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沖拓弥研究室
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用大数据和AI为建筑与城市营造提供依据的研究室。
About关于研究室
用大数据和AI，为建筑计划提供依据。
沖研究室利用大数据和AI技术，
研究处理的数据多种
人们在车站因迷路而停下脚步的地点、
术语说明
- 大数据
- SNS的帖子、
人流、 房地产物件信息等， 由机器自动收集的大量数据 - AI
- 从大量数据中学习规律，
进行判别和预测的技术。 用于图像和文本的处理 - 建築計画
- 基于人的行为和
空 间的使用方式， 思考建筑与城市规划的建筑学领域
News研究室公告
建筑学系研究生院入学・升学说明会举
行 学生获得地理信息系统学会优秀发表奖
沖副教授与学生获得地理信息系统学会海报展示奖
学生获得学生自由主题发表会优秀发表奖
学生获得日本建筑学会大会城市规划部门
青年优秀发表奖
Research研究课题
该研究室利用大数据和AI技术，
※示意图铁路车站中的迷路行为分析
开发了用于调查停留行为的应用程序，
※示意图木结构住宅密集区的魅力分析
利用被试实验和SNS数据，
※示意图托儿所选择行为分析
基于地方政府公开的托儿所入所情况，
※示意图建筑结构・建成年代的推定
利用房地产物件大数据，
Members教师
沖研究室的成员由教师以及
- 副教授沖 拓弥研究成果 ↗
Voices学长学姐的评价
根据所属学生的回答整理。
对于接受采访的学生，
4级评分中，
推荐给什么样的学生?
这个研究室的推荐点是什么?
进入后才知道的事情是什么?
氛围和老师的性格如何?
毕业后的去向?
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本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《JP-Tokyo-Area-Taken-From-Airplane》 Kanchi1979／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 铁路车站中的迷路行为分析：《Tokyo-metro Hibiya-line Ueno-STA Concourse》 MaedaAkihiko／CC0（裁剪）
- 木结构住宅密集区的魅力分析：《Wooden tenement houses kyojima 3chome 2009》 Kamemaru2000／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 托儿所选择行为分析：《Iheya Nursery School 202603》 Kugel~commonswiki／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 建筑结构・建成年代的
推定：《Residential by Zenpukuji River in Horinouchi, Suginami, Tokyo, Japan, 2024 May》 Ximonic (Simo Räsänen)／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（大佛研究室） ：《Alphabet City aerial view》 Felton Davis／CC BY 2.0（裁剪） - 相关研究室
（斎尾研究室） ：《Oshu City Maesawa Elementary School Building 202508b》 とらもん192／CC BY 4.0（裁剪） - 相关研究室
（村田涼研究室） ：《Another daoist temple ( )》 Francisco Anzola／CC BY 2.0（裁剪） - 相关研究室
（菅原研究室） ：《Tenji-block》 Haragayato／CC BY-SA 2.5（裁剪）
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