2022年度

<big><big>学術論文・国際会議論文(査読付)</big></big>
    [小澤研]
  1. Rozi Muhammad Fakhrur, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Sangwook Kim, Takeshi Takahashi, and Daisuke Inoue, “Understanding the Influence of AST-JS for Improving Malicious Webpage Detection”, Applied Sciences 12, no. 24: 12916, December 2022, https://doi.org/10.3390/app122412916
  2. Sachiko Kanamori, Taeko Abe, Takuma Ito, Keita Emura, Lihua Wang, Shuntaro Yamamoto, Le Trieu Phong, Kaien Abe, Sangwook Kim, Ryo Nojima, Seiichi Ozawa, Shiho Moriai, “Privacy-Preserving Federated Learning for Detecting Fraudulent Financial Transactions in Japanese Banks,” Journal of Information Processing, vol. 30, pp. 789-795, 2022. [DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.789]
  3. Parichehr Behjati, Pau Rodríguez, Carles Fernández Tena, Armin Mehri, F. Xavier Roca, Seiichi Ozawa, Jordi Gonzàlez, “Frequency-Based Enhancement Network for Efficient Super-Resolution,” IEEE Access, vol. 10, pp. 57383-57397, 2022. [DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3176441]
  4. F. Yamamoto, S. Ozawa and L. Wang, “eFL-Boost: Efficient Federated Learning for Gradient Boosting Decision Trees,” in IEEE Access, vol. 10, pp. 43954-43963, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3169502.

    [大森研]
  1. Takumi Omi and Toshiaki Omori, “Simultaneously Estimating and Controlling Neuronal Nonlinear Dynamics Based on Statistical Machine Learning Approach”, Proceedings of 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 473-478 (2023)
  2. Kensuke Inaba and Toshiaki Omori, “Reconstructing Perceptual Images from Functional MRI Signals Using Framework Based on Flow-based Image Generation Model”, Proceedings of 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 485-489 (2023)
  3. Takuma Ihara and Toshiaki Omori, “Estimation of Nonlinear Neural Dynamics Through Sequential Monte Carlo Method and Sparse Modeling”, Proceedings of 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 709-713 (2023)
  4. Yuki Kishikawa and Toshiaki Omori, “Model Selection for Nonlinear Dynamical Systems Based on Gaussian Process Dynamical Models”, Proceedings of 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 714-718 (2023)
<big><big>国際会議発表</big></big>
    [大森研]
  1. Ryo Omae and Toshiaki Omori, “A Framework for Estimating Integrated Information of Brain Based on Deep Neural Network”, 6th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (2022)
  2. Takashi Terayama and Toshiaki Omori, “Estimating Dynamical Nonlinear System with Nonstationarity by Gaussian Process Self-Organizing Generalized State-Space Model”, 6th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (2022)
  3. Kiki Nakashima and Toshiaki Omori, “Unsupervised Deep Video Interpolation Based on Spatio-Temporal Autoregressive Neural Network”, 6th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (2022)
  4. Yuya Note and Toshiaki Omori, “Sparse Estimation of Nonlinear Dynamics Using Generalized Dynamical Constraints”, 11th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2023)
  5. Kensuke Inaba and Toshiaki Omori, “Data-driven Approach for Image Reconstruction Using Neural Ordinary Differential Equation Models”, 11th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2023)
  6. Takuma Ihara and Toshiaki Omori, “Machine Learning Algorithm for Estimating Nonlinear Neurodynamics by Sequential Monte Carlo Method and Sparse Modeling”, 11th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2023)
  7. Shoi Suzuki, Atsushi Okamoto, Katsuyoshi Michibayashi, and Toshiaki Omori, “Learning Super-resolution of X-ray CT Images of Rocks Based on Sparse Representation”, 11th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2023)
<big><big>国内学会発表/シンポジウム</big></big>
    [小澤研]
  1. Septiviana Savitri Asrori, Lihua Wang, Seiichi Ozawa, “BFL-Boost: Blockchain-based Federated Learning for Gradient Boosting to Enhance Security in Model Training”, in 2023 Symposium on Cryptography and Information Security (SCIS), Fukuoka, January 24, 2023.
  2. 三浦啓吾,井上広明,金 相旭,王 立華,小澤誠一,「動的サンプリングを用いた連合学習型勾配ブースティング決定木の継続学習」,第30回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN2022),5 pages, 神戸大学,2022年9月22日
  3. 平田燕奈,小澤誠一,「Researcher2Vecによる研究者ネットワーク可視化システムの開発 - 神戸大学における研究DXの取組」,第30回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN2022),4 pages, 神戸大学,2022年9月22日

    [大森研]
  1. 大森敏明,「データ駆動型アプローチによる神経ダイナミクスの推定制御」,定量生物学の会第十回年会(2022)
  2. 鈴木聖惟, 岡本敦, 道林克禎, 大森敏明,”Superresolution of X-ray CT Images of Serpentinites by Sparse Modeling”,日本地球惑星科学連合2022年大会(2022)
  3. 近江勇斗, 大森敏明,「統計的機械学習に基づく神経システムの推定と制御」,次世代光散乱イメージング科学研究センターキックオフシンポジウム(2022)
  4. 井上広明, 大森敏明,「ベイズ推論に基づく神経ネットワークのシステム同定」,次世代光散乱イメージング科学研究センターキックオフシンポジウム(2022)
  5. 井上広明, 大森敏明,「温度の効果を導入した自己組織化状態空間モデルによる神経ダイナミクスの推定」,日本応用数理学会2022年度年会(2022
  6. )
  7. 井上広明, 大森敏明,「温度の効果を用いた自己組織化状態空間モデルによる潜在変数とパラメータの推定」,第21回情報科学技術フォーラム(2022)
  8. 井上広明, 大森敏明,「レプリカ交換粒子マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた神経システムのダイナミクス推定」,第66回システム制御情報学会研究発表講演会(2022)
<big><big>解説・技術報告/紀要</big></big>
<big><big>招待講演・セミナー</big></big>
    [小澤研]
  1. Seiichi Ozawa, “Cyber Security and Its Countermeasures in AI Systems “, Lecture 1 at the University of Ljubljana, March 13, 2023.
  2. Seiichi Ozawa, “Privacy-Preserving Machine Learning for Big Data Analysis – How can we solve social issues using AI? –“, Lecture 2 at the University of Ljubljana, March 13, 2023.
  3. 小澤誠一, “機械学習とOSSのセキュリティ,” 日本銀行第23回情報セキュリティ・シンポジウム, 2023年3月3日
  4. Seiichi Ozawa, ” Cyber Security and Its Countermeasures in AI Systems”, 2022 5th Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference (AICCC 2022), 大阪国際会議場, December 18, 2022 (Keynote Speech)
  5. 小澤誠一, “データサイエンスの考え方 : 社会に役立つAI×データ活用のために,” 第10回オープンテクノフォーラム(神奈川県支部第116回 CPD講座, 2022年11月26日
  6. 小澤誠一, “プライバシー保護連合学習による組織間ビッグデータ解析とその応用,”第30回インテリジェント・システム・シンポジウム, 2022年9月21日
  7. 小澤誠一, “人工知能システムにおけるサイバーセキュリティリスクとその対策,”MS&ADサイバーワークショップ, 2022年8月31日
  8. 盛合 志帆,小澤 誠一,プライバシー保護連合学習技術を活用した銀行不正送金検知,NVIDIA AI DAYS 2022(オンライン),2022年6月24日
  9. Nikola Kasabov (convener), Soo-Young Lee, Zeng-Guang Hou, Taro Toyoizumi, Seiichi Ozawa, Jonathan H. Chan, “Future deep learning machines inspired by the human brain,” Panel Discussion at The APNNS/IEEE-CIS Education Forum series on Deep Learning and Artificial Intelligence Summer School 2022 (DLAI6) , June 14, 2022 (online)

    [大森研]
  1. 大森敏明「多次元・多階層データへのデータ駆動型アプローチの展開」大阪大学 大学院医学系研究科 (2022)
<big><big>受賞</big></big>
    [小澤研]
  1. 藤原魁成,小澤誠一,春木博行,Park Chanho,CSEC優秀研究賞,情報処理学会,「機械学習を用いた悪性TLS通信の検知と通信特徴の推移に関する考察」,2022年10月
  2. 三浦 啓吾, プレゼンテーション賞, 第30回インテリジェント・システム・シンポジウム, 「動的サンプリングを用いた連合学習型勾配ブースティング決定木の継続学習」, 2022年9月22日

    [大森研]
  1. Masaki Ito, Tatsu Kuwatani, Ryosuke Oyanagi, Toshiaki Omori, Entropy Editor’s Choice
  2. 井上広明,第18回日本応用数理学会若手優秀講演賞(2021年度)
<big><big>著書</big></big>