nkysdb: なかよし論文データベース
上松 大輝 様の 共著関連データベース
+(A list of literatures under single or joint authorship with "上松 大輝")
共著回数と共著者名 (a list of the joint author(s))
10: 中村 勇士
6: 矢崎 友貴乃
4: 山崎 眞見
3: 行竹 洋平
2: 孫 哲, 安倍 祐希, 松本 裕也, 正月 俊行, 高橋 馨子
1: ミケレット ルジェロ, 中尾 岳斗, 中西 良成, 久保 久彦, 安部 祐希, 小泉 和之, 武田 英明, 畠山 海, 竹内 達哉, 鈴木 悠悟
発行年とタイトル (Title and year of the issue(s))
2016: ニューラルネットワークを用いた低SN比条件下における地震波検出手法の開発(STT51 P05)
Development of the seismic signal detection method under low SNR condition using an artificial neural network (STT51 P05)
2017: ニューラルネットワークを用いた低SN比条件下における地震波検出法の開発(S02 P04)
Development of the seismic signal detection method under low SNR condition using an artificial neural network (S02 P04)
2019: Detection of seismic signals under low SNR condition using an artificial neural network: Toward the development of low cost seismic network (S22P 01)
2020: Detection of seismic signals under low SNR condition using an artificial neural network: Toward development of dense low cost citizen seismic network in Yokohama (SCG60 P02)
2020: 高ノイズ環境下における機械学習を用いた地震動検出の試み: 市民参加型地震計ネットワークの構築に向けて(S24P 04)
Detection of seismic signals under low SNR condition using an artificial neural network: Toward development of dense low cost citizen seismic network in Japan (S24P 04)
2021: 家庭用地震センサーネットワークの構築に向けて：様々なニューラルネットワークを用いたパフォーマンステスト(SCG52 P02)
Toward development of dense low cost citizen seismic network: Performance comparison of different types of neural network architectures (SCG52 P02)
2021: 箱根火山における機械学習を用いた地震波検測の性能評価(S22P 01)
Validation of Seismic Phase Picking Using Deep Learning Models Trained by Hakone Volcanic Earthquake Data (S22P 01)
2022: Linked Dataを用いた地震データ整理と語彙の構築(S02 06)
Classification for Earthquakes with Linked Data (S02 06)
2022: RGBDカメラと機械学習を用いた簡易的な家具や非構造部材の地震時応答予測システムの構築(SSS10 P21)
Development of a Low cost Seismic behavior prediction system for furniture and nonstructural components using RGB D Camera and Machine Learning (SSS10 P21)
2022: 市民参加型地震波計測ネットワークにおける地震動検出のための機械学習モデルの構築(S21P 05)
Development of Seismic Wave Detection System using Machine Learning for a Citizen Seismic Network (S21P 05)
2022: 機械学習を用いた箱根火山における地震波検測: 同一判定窓内に複数の地震波がある場合の検測精度の向上に向けて(SCG51 P05)
Seismic wave detection at Hakone volcano using machine learning: Toward improving the detection accuracy when there are multiple seismic waves in the same time window (SCG51 P05)
2022: 深層学習による高精度な火山性地震の位相検出モデルの構築に向けて：様々なモデルの性能評価(S21P 03)
Towards Constructing a High precision Phase picker for Volcanic Earthquakes Using Deep Learning: Performance Evaluation of Various Models (S21P 03)(abs).
2022: 深層学習を用いたリアルタイム震度の予測に向けて：比較的少ない学習データでの予測モデルの構築と性能の検証(SCG55 P01)
Towards Real Time Seismic Intensity Prediction Using Deep Learning:Developing a Prediction Model with Relatively Little Training Data and Validating Its Performance (SCG55 P01)
2022: 深層学習を用いたリアルタイム震度の予測に向けて：観測データが比較的少ない場合での予測モデルの構築(S21P 09)
Towards Real Time Seismic Intensity Prediction Using Deep Learning:Developing a Prediction Model with Relatively Little Observed Data (S21P 09)
2022: 深度カメラと機械学習を用いた低コスト室内3Dモデル構築手法の開発と地震時挙動シミュレーションへの適用(S15P 17)
Construction of a low cost indoor 3D model using a depth camera and machine learning and its application to seismic behavior simulation (S15P 17)
2023: 市民参加型低コスト地震計ネットワークにおける地震波位相検測のための機械学習モデルの構築(S21P 15) (S21P 15)
Development of a Seismic Phase Pick System using Machine Learning for a Citizen Seismic Network (S21P 15)
2023: 市民参加型地震波計測ネットワークにおける地震動検出のための機械学習モデルの構築(SCG55 P04)
Development of Seismic Wave Detection System using Machine Learning for a Citizen Seismic Network (SCG55 P04)
2023: 持続可能な地震防災、減災プロジェクトを目指して：分野融合型地震学研究のデザイン(G01 03)
Toward Sustainable Earthquake Disaster Prevention and Mitigation Project: Interdisciplinary Seismological Research Design (G01 03)