強化学習を用いた行動時刻予測の通知最適解

• 資料種別: 博士論文
• タイトル: 強化学習を用いた行動時刻予測の通知最適解
• 著者・編者: Muhammad Fikry,
• 著者標目: Muhammad Fikry,
• 出版年月日等: 2023-09-25
• 出版年（W3CDTF）: 2023-09-25
• 並列タイトル等: Intelligent Reminder System Using Mobile Activity Recognition
• 授与機関名: 九州工業大学
• 授与年月日: 2023-09-25
• 授与年月日（W3CDTF）: 2023-09-25
• 報告番号: 甲第469号
• 学位: 博士（工学）
• 本文の言語コード: eng
• 件名標目: Reminder System; Notification System; Activity Recognition; Daily Activity; Forecasted Activity; Reinforcement Learning
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 九州工業大学博士学位論文 学位記番号：生工博甲第469号 学位授与年月日: 令和5年9月25日; 令和5年度
• DOI: 10.18997/0002000295; https://doi.org/10.18997/0002000295
• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/13122732; https://dl.ndl.go.jp/pid/13122732
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: テキストデータ
• コレクション（個別）: 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• 収集根拠: 博士論文（自動収集）
• 受理日（W3CDTF）: 2023-12-15T22:13:25+09:00
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 図書館・個人送信対象外
• 遠隔複写可否（NDL）: 可
• 掲載誌（URI）: https://doi.org/10.18997/0002000295; http://hdl.handle.net/10228/0002000295
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp

• 要約等: In this thesis, we propose new methods to remind people to do their daily activities, calculate the estimated time and predict the best time to remind...

目次

第1章 Introduction|第2章 Related Works|第3章 Requirements Analysis|第4章 Reminder System Using Reinforcement Learning|第5章 Notifications for Forecasted Activity|第6章 Deploying Intelligent Technology in Healthcare Institution|第7章 Discussion and Future Work|第8章 Conclusion