Bowen Wang 研究室
主宰者：Bowen Wang
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Wang研究室では、機械学習と計算機ビジョンの手法を応用して、複数の学際的な課題に取り組んでいます。主な研究対象は、教育評価におけるデータ解析、画像認識・セグメンテーション技術、および物理現象のシミュレーションです。具体的には、試験の回答パターン分析から学生の能力をより正確に推定する方法や、コンピュータのログデータから学習プロセスを可視化する技術を開発しています。また、ビデオ映像の自動解析や、衛星・医療画像からの情報抽出といった、視覚情報処理の課題にも取り組んでいます。
手法としては、深層学習モデル（特に変換器型ニューラルネットワークやリザーバー計算）を基盤としながら、事前学習済みモデルの活用やパラメータ効率化といった実装的な工夫を組み合わせています。統計的推測（ベイズ推定）と機械学習の融合により、不確実性を考慮した予測モデルの構築にも注力しています。これらの研究を通じて、教育現場から医療診断、都市解析まで幅広い実社会の問題解決に貢献することを目指しています。
※ 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（71 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cpsurg.2025.101730
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsvt.2025.3526645
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.5c03870
- DOI: https://doi.org/10.3390/educsci15030374
- DOI: https://doi.org/10.55092/sc20250025
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.5c00385
- [2025] People-centered: Innovation and Development of Marxist Political Economics in Contemporary ChinaDOI: https://doi.org/10.53469/jsshl.2025.08(08).11
- DOI: https://doi.org/10.3390/jimaging11070232
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11227195
- [2025] Role-Playing in Vision-Language Models: A Comprehensive Evaluation of Image Description PerformanceDOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11228995
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c05144
- DOI: https://doi.org/10.3390/jimaging11100353
- DOI: https://doi.org/10.1145/3670105.3670197
- DOI: https://doi.org/10.1145/3670105.3670198
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3408843
- DOI: https://doi.org/10.1145/3670105.3670196
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111672
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.aei.2024.102463
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40536-024-00194-y
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.516593
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv57701.2024.00258
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3350641
- DOI: https://doi.org/10.1167/iovs.65.14.12
- DOI: https://doi.org/10.1039/d4mh01265h
- DOI: https://doi.org/10.3390/jimaging10120305
- DOI: https://doi.org/10.13201/j.issn.2096-7993.2024.11.012
- DOI: https://doi.org/10.1177/00131644241280727
- DOI: https://doi.org/10.1111/jedm.12413
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.probengmech.2024.103665
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3639631.3639647
- DOI: https://doi.org/10.34133/icomputing.0070
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm58861.2023.10385836
- DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202370289
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2023.09.021
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104975
- DOI: https://doi.org/10.2147/tcrm.s417803
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsc59305.2023.00048
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.01055
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- DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1105257
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000174
- DOI: https://doi.org/10.1080/00365521.2022.2163185
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-emnlp.343
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv56688.2023.00034
- DOI: https://doi.org/10.3390/buildings12060809
- DOI: https://doi.org/10.3169/itej.76.446
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph20010003
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10773-022-05207-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04072-4
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/1478181
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-18473-5
- DOI: https://doi.org/10.1145/3460426.3463586
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106331
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- DOI: https://doi.org/10.1123/jpah.2020-0397
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvprw53098.2021.00259
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41392-020-00378-2
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.0c08964
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-054435
- DOI: https://doi.org/10.7507/1002-1892.202105101
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdia53151.2021.9619741
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00108
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3067928
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2021.101132
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