Ke Li 研究室
主宰者：Ke Li
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Ke Li研究室は、マルチメディア情報処理と空間データ解析を主要なテーマとして研究を展開しています。音声・画像・映像などの多様なメディアをコンピュータで処理する手法の開発に取り組んでおり、大規模言語モデルに音声認識機能を統合する方法や、人物の動き情報から自然な映像を生成する技術など、複数のモダリティを組み合わせた処理技術を研究しています。これらの研究では、深層学習やニューラルネットワークといった機械学習手法を基盤としながら、現実の課題への適用可能性を重視しています。
並行して、移動体データ（GPS軌跡など）の解析と活用に関する研究も重要な領域です。スマートフォンやセンサーから得られる大規模な移動データから、類似した軌跡パターンを効率的に抽出したり、プライバシーを保護した合成軌跡を生成したりする手法を開発しています。さらに、感染症対策や交通管理といった社会的課題に対して、移動体データを活用した接触追跡や経路最適化の問題にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、大規模でダイナミックに変化するデータを効率的に処理し、リアルタイムで有用な情報を抽出する技術の実現を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: 都市・地盤, 土木・建築, 深層学習, AI・機械学習 +10
- 環境科学Ram Avtar 研究室北海道大学論文 103 件·共通: 都市・地盤, 土木・建築, 機械学習, 機械 +11
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研究成果（26 件）
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3057772
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10707-025-00556-w
- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2025/339
- DOI: https://doi.org/10.1145/3748777.3748802
- DOI: https://doi.org/10.1145/3711896.3736855
- DOI: https://doi.org/10.1145/3696410.3714945
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10890381
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10890743
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10447605
- [2024] A novel prediction approach driven by graph representation learning for heavy metal concentrationsDOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.174713
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- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.naacl-long.309
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2023.02.028
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-48957-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/iciics59993.2023.10421195
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10707-023-00505-5
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25937
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2023.02.007
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccwamtip56608.2022.10016511
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2638417
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2655007
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11280-022-01085-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2022.07.003
- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/540
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100273
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100246
- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2021/503
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