| 研究課題/領域番号 |
24KJ0755
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
蘇 子雄 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-23 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
2025年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
2024年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| 研究開始時の研究の概要 |
This research proposes to enhance Human-Computer Interaction with self-supervised learning to allow AI systems to adapt in real-world settings without extensive user input, focusing on multimodal activity recognition and addressing issues including data imbalance and domain generalization.
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