. 310:1-5 (2018)
3. Yusuke Tanaka, Toshiaki Omori, “Spatio-Temporal Convolutional Neural Network for Frame Rate Up-Conversion”, ACM International Conference Proceeding Series, pp. 1-5 (2019)
4. Jo Takano, Toshiaki Omori, Gaussian Process Dynamical Autoencoder Model, ACM International Conference Proceeding Series, pp. 1-5 (2019)
5. Taiki Tanaka, Toshiaki Omori, Multivariate Time Series Classification using DMD based Similarity Measure, Proceedings of Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, pp. 1225-1228 (2018)
6. Ren Masahiro, Toshiaki Omori, Estimation of Neural Network Dynamics Based on Sparse Modeling, Proceedings of the SICE Annual Conference 2018, 1521-1524 (2018)
7. Jo Takano, Toshiaki Omori, Harmonic Mean Similarity Based Quantum Annealing for k-means, Procedia Computer Science, Vol., 144, pp. 298-305 (2018)
1. Midori Namba, Kohei Umejima, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, ” Optimal Pattern Discovery to Reveal the High Yield Inhibition Factor of Soybeans,” Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol. 6, No. 2, pp. 66-72, April 2018.
2. Samuel Ndichu Wangar, Seiichi Ozawa, Takeshi Misu, Kouichirou Okada, “Detection of Malicious JavaScript Contents Using Doc2vec Feature Learning, ” Proc. of 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 7 pages, July 2018.
3. Kazuki Omura, So Yahata, Seiichi Ozawa, Takenao Ohkawa, Yuya Chonan, Hiroyuki Tsuji, and Noriyuki Murakami, ” An Image Sensing Method to Capture Soybean Growth State for Smart Agriculture Using Single Shot MultiBox Detector,” Proc. of The 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018), pp. 1693-1698, October 2018.
4. Naoki Hashimoto, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, “A Darknet Traffic Analysis for IoT Malwares Using Association Rule Learning,” in S. Ozawa, et. al (Eds.) INNS Conference on Big Data and Deep Learning 2018, Procedia Computer Science, Springer, Vol. 144, pp. 118-123, November 2018.
5. Sangwook Kim, Masahiro Omori, Takuya Hayashi, Toshiaki Omori, Lihua Wang, and Seiichi Ozawa, ” Privacy-Preserving Naive Bayes Classification Using Fully Homomorphic Encryption,” In: Cheng L., Leung A., Ozawa S. (Eds), Neural Information Processing. ICONIP 2018. LNCS, Vol. 11304. Springer, Cham, pp. 349-358, December 2018.
[大森研]
1. Shinya Otsuka, Toshiaki Omori, “Estimation of Neuronal Dynamics Based on Sparse Modeling”, Neural Networks, Vol. 109, pp. 137-146 (2019)
2. Yusuke Takeichi, Tatsuya Uebi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Toshinobu Suzaki, Hideo Kubo, Naoko Kajimura, Jo Takano, Toshiaki Omori, Ryoichi Yoshimura, Yasuhisa Endo, Masaru K. Hojo, Eichi Takaya, Satoshi Kurihara, Kenta Tatsuta, Koichi Ozaki, Mamiko Ozaki, “Putative Neural Network within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate Discrimination in the Japanese Carpenter Ant: The Ultrastructures and Mathematical Simulation” Frontiers in Cellular Neuroscience, Vol. 12, pp. 310:1-5 (2018)
3. Yusuke Tanaka, Toshiaki Omori, “Spatio-Temporal Convolutional Neural Network for Frame Rate Up-Conversion”, ACM International Conference Proceeding Series, pp. 1-5 (2019)
4. Jo Takano, Toshiaki Omori, Gaussian Process Dynamical Autoencoder Model, ACM International Conference Proceeding Series, pp. 1-5 (2019)
5. Taiki Tanaka, Toshiaki Omori, Multivariate Time Series Classification using DMD based Similarity Measure, Proceedings of Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, pp. 1225-1228 (2018)
6. Ren Masahiro, Toshiaki Omori, Estimation of Neural Network Dynamics Based on Sparse Modeling, Proceedings of the SICE Annual Conference 2018, 1521-1524 (2018)
7. Jo Takano, Toshiaki Omori, Harmonic Mean Similarity Based Quantum Annealing for k-means, Procedia Computer Science, Vol., 144, pp. 298-305 (2018)
国際会議発表
[小澤研]
1. Sangwook Kim, Toshiaki Omori, Masahiro Omori, Takuya Hayashi, Lihua Wang, Seiichi Ozawa, “Privacy-Preserving Naive Bayes Classifier based on Homomorphic Encryption,” The 13th International Workshop on Security (IWSEC2018), Sakura Hall, Tohoku University (仙台市), 2018年9月3日
2. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Misu Takeshi, Kazuo Makishima, “Detection of JavaScript-based Attacks Using Doc2Vec Feature Learning,” The 13th International Workshop on Security (IWSEC2018), Sakura Hall, Tohoku University (仙台市), 2018年9月3日
[大森研]
1. Toshiaki Omori “Estimation of Neural Network Dynamics Based on Data-driven Statistical Approach” 2018 IEEE Brain Initiative Workshop on Advanced NeuroTechnologies (2018)
2. Jo Takano, Toshiaki Omori, Hideo Kubo, Tatsuya Uebi, Yusuke Takeichi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Naoko Kajimura, Masaru K Hojo, Eichi Takaya, Satoshi Kurihara, Mamiko Ozaki “Simulation for Simplified Neural Network Model of Structures Within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate Discrimination in the Japanese Carpenter Ant” INCF Japan Node International Workshop on Advances in Neuroinformatics 2018 (2018)
3. Jo Takano, Toshiaki Omori, Hideo Kubo, Tatsuya Uebi, Yusuke Takeichi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Naoko Kajimura, Masaru K Hojo, Eichi Takaya, Satoshi Kurihara, Mamiko Ozaki ”Simulation based on Neuronal Cable Theory for Structures Within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate Discrimination in the Japanese Carpenter Ant” The 7th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2019)
4. Junya Yamasaki, Shinya Otsuka, Toshiaki Omori “Data-driven Approach for Extracting Neuronal Nonlinear Dynamics” The 7th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2019)
[為井研]
1. Koganti Nishanth, Shibata Tomohiro, Tamei Tomoya and Kazushi Ikeda, “Gaussian Process Latent Space Policies for Data-efficient Learning of Robotic Clothing Assistance,” Late Breaking Results, International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2018), 4 Oct. 2018
1. Sangwook Kim, Toshiaki Omori, Masahiro Omori, Takuya Hayashi, Lihua Wang, Seiichi Ozawa, “Privacy-Preserving Naive Bayes Classifier based on Homomorphic Encryption,” The 13th International Workshop on Security (IWSEC2018), Sakura Hall, Tohoku University (仙台市), 2018年9月3日
2. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Misu Takeshi, Kazuo Makishima, “Detection of JavaScript-based Attacks Using Doc2Vec Feature Learning,” The 13th International Workshop on Security (IWSEC2018), Sakura Hall, Tohoku University (仙台市), 2018年9月3日
[大森研]
1. Toshiaki Omori “Estimation of Neural Network Dynamics Based on Data-driven Statistical Approach” 2018 IEEE Brain Initiative Workshop on Advanced NeuroTechnologies (2018)
2. Jo Takano, Toshiaki Omori, Hideo Kubo, Tatsuya Uebi, Yusuke Takeichi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Naoko Kajimura, Masaru K Hojo, Eichi Takaya, Satoshi Kurihara, Mamiko Ozaki “Simulation for Simplified Neural Network Model of Structures Within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate Discrimination in the Japanese Carpenter Ant” INCF Japan Node International Workshop on Advances in Neuroinformatics 2018 (2018)
3. Jo Takano, Toshiaki Omori, Hideo Kubo, Tatsuya Uebi, Yusuke Takeichi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Naoko Kajimura, Masaru K Hojo, Eichi Takaya, Satoshi Kurihara, Mamiko Ozaki ”Simulation based on Neuronal Cable Theory for Structures Within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate Discrimination in the Japanese Carpenter Ant” The 7th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2019)
4. Junya Yamasaki, Shinya Otsuka, Toshiaki Omori “Data-driven Approach for Extracting Neuronal Nonlinear Dynamics” The 7th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2019)
[為井研]
1. Koganti Nishanth, Shibata Tomohiro, Tamei Tomoya and Kazushi Ikeda, “Gaussian Process Latent Space Policies for Data-efficient Learning of Robotic Clothing Assistance,” Late Breaking Results, International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2018), 4 Oct. 2018
国内学会発表/シンポジウム
[小澤研]
1. 大村和暉, 八幡 壮, 小澤誠一, 大川剛直, 村上則幸, 辻 博之， “大豆の生育情報を自動取得する画像センシング手法の開発 – Single Shot MultiBox Detectorの導入”, 2018年人工知能学会全国大会，城山ホテル（鹿児島市），2018年6月6日
[大森研]
1. 政廣蓮，山崎潤也，大塚慎也，井上広明，大森敏明「データ駆動型アプローチに基づく神経システムの数理モデル推定」，第5回イメージング数理研究会 (2018)
2. 政廣蓮，大森敏明「スパースモデリングに基づく神経ネットワークの構造推定」，第17回情報科学技術フォーラム (2018)
3. 高野城，大森敏明，久保英夫，上尾達也，竹市裕介，宮崎直幸，村田和義，泰山浩司，井上加奈子，梶村直子，北條賢，髙屋英知，栗原聡，尾﨑まみこ「昆虫嗅覚感覚子内の受容突起ネットワークの数理モデリング」定量生物学の会第9回年会 (2019)
4. 上尾達也，竹市裕介，宮崎直幸，村田和義，泰山浩司，井上加奈子，久保英夫，梶村直子，高野城，大森敏明，北條賢，高屋英知，栗原聡，尾崎まみこ「昆虫嗅覚感覚子内の受容突起ネットワークの実態と作動性の数理シミュレーション」 日本味と匂学会第5回大会 (2018)
5. 堀高峰，桑谷立，大森敏明，岡田真人「データ駆動型アプローチによる地殻活動の理解と予測に向けて」日本地球惑星科学連合2018年大会 (2018)
6. Yusuke Takeichi, Tatsuya Uebi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Hideo Kubo, Naoko Kajiyama, Jo Takano, Toshiaki Omori, Mamiko Ozaki ”Putative Neural Network within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate discrimination in the Japanese Carpeenter Ant: the Ultrastructures and Mathematical Simulation”日本比較生理生化学会第40回大会 (2018)
[為井研]
1. 小川智史，為井智也，「在宅リハビリのITセンサーシステム ～転倒危険性予測の新たな知見」，第14回空間認知と運動制御研究会（旧Jaxaワーキンググループ），京都大学大学院人間・環境学研究科棟 地下大講義室，2019年3月17日
1. 大村和暉, 八幡 壮, 小澤誠一, 大川剛直, 村上則幸, 辻 博之， “大豆の生育情報を自動取得する画像センシング手法の開発 – Single Shot MultiBox Detectorの導入”, 2018年人工知能学会全国大会，城山ホテル（鹿児島市），2018年6月6日
[大森研]
1. 政廣蓮，山崎潤也，大塚慎也，井上広明，大森敏明「データ駆動型アプローチに基づく神経システムの数理モデル推定」，第5回イメージング数理研究会 (2018)
2. 政廣蓮，大森敏明「スパースモデリングに基づく神経ネットワークの構造推定」，第17回情報科学技術フォーラム (2018)
3. 高野城，大森敏明，久保英夫，上尾達也，竹市裕介，宮崎直幸，村田和義，泰山浩司，井上加奈子，梶村直子，北條賢，髙屋英知，栗原聡，尾﨑まみこ「昆虫嗅覚感覚子内の受容突起ネットワークの数理モデリング」定量生物学の会第9回年会 (2019)
4. 上尾達也，竹市裕介，宮崎直幸，村田和義，泰山浩司，井上加奈子，久保英夫，梶村直子，高野城，大森敏明，北條賢，高屋英知，栗原聡，尾崎まみこ「昆虫嗅覚感覚子内の受容突起ネットワークの実態と作動性の数理シミュレーション」 日本味と匂学会第5回大会 (2018)
5. 堀高峰，桑谷立，大森敏明，岡田真人「データ駆動型アプローチによる地殻活動の理解と予測に向けて」日本地球惑星科学連合2018年大会 (2018)
6. Yusuke Takeichi, Tatsuya Uebi, Naoyuki Miyazaki, Kazuyoshi Murata, Kouji Yasuyama, Kanako Inoue, Hideo Kubo, Naoko Kajiyama, Jo Takano, Toshiaki Omori, Mamiko Ozaki ”Putative Neural Network within an Olfactory Sensory Unit for Nestmate and Non-nestmate discrimination in the Japanese Carpeenter Ant: the Ultrastructures and Mathematical Simulation”日本比較生理生化学会第40回大会 (2018)
[為井研]
1. 小川智史，為井智也，「在宅リハビリのITセンサーシステム ～転倒危険性予測の新たな知見」，第14回空間認知と運動制御研究会（旧Jaxaワーキンググループ），京都大学大学院人間・環境学研究科棟 地下大講義室，2019年3月17日
解説・技術報告/紀要
[小澤研]
小澤誠一, “プライバシー保護データマイニング」特集号を企画して,” システム/制御/情報, Vol. 63, No. 2, p.1 (2019.2)
小澤誠一, “プライバシー保護データマイニング」特集号を企画して,” システム/制御/情報, Vol. 63, No. 2, p.1 (2019.2)
招待講演・セミナー
[小澤研]
1. 小澤誠一, 「人工知能技術の基礎と応用」, KansAI0.6 事業開発講座, Scribble Osaka Lab (大阪市), 2018年4月26日
2. 小澤誠一, 「AI・機械学習の基礎と広がるAI応用」, 2018年AI・機械学習シンポジウム, 藤沢商工会館みなパーク (藤沢市), 2018年5月26日
3. 小澤誠一, 「サイバー攻撃対策としてのAIへの期待と現状」, SCSK講演：AIに関する基礎・将来講座, 豊洲フロント(東京都), 2018年7月20日
4. Seiichi Ozawa, “A Machine Learning Approach to Privacy-Preserving Data Mining Using Homomorphic Encryption,” AI Flagship Project Workshop, Gangneung–Wonju National University (Gangneung, Korea), August 30, 2018.
5. Seiichi Ozawa, “A New Direction of Machine Learning: Privacy-Preserving Data Mining (PPDM),” BESK Workshop, Gangneung Green City Experience Center (Gangneung, Korea), August 31, 2018.
6. 小澤誠一, 「AIの躍進の背景と最新技術動向」, 兵庫エレクトロニクス研究会, 兵庫県立工業センター(神戸市), 2018年9月12日
7. 小澤誠一，「AI・機械学習における各種手法・技術と適用のポイント・事例」, 日本テクノセンターセミナー，たかつガーデン, 2018年9月13日
8. 小澤誠一, 「セキュリティ分野におけるAIへの期待と現状」, AC・Net研究会, 大阪大学中之島センター(大阪市), 2018年10月5日
9. 小澤誠一, 「AIのAIによるAIのためのセキュリティ：セキュリティ×AIの現状と期待」, 制御技術部会研究会講演, 東京電機大学 東京千住キャンパス(東京都), 2018年10月22日
10. Seiichi Ozawa, “Challenges and Expectations against AI in Security ,” 2018 Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference, Hotel Sunroute Plaza Shinjuku (Tokyo), 2018年12月22日
11. 小澤誠一, 「セキュリティ分野におけるAI活用の現状と期待」, 第30回AIセミナー, 産総研人工知能研究センター(東京都), 2019年1月15日
12. 小澤誠一, 「AI×セキュリティの現状と期待」, 第6回制御部門マルチシンポジウム, 熊本大学, 2019年3月6日
[大森研]
1. 大森敏明, 「ケーブル理論に基づく時空間ダイナミクスの推定～匂いセンサ情報ネットワークの数理モデリング～」, 京都大学数理解析研究所 RIMS共同研究 研究会 (2018)
2. 大森敏明，「データ駆動型アプローチに基づくイメージングデータからの情報抽出」，CREST「ホログラム光刺激による神経回路再編の人為的創出」第2回シンポジウム (2018)
3. 大森敏明，桑谷立，「データ駆動型アプローチによる物理モデリング手法の開発と応用」，国立大学法人神戸大学と国立研究開発法人海洋研究開発機構との第6回連携協議会 (2019)
[為井研]
1. 為井智也，「在宅リハビリのためのITセンサーシステムと将来展望」，アクティブエイジングをIT人工知能により支援強化するプロジェクト第7回ワークショップ， 神戸大学 瀧川記念学術交流会館, 2018年10月21日
1. 小澤誠一, 「人工知能技術の基礎と応用」, KansAI0.6 事業開発講座, Scribble Osaka Lab (大阪市), 2018年4月26日
2. 小澤誠一, 「AI・機械学習の基礎と広がるAI応用」, 2018年AI・機械学習シンポジウム, 藤沢商工会館みなパーク (藤沢市), 2018年5月26日
3. 小澤誠一, 「サイバー攻撃対策としてのAIへの期待と現状」, SCSK講演：AIに関する基礎・将来講座, 豊洲フロント(東京都), 2018年7月20日
4. Seiichi Ozawa, “A Machine Learning Approach to Privacy-Preserving Data Mining Using Homomorphic Encryption,” AI Flagship Project Workshop, Gangneung–Wonju National University (Gangneung, Korea), August 30, 2018.
5. Seiichi Ozawa, “A New Direction of Machine Learning: Privacy-Preserving Data Mining (PPDM),” BESK Workshop, Gangneung Green City Experience Center (Gangneung, Korea), August 31, 2018.
6. 小澤誠一, 「AIの躍進の背景と最新技術動向」, 兵庫エレクトロニクス研究会, 兵庫県立工業センター(神戸市), 2018年9月12日
7. 小澤誠一，「AI・機械学習における各種手法・技術と適用のポイント・事例」, 日本テクノセンターセミナー，たかつガーデン, 2018年9月13日
8. 小澤誠一, 「セキュリティ分野におけるAIへの期待と現状」, AC・Net研究会, 大阪大学中之島センター(大阪市), 2018年10月5日
9. 小澤誠一, 「AIのAIによるAIのためのセキュリティ：セキュリティ×AIの現状と期待」, 制御技術部会研究会講演, 東京電機大学 東京千住キャンパス(東京都), 2018年10月22日
10. Seiichi Ozawa, “Challenges and Expectations against AI in Security ,” 2018 Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference, Hotel Sunroute Plaza Shinjuku (Tokyo), 2018年12月22日
11. 小澤誠一, 「セキュリティ分野におけるAI活用の現状と期待」, 第30回AIセミナー, 産総研人工知能研究センター(東京都), 2019年1月15日
12. 小澤誠一, 「AI×セキュリティの現状と期待」, 第6回制御部門マルチシンポジウム, 熊本大学, 2019年3月6日
[大森研]
1. 大森敏明, 「ケーブル理論に基づく時空間ダイナミクスの推定～匂いセンサ情報ネットワークの数理モデリング～」, 京都大学数理解析研究所 RIMS共同研究 研究会 (2018)
2. 大森敏明，「データ駆動型アプローチに基づくイメージングデータからの情報抽出」，CREST「ホログラム光刺激による神経回路再編の人為的創出」第2回シンポジウム (2018)
3. 大森敏明，桑谷立，「データ駆動型アプローチによる物理モデリング手法の開発と応用」，国立大学法人神戸大学と国立研究開発法人海洋研究開発機構との第6回連携協議会 (2019)
[為井研]
1. 為井智也，「在宅リハビリのためのITセンサーシステムと将来展望」，アクティブエイジングをIT人工知能により支援強化するプロジェクト第7回ワークショップ， 神戸大学 瀧川記念学術交流会館, 2018年10月21日
受賞
なし
著書
- Seiichi Ozawa, Ah-Hwee Tan, Plamen P. Angelov, Asim Roy, Mahardhika Pratama (Eds.), ” INNS Conference on Big Data and Deep Learning , ” Procedia Computer Science，Elsevier, Vol. 144, pp. 1-312, November 2018.
- Cesare Alippi, Seiichi Ozawa, ” Computational Intelligence in the Time of Cyber-Physical Systems and the Internet-of-Things, ” in Artificial Intelligence in the Age of Neural Networks and Brain Computing， Robert Kozma, Cesare Alippi, Yoonsuck Choe, Francesco Morabito (Eds.), Elsevier, pp. 245-263, November 2018.