東京大学 · 情報理工学系研究科 · 教授
山崎 俊彦
Yamasaki Toshihiko
别名: YAMASAKI Toshihiko / ヤマサキ トシヒコ / 山﨑 俊彦
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
- マルチメディア・データベース細目
- メディア情報学・データベース細目
- 人間情報学大区分
- 内科系臨床医学大区分
- 医歯薬学大区分
- 放射線科学細目
- 生物系大区分
- 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
- 計算基盤大区分
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(A)保育の質乳幼児発達縦断研究自治体の取り組み
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)
ディープ・フェイク撲滅に向けた検出技術基盤 ↗
ディープフェイク敵対的攻撃生成AIディープ・フェイク画像生成Deep Fake偽造・捏造敵対的画像生成 - 2024KAKENHI-特別研究員奨励費
深層学習におけるオンライン継続学習とその応用 ↗
オンライン継続学習(OCL)協調的継続学習(CCL)モデル可塑性 - 2021KAKENHI-基盤研究(C)
眼底画像とサイトカイン濃度のAI解析による加齢黄斑変性病態の解明基盤構築 ↗
深層学習眼房水加齢黄斑変性網膜光干渉断層像サイトカイン説明可能AI眼内サイトカイン - 2019KAKENHI-基盤研究(S)
保育の質と子どもの発達に関する縦断的研究-質の保障・向上システムの構築に向けて ↗
保育の質乳幼児発達縦断研究自治体の取り組みコロナ禍保育環境保護者 - 2019KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
少量学習データに対応可能な機械学習の基盤構築 ↗
少量学習データドメイン適応弱教師付き学習半教師付き学習Few -Shot学習Zero-Shot学習機械学習転移学習 - 2018KAKENHI-基盤研究(B)
SNSにおける情報共有解析および行動変容アクチュエーションのための基盤構築 ↗
マルチメディアSNS情報発信魅力工学情報共有行動変容 - 2018KAKENHI-基盤研究(C)
家庭における「ものづくり」の学び・教えを助けるマルチメディアコンテンツの作成支援 ↗
食のAI手順文書の意味理解調理支援食事管理アプリケーション人間行動認識マルチメディア情報処理教示コンテンツ自動生成e-learning - 2014KAKENHI-挑戦的萌芽研究
材質認識と物体認識を融合した画像認識の新展開 ↗
物体認識物体検出確信度文脈特徴抽出画像認識機械学習 - 2014KAKENHI-若手研究(A)
ビッグ・マルチメディア・データ処理による個人のメディア生成行動のナビゲーション ↗
マルチメディアユーザナビゲーションビッグデータ魅力工学
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。
- 2017情報システム技術
11038 IoTセンシングによる住宅の住み心地計測と可視化 ↗
- 2016電子情報通信学会論文誌 D
文書と音声解析に基づくプレゼンテーション動画の印象予測 ↗
- 2014電子情報通信学会論文誌 D
季節・時刻を考慮した大規模位置履歴からの都市内旅行予測・推薦 ↗
- 2013金融財政事情
「ソーシャルICT」最前線(第7回)SNSとビッグデータ ↗
- 2010電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報
40分で書くHoG ↗
- 2010電子情報通信学会技術研究報告PRMU
40分で書くHoG ↗
- 2008映像情報メディア学会誌
屋外・広域マルチカメラサーベイランスに向けた人物追跡と閲覧支援システム ↗
- 2006情報科学技術レターズ
Modified Shape Distribution法による3Dビデオの類似動作検索 ↗
- 2005情報科学技術フォーラム, FIT2005, Tokyo, Sep. 7-9
ポリゴン頂点の主成分分析による3Dビデオの動き特徴量抽出とシーン分割 ↗
- 2005情報科学技術フォーラム, FIT2005, Tokyo, Sep. 7-9
ポリゴン頂点の主成分分析による3Dビデオの動き特徴量抽出とシーン分割 ↗
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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