平野 正徳

English

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平野 正徳

HIRANO, Masanori
東京大学大学院工学系研究科
システム創成学専攻
和泉研究室

人工知能学会学生会員

研究分野：社会シミュレーション，人工市場シミュレーション，テキストマイニング，データマイニング

: [email protected]

ORCID iD icon : orcid.org/0000-0001-5883-8250

researchmap : researchmap.jp/masanorihirano

researchmap : www.researchgate.net/profile/Masanori_Hirano2

Researcher ID icon : linkedin.com/in/masanorihirano

Education

東京大学大学院

2019/04 -

2021/09 - : Researcher, Preferred Networks, Inc.

2019/08 - : 工学系研究科 技術補佐員

2021/08 - 2021/09: Research Intern, Preferred Networks, Inc.

博士後期課程

2021/04 - : 日本学術振興会(学振) 特別研究員 (DC1)

2020/09 - : 工学系研究科 システム創成学専攻 和泉研究室

修士課程 (早期卒業) 修士(工学)

学位論文：金融市場シミュレーションのためのデータ融合手法の開発

2020/02 - 2020/03: Visiting Research Student at Department of Computer Science, UCL (UK)

2019/04 - : 未来社会協創 国際卓越大学院 受講生

2019/04 - 2020/09 : 工学系研究科 システム創成学専攻 和泉研究室

東京大学

2015/04 - 2019/03

学部 学士(工学)

学位論文：テキストマイニングによるテーマ型投資信託組成のための関連銘柄抽出

2019/02 - 2019/03 : Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (短期留学)

2018/05 - 2019/03 : 工学部 和泉研究室

2017/07 - 2017/08 : University of California, Berkeley (短期留学)

2017/04 - 2019/03 : 工学部 システム創成学科 システムデザイン&マネージメント(SDM)コース

2017/02 : School of Global Policy and Strategy (GPS), University of California, San Diego (短期交換留学)

2015/04 - 2017/03 : 教養学部 前期課程理科一類

筑波大学附属駒場中・高等学校

2009/04 - 2015/03

中等教育

SSH指定校であったため，いくつかのSSHプログラムに関わった．

受賞

  1. Competitive Paper Award in 13th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (12/2022)
  2. Best paper award in the 6th IEEE International Conference on Agents (IEEE ICA 2022) (11/2022)
  3. Student best paper award in the 9th International Conference on Behavioral and Social Computing (BESC 2022) (10/2022) 公式HP
  4. Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 第6回シンポジウム (SMASH22 Summer Symposium) 準優秀賞 (2022/09) 公式HP
  5. Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 第6回シンポジウム (SMASH22 Summer Symposium) 奨励賞 (2022/09) 公式HP
  6. Best Paper Award in 12th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (07/2022)
    東京大学大学院工学系研究科紹介記事 / システム創成学専攻紹介記事
  7. 人工知能学会 研究会優秀賞 (2021年度) 賞概要
  8. 人工知能学会 全国大会優秀賞 (2021)
    賞概要 / 東京大学大学院工学系研究科紹介記事 / システム創成学専攻紹介記事
  9. 令和2年度 東京大学大学院 工学系研究科長賞 (2021/03)
    東京大学大学院工学系研究科紹介記事 / システム創成学専攻紹介記事
  10. Nominated for student paper award in the 23rd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2020) (2019/11/19) Official HP
  11. Nominated for best paper award in the 22nd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2019) (2019/10/30) Official HP
  12. Winner (1st place) of Collusion Track in Supply Chain Management League (SCML) of the Tenth International Automated Negotiating Agents Competition (ANAC 2019) (2019/08/15) Official HP / 東京大学大学院工学系研究科紹介記事/ University Press / システム創成学専攻紹介記事
  13. Winner (1st place) of Standard Track in Supply Chain Management League (SCML) of the Tenth International Automated Negotiating Agents Competition (ANAC 2019) (2019/08/15) Official HP / 東京大学大学院工学系研究科紹介記事/ University Press / システム創成学専攻紹介記事
  14. 平成30年度 東京大学 工学部長賞 (2019/03)
  15. 人工知能学会 全国大会学生奨励賞 (2018)
    賞概要 / 東京大学工学系研究科紹介記事 / システム創成学専攻紹介記事

審査付学術雑誌論文

  1. Masahiro SUZUMI, Hiroki SAKAJI, Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI,
    “Constructing and Analyzing Domain-Specific Language Model for Financial Text Mining
    Information Processing & Management, vol.60, no.2, e103194, 2023.
    doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103194, detail
    Impact Factor: 7.466, Q1 Journal as of 2022
  2. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI,
    “STBM+: Advanced Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets using Residual Blocks or Transformers
    New Generation Computing Optional, Springer, vol.40, no.1, pp.7-24, 2022.
    doi.org/10.1007/s00354-021-00145-z, detail
  3. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Hiroyasu MATSUSHIMA, Hiroki SAKAJI,
    “Comparing Actual and Simulated HFT Traders' Behavior for Agent Design
    Journal of Artificial Societies and Social Simulation, University of Surry, vol.23, no.6, e6, 2020.
    doi.org/10.18564/jasss.4304, detail
    (Q1 Journal as of 2020)
  4. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Takashi SHIMADA, Hiroyasu MATSUSHIMA, Hiroki SAKAJI,
    “Impact Analysis of Financial Regulation on Multi Assets Markets using Artificial Market Simulations
    Journal of Risk and Financial Management, MDPI, vol.13, no.4, e75, 2020.
    doi.org/10.3390/jrfm13040075, detail
  5. Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Shoko KIMURA, Kiyoshi IZUMI, Hiroyasu MATSUSHIMA, Shintaro NAGAO, Atsuo KATO,
    “Related Stocks Selection with Data Collaboration Using Text Mining
    Information (ISSN 2078-2489), MDPI, vol.10, no.3, e102, 2019.
    doi.org/10.3390/info10030102, detail

審査付国際会議

  1. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI,
    “Efficient Parameter Tuning for Multi-agent Simulation Using Deep Reinforcement Learning,”
    12th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2022-Winter) in 13th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2022 winter), pp.130-137, Phuket, Thailand, Dec. 12th, 2022.
    doi.org/10.1109/IIAI-AAI-Winter58034.2022.00035, detail
    Competitive Paper Award
  2. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI,
    “Quantitative Tuning of Artificial Market Simulation using Generative Adversarial Network,”
    The 6th IEEE International Conference on Agents (ICA 2022), pp.12-17, Online, Nov. 28th, 2022.
    doi.org/10.1109/ICA55837.2022.00009, detail
    Accept rate (Oral): 6 / 17 = 35%, Best paper award
  3. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI,
    “Does Order Simultaneity Affect the Data Mining Task in Financial Markets? -- Effect Analysis of Order Simultaneity using Artificial Market,”
    The 24th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2022), pp.297-313, Valencia, Spain, Nov. 17th, 2022.
    doi.org/10.1007/978-3-031-21203-1_18, detail
    Accept rate (Long paper): 31 / 100 = 31%
  4. Masanori HIRANO, Ryo WAKASUGI, Kiyoshi IZUMI,
    “Analysis of Carbon Neutrality Scenarios of Industrial Consumers Using Electric Power Market Simulations,”
    The 24th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2022), pp.90-105, Valencia, Spain, Nov. 17th, 2022.
    doi.org/10.1007/978-3-031-21203-1_6, detail
    Accept rate (Long paper): 31 / 100 = 31%
  5. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI,
    “Parameter Tuning Method for Multi-agent Simulation using Reinforcement Learning,”
    The 9th International Conference on Behavioral and Social Computing (BESC 2022), pp.1-7, Matsuyama, Ehime, Japan, Oct. 29th, 2022.
    doi.org/10.1109/BESC57393.2022.9995509, detail
    Accept rate (Long paper): 22 / 83 = 27%; Student best paper.
  6. Masahiro SUZUMI, Hiroki SAKAJI, Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI,
    “Constructing and Analyzing Domain-Specific Language Model for Financial Text Mining,”
    Information Processing and Management Conference, Online, Oct. 21st, 2022.
    detail
  7. Masanori HIRANO, Ryo WAKASUGI, Kiyoshi IZUMI,
    “Analysis of Demand Response Scenarios by Industrial Consumers Using Artificial Electric Power Market Simulations,”
    7th International Conference on Business Management of Technology (BMOT 2022) in 12th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2022), pp.547-554, Kanazawa, Japan, July 7th, 2022.
    doi.org/10.1109/IIAIAAI55812.2022.00111, detail
    Accept rate (Long paper): 80 / 239 = 33%, Best paper award!
  8. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI,
    “Implementation of Actual Data for Artificial Market Simulation,”
    The 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2022), pp.1624-1626, Online, May 13th, 2022.
    doi.org/10.5555/3535850.3536056, detail
    www.ifaamas.org/Proceedings/aamas2022/pdfs/p1624.pdf
  9. Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Kiyoshi IZUMI,
    “Concept and Practice of Artificial Market Data Mining Platform,”
    2022 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), pp.1-10, Online, May 5th, 2022.
    doi.org/10.1109/CIFEr52523.2022.9776095, detail
  10. Rei TAGUCHI, Hikaru WATANABE, Masanori HIRANO, Masahiro SUZUKI, Hiroki SAKAJI, Kiyoshi IZUMI, Kenji HIRAMATSU,
    “Market Trend Analysis Using Polarity Index Generated from Analyst Reports,”
    The 4th International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC2021) in conjunction with 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), pp.3486-3494, Online, Dec. 15th, 2021.
    doi.org/10.1109/BigData52589.2021.9671702, detail
  11. Masanori HIRANO, Hiroyasu MATSUSHIMA, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI,
    “STBM: Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets,”
    Selected Papers from the Annual Conference of Japanese Society of Artificial Intelligence (JSAI 2020), Advances in Artificial Intelligence, vol.1357, pp.157-165, 2021.
    doi.org/10.1007/978-3-030-73113-7_14, detail
  12. Masanori HIRANO, Hiroyasu MATSUSHIMA, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI,
    “Implementation of Real Data for Financial Market Simulation using Clustering, Deep Learning, and Artificial Financial Market,”
    The 23rd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2020), pp.3-18, Online, Nov. 19th, 2020.
    doi.org/10.1007/978-3-030-69322-0_1, detail
    Accept rate (Full paper): 19 / 50 = 38%, Nominated for studnet paper award!
  13. Masanori HIRANO, Hiroyasu MATSUSHIMA, Kiyoshi IZUMI, Taisei MUKAI,
    “Simulation of Unintentional Collusion Caused by Auto Pricing in Supply Chain Markets,”
    The 23rd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2020), pp.352-359, Online, Nov. 19th, 2020.
    doi.org/10.1007/978-3-030-69322-0_24, detail
  14. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Hiroyasu MATSUSHIMA, Hiroki SAKAJI,
    “Comparison of Behaviors of Actual and Simulated HFT Traders for Agent Design,”
    The 22nd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2019), Torino, Italy, Oct. 31st, 2019.
    detail
    Accept rate (Long paper): 29 / 112 = 26%, Nominated for best paper award!: 3 / 112
    Published as a Journal article
  15. Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Kiyoshi IZUMI, Hiroyasu MATSUSHIMA,
    “mhirano at the FinSBD Task: Pointwise Prediction Based on Multi-layer Perceptron for Sentence Boundary Detection,”
    The First Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP2019) in conjunction with the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 2019, pp.102-107, Macao, China, Aug. 12th, 2019.
    aclanthology.org/W19-5518/, detail
  16. Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Shoko KIMURA, Kiyoshi IZUMI, Hiroyasu MATSUSHIMA, Shintaro NAGAO, Atsuo KATO,
    “Selection of Related Stocks using Financial Text Mining,”
    The 1st International Workshop on Cross-disciplinary Data Exchange and Collaboration (CDEC) in 2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), pp.191-198, Singapore, Singapore, Nov. 17th, 2018.
    doi.org/10.1109/ICDMW.2018.00036, detail
  17. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI, Takashi SHIMADA, Hiroyasu MATSUSHIMA,
    “Impact Assessments of the CAR Regulation using Artificial Markets,”
    International Workshop on Artificial Market 2018 (IWAM2018) in conjunction with The 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2018), pp.43-58, Tokyo, Japan, Oct. 30th, 2018.
    www.u-mart.org/IWAM2018/CameraReady/IWAM2018_paper_2.pdf, detail

国内会議

  1. Long CHENG, Kiyoshi IZUMI, Masanori HIRANO,
    “Analysis of Carbon Neutrality Scenarios of Industrial Consumers Combining Power Generation, Storage, and DR Using an Electricity Market Model,”
    The 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2023), Kumamoto, Japan, 2023/06/06.
    detail
  2. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI,
    “Quantitative Evaluation of Multi-agent Simulation using Generative Adversarial Network -- An Alternative of Qualitative Evaluation for Artificial Market Simulation,”
    The 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2023), Kumamoto, Japan, 2023/06/06.
    detail
  3. 平野 正徳, 南 賢太郎, 今城 健太郎,
    “原資産価格過程不要な敵対的Deep Hedging,”
    人工知能学会第30回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.51-57, 文京区, 2023/03/04.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-030_51, detail
  4. 程 竜, 和泉 潔, 平野 正徳,
    “電力市場シミュレーションを用いた発電・蓄電・DRを組み合わせた大口需要家による電力調達戦略分析,”
    人工知能学会第30回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.24-31, 文京区, 2023/03/04.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-030_24, detail
  5. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI,
    “Data-driven Agent Design for Artificial Market Simulation,”
    The 36th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2022), p.2S4IS2b01, Kyoto, Japan, 2022/06/15.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2022.0_2S4IS2b01, detail
  6. 平野 正徳, 今城 健太郎, 南 賢太郎, 島田 拓弥,
    “オプションによるオプションのヘッジを可能にする二重 Deep Hedging 機構,”
    人工知能学会第28回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.27-34, 文京区, 2022/03/12.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2022.FIN-028_27, detail
  7. 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, 和泉 潔,
    “事前学習と追加事前学習による金融言語モデルの構築と検証,”
    人工知能学会第28回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.132-137, 文京区, 2022/03/12.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2022.FIN-028_132, detail
  8. 若杉 亮, 和泉 潔, 平野 正徳,
    “電力市場モデルを用いた大口需要家によるDRシナリオの分析,”
    人工知能学会第28回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.19-24, 文京区, 2022/03/12.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2022.FIN-028_19, detail
  9. 若杉 亮, 和泉 潔, 平野 正徳,
    “大口需要家によるカーボンニュートラル実現のための電力調達シナリオの分析,”
    人工知能学会第21回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (DOCMAS), 留寿都, 2022/03/9.
    collabodesign.org/docmas/2022/03/09/160/, detail
    研究会優秀賞受賞!
  10. 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, 和泉 潔,
    “金融文書を用いた事前学習言語モデルの構築と検証,”
    人工知能学会第27回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.5-10, Online, 2021/10/09.
    sigfin.org/?027-02, detail
  11. 田口 怜, 渡邊 光, 平野 正徳, 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 平松 賢士,
    “金融テキストから生成した極性指標を用いた市場の因果性分析,”
    人工知能学会第27回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.36-43, Online, 2021/10/09.
    sigfin.org/?027-07, detail
  12. 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 平野 正徳, 和泉 潔,
    “金融ドメインにおける事前学習BERTモデルの性能検証,”
    第18回テキストアナリティクス・シンポジウム, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.12, no.178, NLC2021-12, pp.26-29, Online, 2021/09/16.
    www.ieice.org/ken/paper/20210916yCfG/, detail
  13. Masanori HIRANO, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI,
    “STBM+: Advanced Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets based on Residual Blocks or Transformers,”
    The 35th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2021), p.2N1-IS-2a-03, Online, 2021/06/09.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2021.0_2N1IS2a03, detail
    優秀賞受賞!
  14. 若杉 亮, 和泉 潔, 平野 正徳,
    “電力市場マルチエージェントシミュレーションと工場電力消費モデルによるDR効果分析,”
    2021年度人工知能学会全国大会(第35回), p.2I3-GS-5b-04, Online, 2021/06/09.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2021.0_2I3GS5b04, detail
  15. Masanori HIRANO, Hiroyasu MATSUSHIMA, Kiyoshi IZUMI, Hiroki SAKAJI,
    “STBM: Stochastic Trading Behavior Model for Financial Markets Based on Long Short-Term Memory,”
    The 34th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2020), p.1K4-ES-2-04, Online, 2020/06/09.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2020.0_1K4ES204, detail
  16. 平野 正徳, 坂地 泰紀, 松島 裕康, 和泉 潔,
    “金融文書のための別タスク学習による教師なし重要文判定,”
    言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), pp.569-572, Online, 2020/03/18.
    www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2020/pdf_dir/B3-4.pdf, detail
  17. 平野 正徳, 坂地 泰紀, 木村 笙子, 和泉 潔, 松島 裕康, 長尾 慎太郎, 加藤 惇雄,
    “テキストマイニングを利用したテーマに関連する上場企業検索ツールの開発,”
    人工知能学会第24回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.1-8, 吉祥寺, 2020/03/15.
    sigfin.org/?024-41, detail
  18. 平野 正徳, 和泉 潔, 松島 裕康, 坂地 泰紀, 島田 尚,
    “東京証券取引所における高頻度マーケットメイク戦略の注文行動分析,”
    2019年度人工知能学会全国大会(第33回) (JSAI2019), p.2O1-J-13-04, 新潟, 2019/06/05.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2019.0_2O1J1304, detail
  19. 平野 正徳, 坂地 泰紀, 木村 笙子, 和泉 潔, 松島 裕康, 長尾 慎太郎, 加藤 惇雄,
    “文書内における単語の共起を利用した上位下位概念の推定,”
    言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019), pp.597-600, 名古屋, 2019/03/14.
    www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2019/pdf_dir/P3-22.pdf, detail
  20. 平野 正徳, 米納 弘渡, 和泉 潔,
    “人工市場シミュレーションを用いた自己資本規制の金融市場に与える影響分析,”
    2018年度人工知能学会全国大会(第32回), p.2P205, 鹿児島, 2018/06/06.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_2P205, detail
    [予稿訂正] / 学生奨励賞受賞!

Preprints

  1. Masanori HIRANO, Hiroki SAKAJI, Kiyoshi IZUMI,
    “Policy Gradient Stock GAN for Realistic Discrete Order Data Generation in Financial Markets,”
    arXiv:2204.13338 (doi.org/10.48550/arXiv.2204.13338), ssrn.com/abstract=4095304 (doi.org/10.2139/ssrn.4095304)
    detail

口頭発表

  1. 平野正徳，和泉潔
    "GANを用いた人工市場シミュレーションの定量的評価に向けて"
    Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization (SMASH) 2022 Summer Symposium, 浜松, 2022/9/16
  2. 鈴木雅弘, 坂地泰紀, 平野正徳, 和泉潔, 松島裕康
    "金融ドメインの事前学習BERTモデルの構築に向けて"
    NLP若手の会(Yans) 第16回シンポジウム, Online, 2021/08/31
  3. 平野正徳, 坂地泰紀, 和泉潔, 松島裕康
    "テーマに関連する上場企業検索システムの紹介"
    NLP若手の会(Yans) 第14回シンポジウム, 札幌, 2019/08/26
  4. Masanori HIRANO,
    "SCM League: UTokyo Izumi Lab." in ANAC Session
    Twelfth International Workshop on Agent-based Complex Automated Negotiations (ACAN2019) in conjunction with IJCAI 2019, Macau, China, Aug. 11th, 2019

その他

  1. Masanori HIRANO, Taisei MUKAI, Hiroyasu MATSUSHIMA, and Kiyoshi IZUMI
    "Insurance Fraud Factory Manager Agent at ANAC2019 Supply Chain Management League,"
    The Tenth International Automated Negotiating Agents Competition (ANAC2019) of IJCAI 2019, Macau, China, Aug. 15th, 2019. (To appear)
    2 tracks 制覇!: 1st place in Standard Track & 1st place in Collusion Track

競争的研究資金

  1. 2021/04 - 2024/04: 日本学術振興会(学振) 特別研究員 (DC1), 9,700,000 円

学会活動

  1. 2021/04 - 2023/04: NLP若手の会(Yans) 運営委員

特許

  1. 特許6596565: 抽出システムおよびプログラム

Works

  1. PlhamJ (2019/04 公開)
  2. Plham v0.3 (2019/03 公開)

寄稿

  1. 平野 正徳,
    "会議報告：AAMAS 2022（The 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems）", 人工知能, Vol.37, No.5, pp. 679-680, 2022. doi.org/10.11517/jjsai.37.5_679
  2. 平野 正徳,
    教育用計算機システム(ECCS)相談員の声, "Digital Life", 東京大学情報基盤センター, pp.30-31, Vol.30 (2018.3), 2018. ISSN: 1345-3017