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研究成果
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Scopus著者プロファイル
Martono Niken Prasasti
助教
創域理工学部
,
経営システム工学科
ウェブサイト
https://www.tus.ac.jp/ridai/doc/ji/RIJIA01Detail.php?act=nam&kin=ken&diu=70C3
h-index
38
被引用数
3
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2014
2025
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(24)
類似のプロファイル
(3)
フィンガープリント
Niken Prasasti Martonoが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Keyphrases
Mild Cognitive Impairment
100%
Machine Learning
79%
Virtual Reality
69%
Finger Movement
56%
Inductive Logic Programming
45%
Cloud Software
38%
Defection
38%
Virtual Training
38%
Prediction Model
37%
Customer Defection
35%
Action Transition
32%
Machine Learning Techniques
31%
Micro-error
25%
Training Data
25%
Instrumental Activities of Daily Living
24%
Movement Data
24%
Software Companies
24%
Feature Extraction
24%
Number of Customers
22%
Agent-based Simulation
22%
Early Diagnosis
19%
Touch Interaction
19%
Interaction Data
19%
IADL
19%
Customer Lifetime Value
19%
Performance Measures
19%
Prediction Accuracy
19%
Behavior Prediction
19%
Customer Purchases
19%
Software Industry
19%
Contract Renewal
19%
Classification Rules
19%
Everyday Action
19%
Motion Data
19%
Generative Rules
19%
Daily Activities
19%
Recurrence Plot
19%
Accelerometer Data
19%
Machine Learning Models
15%
Deep Convolutional Neural Network (deep CNN)
14%
Classification Model
14%
LightGBM
14%
Arrhythmia Detection
14%
Dementia
14%
Arrhythmia
14%
Virtual House
14%
Deep Neural Network
14%
Frequency Distribution
12%
C4.5
12%
Indoor Localization
12%
Computer Science
Virtual Reality
87%
Machine Learning
83%
Learning System
83%
Inductive Logic Programming
43%
Prediction Model
38%
Transition Action
38%
Training Data
29%
Case Study
29%
Machine Learning Technique
28%
Software Company
25%
Support Vector Machine
24%
Classification Rule
24%
Feature Extraction
21%
Customer Lifetime
19%
Prediction Accuracy
19%
Software Cloud
19%
Daily Activity
19%
Touch Interaction
19%
Collected Data
16%
Early Detection
14%
Decision Tree
12%
Virtual Reality Technology
12%
Clustering Algorithm
12%
Performance Measure
12%
Clustering Result
12%
Random Decision Forest
12%
Recorded Information
11%
Clinical Setting
11%
Unstructured Data
9%
Neural Network
9%
Classification Models
9%
Model Prediction
9%
Deep Learning Method
9%
Heterogeneous Database
9%
Wireless Sensor Network
9%
Context Dependent
9%
Motion Capture
9%
Heterogeneous Data
9%
Data Source
9%
Pose Estimation
9%
Healthcare Data
9%
3d Reconstruction
9%
Activity Monitor
9%
Logistic Regression
8%
Sliding Window Algorithm
6%
Evaluation Criterion
6%
Sliding Window
6%
Understandability
6%
Time Efficiency
6%
Clinical Feature
6%
