東京農工大学 · 工学(系)研究科 · 教授
田中 聡久
TANAKA Toshihisa
别名: タナカ トシヒサ
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
- 計測工学細目
- 通信・ネットワーク工学細目
- ヒューマンインタフェース・インタラクション細目
- メディア情報学・データベース細目
- 人間情報学大区分
- 工学大区分
- 理工系大区分
- 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
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 電気電子工学中区分
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)信号情報処理信号処理機械学習グリーン信号情報処理
- 2023KAKENHI-基盤研究(A)
低侵襲脳波からの想像音声のデコードによる意思伝達型BMIの実現 ↗
ブレイン・マシン・インタフェース(BMI)ステレオ脳波(SEEG)内的発話デコーディング深層学習転移学習脳-コンピュータインターフェース音声デコーディング頭蓋内脳波 - 2021KAKENHI-挑戦的研究(開拓)
Brain2Music:神経音楽学と情報学の融合による想像音楽デコーディング ↗
ブレイン・コンピュータ・インタフェース音楽音楽想起Music decodingブレイン・マシン・インタフェースブレインマシンインタフェース信号処理脳計測 - 2021KAKENHI-基盤研究(C)
補正因子を検出し発作拡延脳波より真のてんかん焦点を同定する ↗
てんかん脳波発作解析機械学習 - 2020KAKENHI-基盤研究(B)
エクストリーム信号処理:数理モデリングと深層学習の統合によるスモールデータ解析 ↗
信号処理深層学習サンプリング定理数理モデリンググラフ深層学習深層展開グラフ信号処理グラフ学習 - 2020KAKENHI-基盤研究(B)
認識機構のファイバー束による統一的表現理論の構築とその機械学習への応用 ↗
認識機構ファイバー束パターン認識機械学習脳信号処理オンライン教育 - 2020KAKENHI-基盤研究(A)
大規模脳波データとキャリブレーションレスモデルの構築による意思伝達BMIの実現 ↗
神経科学信号処理生体医工学機械学習ブレイン・マシン・インタフェースブレイン・コンピュータ・インタフェース侵襲脳波ブレインマシンインタフェース - 2020KAKENHI-基盤研究(B)
スマート風土産業:ワイン専用品種の栽培適地評価による適地適作の実現 ↗
スマート風土産業栽培適地評価地理情報システム機械学習WebGISワイン専用ブドウ品種ワイン専用品種人工知能 - 2018KAKENHI-基盤研究(C)
拡散MRIと機能MRIによる機械学習を用いた運動機能ネットワーク可塑性の解明 ↗
脳可塑性MRIVolBMMTsatTBSSbrain machine interfaceBrain plasticity拡散MRI - 2017KAKENHI-基盤研究(B)
作用素多様体理論の構築とパターン認識への応用 ↗
作用素多様体局所等方独立機械学習信号処理パターン認識ドメイン適応正定値行列相関行列
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。
- 2022信学技報
リーマン多様体による能動学習を用いたてんかん発作検出 ↗
- 2022IEICE FUNDAMENTALS REVIEW
信号処理研究会(SIP) ↗
- 20202020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
Detecting EEG outliers for BCI on the Riemannian manifold using spectral clustering ↗
- 2019電子情報通信学会 通信ソサイエティマガジン
身の回りにあふれる線形代数 ↗
DOI: 10.1587/bplus.12.284
- 2018システム/制御/情報
非侵襲生体信号の処理と解析—I ↗
- 2013Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP2013)
A joint tensor diagonalization approach to active data selection for EEG classification ↗
- 2012Proceedings of the 2012 IEEE Engineering in Medicine and Biology 34th Annual Conference
Phase-Based Brain Consciousness Analysis ↗
- 2012電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報
カーネル部分空間追跡に関する一検討 ↗
- 2011Journal of Signal Processing
Detection of dozing with high temporal resolution using instantaneous EEG features ↗
- 2008第23回信号処理シンポジウム論文集
Subband decomposition based on a musical scale for a phase vocoder ↗
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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