法政大学 · 理工学部 · 准教授
柴田 千尋
Shibata Chihiro
别名: シバタ チヒロ / SHIBATA Chihiro
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业人間情報学大区分
- 情報学中区分
- 教育工学細目
- 知能情報学小区分
- 科学教育・教育工学小区分
- 総合系大区分
- 複合領域大区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2024KAKENHI-基盤研究(C)図画工作コミュニケーション情操教育画像生成AIアート機械学習仕組みのデザイン
- 2023KAKENHI-基盤研究(C)
AI技術による胎児の状態のモニタリングと安全・安心な周産期情報システムに関する研究 ↗
ドメインシフトCTGデータビジョントランスフォーマ深層学習時系列データ医療データ深層学習(ディープラーニング)胎児心拍陣痛図(CTG) - 2019KAKENHI-基盤研究(A)
結晶成長界面の制御のキーファクター=ステップ物性:その計測と熱力学モデル構築 ↗
高温溶液成長界面その場観察シリコンカーバイドステップエネルギーカイネティック係数カイネティクス係数 - 2018KAKENHI-基盤研究(C)
機械学習による誤りが引き起こす情報セキュリティ問題に関する研究 ↗
情報セキュリティ人工知能機械学習深層学習標的型マルウェアAdversarial Examples - 2018KAKENHI-基盤研究(C)
深層学習における内部状態の統計的手法による表現と新しい学習手法の構築 ↗
深層学習(ディープラーニング)形式言語理論形式言語TransformerRNN表現学習自然言語処理情報ボトルネック法 - 2017KAKENHI-基盤研究(B)
大規模学習データの分析・可視化と介入機能を有する知的PBL学習環境の運用と評価 ↗
CSCLPBLコーディングディープラーニングラーニング・アナリティクスPBL学習環境 - 2016KAKENHI-基盤研究(C)
ディープラーニングを用いた教育ビックデータ解析による要ケア学生の早期抽出の実践 ↗
Learning AnalyticsInstitutional Research深層学習学習管理システム人工知能教育ビッグデータディープラーニング教学IR - 2014KAKENHI-若手研究(B)
Distributional学習に対するノンパラメトリックベイズの適用と応用 ↗
機械学習自然言語処理構文解析ノンパラメトリックベイズ統計的学習ベイズ学習教師なし学習形式言語理論
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2023Proceedings of Machine Learning Research
TAYSIR Competition: Transformer+RNN: Algorithms to Yield Simple and Interpretable Representations. ↗
- 2023arXiv
MLRegTest: A Benchmark for the Machine Learning of Regular Languages ↗
- 2020言語処理学会第26回年次大会予稿集
超球面上への分布エンコーディングを用いた文書分類 ↗
- 2019情報処理学会論文誌
畳込みニューラルネットワークに耐性のあるCAPTCHAの提案と評価 ↗
- 2018Proceedings of eLmL 2018
Using Deep Learning Methods to Automate Collaborative Learning Process Coding Based on Multi-Dimensional Coding Scheme ↗
- 2018学習分析学
多次元コーディングスキームに依拠した協調学習プロセスの自動コーディングの精度検証 ↗
- 2018理学療法ジャーナル
講座 人工知能と理学療法・3 一般社会での人工知能の活用 ↗
- 2017In proceedings of Conference on Logic and Machine Learning in Natural Language (LaML)
Subregular Complexity and Deep Learning ↗
- 2017養豚の友
豚オーエスキー病清浄化への道筋 ↗
- 2017教育システム情報学会 研究報告集
深層学習による協調学習データの自動コーディングに向けて ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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