関西学院大学 · 生命環境学部 · 教授
三浦 佳二
MIURA KEIJI
别名: Miura Keiji / ミウラ ケイジ
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」。
- 主业基盤・社会脳科学中区分
- 情報学中区分
- 生体生命情報学細目
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 脳科学大区分
- 複合領域大区分
- 連携探索型数理科学大区分
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。
- 2025KAKENHI-基盤研究(C)深層学習
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)
自動行動トラッキングシステムを用いたアリ社会の繁殖分業制御機構の解明 ↗
社会性集団行動個体間相互作用トラッキング集団免疫個体免疫社会性昆虫自動トラッキング - 2022KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
視覚計算理論との融合による新たな位相的データ解析技術の開発 ↗
位相データ解析ニューラルネットワーク自己駆動粒子集団計算トポロジー数知覚群れ運動視覚計算理論質量顕微鏡イメージング - 2018KAKENHI-基盤研究(C)
背景脳活動が遍歴する下でも恒常的に感覚認識できる神経計算機構の解明 ↗
tropical geometryinformation geometrydeep learningdefault mode networksneural codingTropical geometrytopologyvisual cortex - 2016KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
準素イデアル分解を用いた疎性へのアプローチ ↗
スパース・モデリング準素イデアル分解グレブナー基底神経科学多細胞同時記録応用数学生体生命情報学 - 2014KAKENHI-基盤研究(C)
モース理論に基づく脳型タッチセンサーの設計 ↗
位相幾何学タッチセンサーオイラー積分ポアンカレ・ホップ指数タッチスクリーンモース理論Poincare-Hopf指数Applied Topology - 2013KAKENHI-基盤研究(B)
他者の意図の内部モデルを実現する神経機構のシステム的・分子生物学的研究 ↗
他者の意図ニューロンサル予測 - 2012KAKENHI-若手研究(B)
無限次元の情報幾何学を用いた脳活動のモデリング ↗
information geometrycomputational topologynonstationaritynoise correlationsInformation GeometryApplied Topology情報幾何学セミパラメトリック推定 - 2012KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
Hodge分解によるヘテロ・大域的な脳活動の遍歴検出 ↗
ホッジ分解ネットワーク神経科学コミュニケーション神経情報学複雑ネットワークHodge分解応用数学
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。
- 2024Proceedings of International Conference on Scientific Computing and Machine Learning
Biologically plausible local synaptic learning rules implement CNNs and denoising autoencoders ↗
- 2023arXiv
Maximum Inscribed and Minimum Enclosing Tropical Balls of Tropical Polytopes and Applications to Volume Estimation and Uniform Sampling ↗
- 2022arXiv
Hit and Run Sampling from Tropically Convex Sets ↗
- 2022arXiv
Tropical Density Estimation of Phylogenetic Trees ↗
- 2022arXiv
Maximum Inscribed and Minimum Enclosing Tropical Balls of Tropical Polytopes and Applications to Volume Estimation and Uniform Sampling ↗
- 2022Proceedings of IW-FCV2022, The 28th International Workshop on Frontiers of Computer Vision
Computing Euler Characteristics as Topological Invariants of Binary Images Rapidly with Python and R ↗
- 2021arXiv
Plucker Coordinates of the best-fit Stiefel Tropical Linear Space to a Mixture of Gaussian Distributions ↗
- 2018Proc of IEEE Brain Initiative Workshop on Advanced NeuroTechnologies 2018
Discriminating dopamine from non-dopamine neurons based on the spontaneous electrical activities ↗
- 2018信学技報 IEICE-RECONF
データフロー表現と機械学習アクセラレータへの応用 ↗
- 2018多値論理研究ノート
位相幾何学的アプローチに基づく特徴抽出と音響ペンへの応用 ↗
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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