松崎公紀

マツザキキミノリ | Matsuzaki Kiminori

所属機関・部署：
職名：教授
ホームページURL (1件)： http://www.info.kochi-tech.ac.jp/~kmatsu/index-j.html

研究分野 (3件)：エンタテインメント、ゲーム情報学 , ソフトウェア , 情報学基礎論

研究キーワード (3件)：ゲーム情報学 , 並列処理 , 並列プログラミング

競争的資金等の研究課題 (10件)：

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論文 (65件)：

HIDEYA IWASAKI, KENTO EMOTO, AKIMASA MORIHATA, KIMINORI MATSUZAKI, ZHENJIANG HU. Fregel: a functional domain-specific language for vertex-centric large-scale graph processing. Journal of Functional Programming. 2022. 32
門田宏, 岩田誠, 繁桝博昭, 竹田昂典, 竹田真己, 松崎公紀, 吉田真一, 渡邊言也, 王瑞敏, 中原潔. 学際領域研究の拠点形成に向けて - 脳コミュニケーション研究センターの2020 年度の活動-. 高知工科大学紀要. 2021. 18. 1. 147-156
Akimasa Morihata, Kento Emoto, Kiminori Matsuzaki, Zhenjiang Hu, Hideya Iwasaki. Optimizing declarative parallel distributed graph processing by using constraint solvers. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2018. 10818. 166-181
Izumi Asakura, Hidehiko Masuhara, Takuya Matsumoto, Kiminori Matsuzaki. Identification and elimination of the overhead of accelerate with a super-resolution application. Journal of Information Processing. 2018. 26. 48-53
Reina Miyazaki, Kiminori Matsuzaki, Shigeyuki Sato. A generator of hadoop mapreduce programs that manipulate one-dimensional arrays. Journal of Information Processing. 2017. 25. 841-851

MISC (63件)：

藤田竜貴, 松崎公紀. 麻雀の打牌選択学習における\nDensely Multi Layer Perceptronの有効性と局面から獲得可能な特徴量の有効性. ゲームプログラミングワークショップ2019論文集. 2019. 2019. 213-220
門田宏, 青木隆太, Ruedeerat Keerativittayayut, 繁桝博昭, 竹田真己, 中原潔, 松崎公紀, 吉田真一, 岩田誠. 学際領域研究の拠点形成に向けて-脳コミュニケーション研究センターの2018 年度の活動-. 高知工科大学紀要. 2019. 16. 1. 19-28
門田宏, 青木隆太, 木村岳裕, 繁桝博昭, 中原潔, 松崎公紀, 吉田真一, 岩田誠. 学際領域研究の拠点形成に向けてー脳コミュニケーション研究センターの 2017 年度の活動ー. 高知工科大学紀要. 2018. 15. 1. 121-130
仁井田輝, 松崎公紀. SRCNNによるMRI画像の高解像度化とその工学的評価 (医用画像). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2018. 117. 518. 1-4
松本拓也, 佐藤重幸, 松崎公紀. Spark GraphXによる最大流アルゴリズムの実装と評価. 日本ソフトウェア科学会大会論文集. 2017. 34. 23-38

特許 (1件)：

書籍 (3件)：

学歴 (2件)：

学位 (1件)：

経歴 (4件)：

委員歴 (19件)：

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受賞 (6件)：

2019 - Information Processing Society of Japan Specially Selected Paper Playing Game 2048 with Deep Convolutional Neural Networks Trained by Supervised Learning
2018 - 2018 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence Best Paper Award Interpreting Neural-Network Players for Game 2048
2018 - 情報処理学会山内奨励賞システム的選択にょるN-tuple networksの"対戦型2048"への適用
2015 - 情報処理学会学会活動貢献賞
2008 - 日本ソフトウェア科学会 PPL2008論文賞仕様記述言語に基づく最適経路問題の解法の導出

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