Tatsuya Yamazaki 研究室
主宰者：Tatsuya Yamazaki
新潟大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
山崎達也研究室は、機械学習と画像認識の技術を活用して、実社会の具体的な課題を解決することに取り組んでいます。研究の主な対象は、農業の自動化、医療診断の支援、ネットワークセキュリティ、データセンターの監視など多岐にわたります。深層学習やニューラルネットワークといった人工知能の手法を用いて、カメラ画像や医療データから有用な情報を自動抽出・分析することを目指しています。
具体的には、梨の自動選別や花の検出といった農業支援システムの開発、肺がんの診断補助や糖尿病患者の治療判断予測といった医療支援システムの構築に携わっています。また、サイバー攻撃の検知や施設内デバイスの故障検出など、セキュリティと運用監視の分野でも機械学習モデルを応用しています。さらに、人間の動作認識を用いたゲームやインタラクティブシステムの開発も行っており、人工知能技術が人々の生活をより便利で安全にするための実践的な応用研究を展開しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 132 件·共通: ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, AI・機械学習, 機械学習 +9
- 心理学Zilu Liang 研究室東京大学論文 148 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 計算機科学 +11
- 医学Shouhei Hanaoka 研究室University of Tokyo Hospital論文 126 件·共通: 糖尿病, AI・機械学習, 機械学習, 代謝・生活習慣病 +9
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研究成果（25 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/icct-pacific69083.2026.11518641
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3060048
- [2025] Stacking ensemble models with integrated classifier for network anomaly-based intrusion detectionDOI: https://doi.org/10.1117/12.3062230
- DOI: https://doi.org/10.3390/fishes10120655
- DOI: https://doi.org/10.3390/engproc2025107069
- DOI: https://doi.org/10.3390/engproc2025107045
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.32.533
- DOI: https://doi.org/10.3390/photochem4040033
- [2024] Flower Detection and Distance Estimation by a Monocular Camera for Automatic Pollination of PearsDOI: https://doi.org/10.1145/3719384.3719414
- DOI: https://doi.org/10.1109/icir64558.2024.10976903
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- DOI: https://doi.org/10.1109/wsce65107.2024.00010
- DOI: https://doi.org/10.1051/shsconf/202419403006
- DOI: https://doi.org/10.1109/wsce59557.2023.10365893
- DOI: https://doi.org/10.1145/3588155.3588171
- DOI: https://doi.org/10.1109/icecet58911.2023.10389556
- DOI: https://doi.org/10.1109/csit61576.2023.10324038
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014401
- DOI: https://doi.org/10.2196/22148
- [2021] Detection of Pear Flower Clusters from Locational Relationship with Branches through Deep LearningDOI: https://doi.org/10.3173/air.30.146
- DOI: https://doi.org/10.1109/csit52700.2021.9648588
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00723-020-01295-x
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2020cqi0003
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