Qun Jin 研究室
主宰者:Qun Jin
早稲田大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Jin研究室は、データ科学と人工知能の手法を用いて、実社会における複雑な問題の解決に取り組んでいます。主な研究テーマは、大規模データから因果関係を発見し、個人ごとの特性に応じた予測や意思決定を実現することです。健康管理では、ウェアラブルデバイスから得られたデータを分析して、生活習慣と健康状態の関係を明らかにする研究を行っています。また、医療画像解析や医療機器による分類問題にも対応し、患者の予後予測や疾患診断の精度向上に貢献しています。
技術的には、機械学習モデルと大規模言語モデルの組み合わせを活用しているのが特徴です。時系列データから隠れた因果構造を抽出したり、複数の情報源(テキスト・画像・音声など)を統合して分析したりするなど、多様なデータ形式に対応しています。さらに、ノイズを含む現実のデータにも対応できる頑健な手法開発を重視しており、不完全なラベルや欠損値がある条件下での学習方法についても研究を進めています。
これらの研究を通じて、単なる予測精度の向上だけでなく、「なぜそのような予測になったのか」という解釈可能性を重視しています。スマートグリッド監視、風速予測、睡眠品質の推定など、様々な応用領域で実用的なシステムの構築を目指しており、実社会のデータ駆動型課題解決に直結する成果を生み出しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(100 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2026.3702941
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.115370
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-55417-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seta.2026.105104
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.132854
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.132515
- [2026] CMSA: Addressing semantic discrepancy and context dependency in multimodal sentiment analysisDOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2026.133622
- DOI: https://doi.org/10.2196/preprints.92040
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech68397.2025.00010
- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech68397.2025.00076
- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech68397.2025.00103
- DOI: https://doi.org/10.3390/app152011209
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112049
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2025.3560012
- [2025] Research on predicting the sleep status of orthopedic pain patients based on machine learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.ctmp.2025.200201
- DOI: https://doi.org/10.3390/app15042080
- DOI: https://doi.org/10.26599/bdma.2024.9020081
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3526672
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2025.3552857
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2025.059880
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3599836
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.111933
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2025.104300
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-025-06938-9
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.123116
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2024.104025
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-024-10508-4
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech64112.2024.00048
- DOI: https://doi.org/10.1080/15398285.2024.2416462
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622720
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123368
- DOI: https://doi.org/10.1109/cscwd61410.2024.10579990
- [2024] Reconstructed Graph Neural Network With Knowledge Distillation for Lightweight Anomaly DetectionDOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3389714
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106331
- DOI: https://doi.org/10.1109/mis.2024.3378921
- DOI: https://doi.org/10.1109/mis.2024.3366668
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111580
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2023.3345431
- DOI: https://doi.org/10.2298/csis230323010w
- [2023] HGCR: A Heterogeneous Graph-Enhanced Interactive Course Recommendation Scheme for Online LearningDOI: https://doi.org/10.1109/tlt.2023.3314399
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.111169
- DOI: https://doi.org/10.1109/hpcc-dss-smartcity-dependsys60770.2023.00007
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.102182
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2023.3330864
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc/picom/cbdcom/cy59711.2023.10361323
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2023.10.019
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110810
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110629
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110547
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2023.3259431
- [2023] Decentralized P2P Federated Learning for Privacy-Preserving and Resilient Mobile Robotic SystemsDOI: https://doi.org/10.1109/mwc.004.2200381
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- DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture13020489
- DOI: https://doi.org/10.26599/tst.2022.9010050
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22041372
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42486-022-00123-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2022.3216295
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.7429
- [2022] Intelligent Containment Control With Double Constraints for Cloud-Based Collaborative ManufacturingDOI: https://doi.org/10.1109/tii.2022.3211878
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4040530
- DOI: https://doi.org/10.2196/40233
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcbb.2022.3207352
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc/picom/cbdcom/cy55231.2022.9927911
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4041813
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc/picom/cbdcom/cy55231.2022.9927963
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccc55456.2022.9880848
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.7166
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2022.07.011
- DOI: https://doi.org/10.1109/ithings-greencom-cpscom-smartdata-cybermatics55523.2022.00085
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2022.3185060
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2022.3183607
- [2022] Measurement and verification of cognitive load in multimedia presentation using an eye trackerDOI: https://doi.org/10.1007/s11042-022-13294-0
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.7101
- [2022] Edge-Enabled Two-Stage Scheduling Based on Deep Reinforcement Learning for Internet of EverythingDOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3179231
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2022.3170149
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