明治大学 · 総合数理学部 · 専任教授
中村 和幸
Nakamura Kazuyuki
别名: ナカムラ カズユキ / NAKAMURA Kazuyuki
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」。
- 主业情報学中区分
- 人間情報学大区分
- 土木工学中区分
- 地域環境工学・計画学細目
- 地盤工学細目
- 工学大区分
- 情報学基礎大区分
- 水工学小区分
- 理工系大区分
- 生物系大区分
- 知能情報学小区分
- 知覚情報処理中区分
- 知覚情報処理・知能ロボティクス細目
- 社会システム工学・安全システム細目
- 社会・安全システム科学小区分
- 統計科学細目
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 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(B)時系列解析深層確率モデル異常検知マルチチャンネルデータ変分推論
- 2023KAKENHI-基盤研究(C)
データ分布の統計的特徴とCNNの数理構造に基づく判断根拠可視化の学理構築と実証 ↗
根拠可視化Grad-CAMCNN深層学習畳み込みニューラルネットワーク判断根拠可視化 - 2020KAKENHI-挑戦的研究(開拓)
脳細胞ネットワークにおける乳酸代謝動学-脳の高次機能や神経疾患の解明を目指して- ↗
がん細胞アストロサイト解糖系振動代謝振動細胞共生ANLS仮説ニューロン乳酸輸送 - 2019KAKENHI-基盤研究(B)
変分オートエンコーダと粒子フィルタの融合による状態空間モデリングの自動化 ↗
深層学習状態空間モデル変分オートエンコーダ粒子フィルタ - 2017KAKENHI-基盤研究(A)
作曲・演奏・信号の数理モデルに基づく音楽の生成と解析の研究 ↗
自動作曲音源分離自動伴奏音楽インタフェース福祉応用自動編曲自動作詞自動運指決定 - 2015KAKENHI-若手研究(A)
粒子法流体解析における統計モデル導入による新しい知識発見原理の構築 ↗
粒子法データ同化統計モデルベイズ推定 - 2015KAKENHI-基盤研究(C)
センサ・データフュージョンを利用した社会インフラ点検システムの高度化 ↗
センサフュージョンデータフュージョン振動3次元可視化カルマンフィルタ粒子フィルタ無線計測多点計測 - 2015KAKENHI-挑戦的萌芽研究
データ同化と境界追跡法による複雑形状・複数個の空洞探査法の開発と機能診断への応用 ↗
データ同化境界追跡法機能診断逆解析土構造物粒子フィルタフェーズフィールド法フーリエ記述子 - 2014KAKENHI-基盤研究(B)
固体地球科学に資する次世代型データ同化法の創出 ↗
データ同化固体地球科学逐次ベイズフィルタスパースモデリングデータ駆動型モデリングマルコフ連鎖モンテカルロ法レプリカ交換モンテカルロ法地震 - 2014KAKENHI-基盤研究(A)
音楽の作曲・演奏・信号の数理モデルを融合する音楽音響情報処理の研究 ↗
音楽信号処理音楽情報処理自動作詞・作曲音楽信号加工自動運指決定・編曲音楽電子透かし自動伴奏和声解析
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。
- 2021医学のあゆみ
特集 今,数理が面白い--医学・生物学への応用 数理データサイエンスの拡がりと応用 ↗
DOI: 10.32118/ayu27903188
- 2021医学のあゆみ
数理データサイエンスの拡がりと応用-生命科学から診断支援まで ↗
- 2019情報処理学会 研究報告(音楽情報科学)
位相情報を考慮したRNNによるドラム自動採譜 ↗
- 2018情報処理学会 研究報告(音楽情報科学)
同時録音ドラム演奏音源に対するグルーヴ感の評価 ↗
- 2015小児科診療
特集 けいれん性疾患の最新の治療 Ⅲ.最近の進歩 原因遺伝子の解明から新しい治療薬の開発へ. ↗
- 2014応用数理
統計的時系列解析4:グラフィカルモデルとデータ同化 ↗
- 2014応用数理
統計的時系列解析2:状態空間モデル ↗
- 2014こどもケア
年齢依存性てんかん性脳症 ↗
- 2014応用数理
統計的時系列解析3:非線形・非ガウス状態空間モデル ↗
- 2014応用数理
統計的時系列解析I : 定常性とARモデル(チュートリアル) ↗
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。
数据来源说明:此页所有数据均来自 NII 旗下 KAKEN(nrid.nii.ac.jp)+ CiNii Research(cir.nii.ac.jp)公开 API,非实时抓取,可能滞后数周。每条目右侧链接可回溯到原始记录。
