加藤 慎也, 地震観測データからの地震波検測, 人工知能学会合同研究会2024, オンライン開催, 口頭発表, 2024.12.20
Nagao, H., R. Kaneko, S. Ito, H. Tsuruoka and K. Obara, Detection of Deep Low-Frequency Tremors From Continuous Paper Records at a Station in Southwest Japan About 50 Years Ago Based on Convolutional Neural Network, AGU24, Washington, D.C., 口頭発表, 2024.12.10
Tokuda, T. and H. Nagao, Seismic detection based on unsupervised combination of station-wise phase picks by deep learning, AGU24, Washington, D.C., 口頭発表, 2024.12.9
Mendo-Perez, G., H. Nagao, S. Katoh and M. Shinohara, Use of sequential models to detect seismic event detection and phase identification using Distributed Acoustic Sensing records of seafloor cable in Sanriku, Japan, AGU24, Washington, D.C., ポスター発表, 2024.12.10
Katoh, S., H. Nagao, M. Imaizumi and Y. Iio, Enhancement of Phase Picking Models Using Deep Learning by Addressing the Label Imbalance Problem,
AGU24, Washington, D.C., ポスター発表, 2024.12.9
Kusui, T., H. Nagao, S. Ito, S. Katoh and T. Tokuda, Acquiring a Stochastic Differential Equation Representation to Characterize Low-Frequency Tremors from Seismic Waveform Data Using Deep Learning, AGU24, Washington, D.C., ポスター発表, 2024.12.10
Nagao, H., Four-dimensional variational method for data assimilation and its applications to models in solid Earth science, 2024 Japan-Taiwan Joint Workshop on Inverse Problems and Related Topics, 台湾, 招待講演, 2024.11.8
徳田 智磯，長尾 大道, 複数観測点の波形を用いた地震検出手法：観測点ごとに得られた深層学習による検出結果の統合, 日本地震学会2024年度秋季大会，朱鷺メッセ，口頭発表, 2024.10.22
加藤 慎也, 長尾 大道, 今泉 允聡, 飯尾 能久, ラベル不均衡問題への対処による深層学習を用いた走時読み取りモデルの強化, 日本地震学会2024年度秋季大会，朱鷺メッセ，口頭発表, 2024.10.22
Gerardo Manuel Mendo, H. Nagao, S. Katoh, M. Shinohara, Development of deep-learning methods for seismic event detection in seafloor DAS data: creation of training/validation datasets, 日本地震学会2024年度秋季大会，朱鷺メッセ，ポスター発表, 2024.10.21
楠井 俊朗, 長尾 大道, 伊藤 伸一, 加藤 慎也, 徳田 智磯，Acquiring a Stochastic Differential Equation Representation to Characterize Tremors from Seismic Waveform Data Using Deep Learning, 日本地震学会2024年度秋季大会，朱鷺メッセ，ポスター発表, 2024.10.21
Kusui, T, H. Nagao, S. Ito,S. Katoh and T. Tokuda, Acquiring a Stochastic Differential Equation Representation to Characterize Low-Frequency Tremors from Seismic Waveform Data Using Deep Learning, International Joint Workshop on Slow-to-Fast Earthquakes 2024, B-CON Plaza, Beppu, Oita, Japan, ポスター発表, 2024.9.27
長尾 大道, 地震ビッグデータ解析の最前線, シンポジウム「あたらしい統計科学」, 金沢, 招待講演, 2024.9.23
徳田智磯，長尾大道，混合ウィシャートモデルに基づくマルチプル・クラスタリングによる低周波地震検出のための観測点選択，2024年度統計関連学会連合大会，東京理科大学神楽坂キャンパス, 招待講演, 2024.9.4
徳田 智磯, 地震検出モデルの転移学習：マルチプル・クラスタリングに基づく判別手法を用いた二段階アプローチ, 2024年度統計関連学会連合大会, 東京理科大学神楽坂キャンパス, 口頭発表, 2024.9.4
楠井 俊朗，長尾 大道，伊藤 伸一，徳田 智磯，加藤 慎也, シグネチャ法を用いたスロー地震の特徴抽出, 2024年度 統計関連学会連合大会，東京理科大学神楽坂キャンパス，口頭発表, 2024.9.3
長尾 大道, 地震学と統計学の接点, 統計サマーセミナー2024, 湯沢, 招待講演, 2024.7.30
楠井 俊朗, シグネチャ法を用いたスロー地震の特徴抽出, 統計サマーセミナー2024, 湯沢, 口頭発表, 2024.7.31
Nagao, H., S. Ito, and M. Matsumura, Dominant mode extraction based on the four-dimensional variational method, 27th International Conference on Information Fusion, Venice, Italy, 口頭発表, 2024.7.9
加藤 慎也, 長尾 大道, 今泉 允聡, 深層学習を用いた走時読み取りモデルの問題解決に向けて, 第38回人工知能学会全国大会, 浜松, 口頭発表, 2024.5.30
加藤 慎也, 長尾 大道, 飯尾 能久, 片尾 浩, 澤田 麻沙代, 冨阪 和秀, 深層学習を用いた複数トレースを入力とする深部低周波地震検知手法の開発, 日本地球惑星科学連合2024年大会, 幕張メッセ, 口頭発表, 2024.5.27
森川 耕輔, 長尾 大道, 高原 健, 平田 直, 地震波と地震カタログの統合による本震直後の早期余震活動推定, 日本地球惑星科学連合2024年大会, 幕張メッセ, 口頭発表, 2024.5.27
徳田 智磯, 長尾 大道, 少量データに適用可能な地震波検出モデルの転移学習：マルチプル・クラスタリングを用いた二段階アプローチ, 日本地球惑星科学連合2024年大会, 幕張メッセ, ポスター発表, 2024.5.27
Gerardo Manuel Mendo Perez, Hiromichi Nagao, Creating slow earthquake template catalogs with You Only Search Once algorithm, 日本地球惑星科学連合2024年大会, 幕張メッセ, ポスター発表, 2024.5.27
柳田 真輝, 徳田 智磯, 加藤 慎也, 長尾 大道, 最適輸送理論に基づく地震波形データからのイベント検出とその分類, 日本地球惑星科学連合2024年大会, 幕張メッセ, ポスター発表, 2024.5.27
楠井 俊朗, 長尾 大道, 伊藤 伸一, 深層学習を用いた地震波形データからの低周波微動を特徴づける確率微分方程式表現の獲得, 日本地球惑星科学連合2024年大会, 幕張メッセ, ポスター発表, 2024.5.27
Tokuda, T., and H. Nagao, Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global and local representations of waveforms, AGU Fall Meeting 2023, San Fransisco, ポスター発表, 2023.12.13
Mendo-Perez, G., Semi-automated template matching-based procedure to detect slow earthquakes in western Nankai Trough, Japan, AGU Fall Meeting 2023, San Fransisco, ポスター発表, 2023.12.13
Katoh, S., Earthquake cataloging by deep learning using Japan's high-dense observation seismic network,
AGU Fall Meeting 2023, San Fransisco, ポスター発表, 2023.12.13
今泉 允聡, 深層学習・人工知能の原理に迫る理論の試み, 日本地震学会2023年度秋季大会，パシフィコ横浜，招待講演, 2023.11.2
徳田 智磯，長尾 大道, 少量データに適用可能な地震波検出モデルの転移学習：マルチプル・クラスタリングを用いた二段階アプローチ, 日本地震学会2023年度秋季大会，パシフィコ横浜，口頭発表, 2023.11.2
森川 耕輔, 長尾 大道, 平田 直, 自己励起性のある余震検出確率とその本震直後のb値の時間変化推定への応用, 日本地震学会2023年度秋季大会，パシフィコ横浜，口頭発表, 2023.11.2
寺田 吉壱, 松井 秀俊, 長尾 大道, 時空間データに対する高速な平滑化法と地震波動場再構成への応用, 日本地震学会2023年度秋季大会，パシフィコ横浜，ポスター発表, 2023.11.2
Mendo-Perez, G., Hiromichi Nagao, You Only Search Once: An alternative framework to detect slow earthquakes., 日本地震学会2023年度秋季大会，パシフィコ横浜，ポスター発表, 2023.11.2
加藤 慎也, 飯尾 能久, 片尾 浩, 澤田 麻沙代, 冨阪 和秀, 深層学習を用いた極性判定では時系列データと画像データのどちらが適しているのか？, 日本地震学会2023年度秋季大会，パシフィコ横浜，ポスター発表, 2023.11.2
徳田 智磯，長尾 大道, 混合ウィシャートモデルに基づくマルチプル・クラスタリングによる低周波地震検出のための観測点選択, 2023年度 統計関連学会連合大会，京都大学吉田キャンパス（京都府京都市，ハイブリッド形式），口頭発表, 2023.9.6
Tokuda, T., and H. Nagao, Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global and local representations of waveforms,
Asia Oceania Geosciences Society, The 20th Annual Meeting (AOGS 2023), Singapore, 2023.8.3
Morikawa, K., H. Nagao, and N. Hirata, Forecasting aftershocks immediately after the large main shock with epidemic-type aftershock detection function,
Asia Oceania Geosciences Society, The 20th Annual Meeting (AOGS 2023), Singapore, 2023.8.3
Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara, Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network,
The International Union of Geodesy and Geophysics The 28th General Assembly (IUGG 2023), Berlin, Germany, 2023.7.18
Tokuda, T., and H. Nagao, Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global and local representations of waveforms,
The International Union of Geodesy and Geophysics The 28th General Assembly (IUGG 2023), Berlin, Germany, 2023.7.18
長尾 大道, 4次元変分法データ同化の理論深化と応用展開, 第50回 ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会, 招待講演, オンライン, 2023.6.20
長尾 大道, 人工知能による地震研究の新展開, 第37回 人工知能学会全国大会, 招待講演, 熊本城ホール（熊本県熊本市）, 2023.6.8
金子 亮介, 長尾 大道, 伊藤 伸一, 鶴岡 弘, 小原 一成, 残差学習に基づく地震波形紙記録からの低周波微動の検出, 第37回 人工知能学会全国大会
熊本城ホール（熊本県熊本市）, 口頭発表, 2023.6.6
森川 耕輔, 長尾 大道, 平田 直, Forecasting aftershocks immediately after the large main shock with epidemic-type aftershock detection function, 日本地球惑星科学連合2023年大会, 幕張メッセ（千葉県千葉市）, 口頭発表, 2023.5.21
徳田 智磯, 長尾 大道, 地震波形の全体・局所領域に対する複数の深層学習モデルを統合した地震検出手法, 日本地球惑星科学連合2023年大会, 幕張メッセ（千葉県千葉市）, 口頭発表, 2023.5.21
中井 公美, 永田 貴之, 山田 圭吾, 齋藤 勇士, 野々村 拓, 加納 将行, 伊藤 伸一, 長尾 大道, プロセス駆動型地震波動場再構成に向けた物理モデルパラメタ推定のための観測点選択, 日本地球惑星科学連合2023年大会, 幕張メッセ（千葉県千葉市）, 口頭発表, 2023.5.21
Mendo-Perez, G., Analysis of the seismo-acoustic signals associated with the explosive activity of Popocatepetl volcano, Mexico, 日本地球惑星科学連合2023年大会, 幕張メッセ（千葉県千葉市）, 口頭発表, 2023.5.21
Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara, Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network, 日本地球惑星科学連合2023年大会, 幕張メッセ（千葉県千葉市）, ポスター発表, 2023.5.21
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H. Nagao, Optimization and uncertainty quantification based on the four-dimensional variational method, International Workshop on the Integration of (Simulation + Data + Learning): Towards Society 5.0 by h3-Open-BDEC, Online, 2021.12.
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栗原亮，加藤愛太郎，倉田澄人，長尾大道，相互情報量と相関係数の積を用いたマッチドフィルタ法による深部低周波地震の検出，日本地震学会2021年度秋季大会，オンライン，2021.10.
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金子亮介，長尾大道，伊藤伸一，小原一成，鶴岡弘，地震連続波形画像からの深部低周波微動検出に向けた 畳み込みニューラルネットワークの構築，日本地震学会2021年度秋季大会，オンライン，2021.10.
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森川耕輔，長尾大道，伊藤伸一，寺田吉壱，酒井慎一，平田直，ガウス過程回帰を用いた本震直後における余震分布の推定，日本地震学会2021年度秋季大会，オンライン，2021.10.
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森川耕輔，長尾大道，伊藤伸一，寺田吉壱，酒井慎一，平田直，ガウス過程回帰を用いた本震直後における余震分布の推定，2021年度 統計関連学会連合大会，オンライン，2021.9.
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栗原亮，加藤愛太郎，倉田澄人，長尾大道，相互情報量と相関係数の積を用いたマッチドフィルタ法による深部低周波地震の検出，2021年度 統計関連学会連合大会，オンライン，2021.9.
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森川耕輔，Jae Kwang Kim，標本調査における包含確率の情報を用いたセミパラメトリック漸近有効推定量の提案，2021年度 統計関連学会連合大会，オンライン，2021.9.
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金子亮介，長尾大道，伊藤伸一，小原一成，鶴岡弘，畳み込みニューラルネットワークを用いた地震波形画像からの深部低周波微動の検出，2021年度 統計関連学会連合大会，オンライン，2021.9.
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Morikawa, K., H. Nagao, S. Ito, Y. Terada, S. Sakai, and N. Hirata, Forecasting temporal variation of aftershocks immediately after a main shock using Gaussian process regression, Asia Oceania Geosciences Society, Online, 2021.8.
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Anzaki, R., S. Ito, H. Nagao M. Mizumaki, M. Okada, and I. Akai, Pattern formation via the time-dependent Ginzburg-Landau equation in spin systems, Asia Oceania Geosciences Society, Online, 2021.8.
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Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, K. Obara, and H. Tsuruoka, Convolutional neural network to detect deep low-frequency tremors from seismic waveform images, Asia Oceania Geosciences Society, Online, 2021.8.
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Beppu, K. and K. Morikawa, On the Verifiable Identification Condition in NMAR Missing Data Analysis, 10th World Congress in Probability and Statistics, Korea, Online, 2021.7.
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Beppu, K. and K. Morikawa, On the Verifiable Identification Condition in NMAR Missing Data Analysis, EcoSta 2021, Online, 2021.6.
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Morikawa, K., H. Nagao, S. Ito, Y. Terada, S. Sakai, and N. Hirata, Prediction of Aftershocks With Gaussian Process Regression: Application to the 2004 Chuetsu Earthquake, JpGU2021, 2021.6.
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Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, K. Obara, and H. Tsuruoka, Convolutional neural network to detect deep low-frequency tremors from seismic waveform images, PAKDD2021 Workshop on Machine Learning for Measurement Informatics (MLMEIN), Online, 2021.5.
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森川耕輔，長尾大道，伊藤伸一，寺田吉壱，酒井慎一，平田直，Forecasting Temporal Variation of Aftershocks Immediately After a Main Shock Using Gaussian Process Regression，地震研究所談話会，オンライン，2021.3.
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安崎遼路，伊藤伸一，長尾大道，水牧仁一朗，岡田真人，赤井一郎，双極子間相互作用を含む時間依存Ginzburg-Landau方程式によるパターン形成における相分類の提案と解析的な相予測，第68回応用物理学会 春季学術講演会，オンライン，2021.3.
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安崎遼路，伊藤伸一，長尾大道，水牧仁一朗，岡田真人，赤井一郎，時間依存Ginzburg-Landau方程式による2次元スピン系でのパターン形成に関する理論的研究，日本物理学会 第76回年次大会，オンライン，2021.3.
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Nakajima, K., T. Furumura, H. Tsuruoka, H. Matsuba, H. Nagao, and T. Hanawa, Integration of 3D earthquake simulation & real-time data assimilation on h3-Open-BDEC, 2021 SIAM Conference on Computational Science and Engineering, Online, 2021.3.
