D1 interval presentation

Posted by Junjie Hua on August 26, 2019

中間報告会内容

問題:
時間応答性ー錯覚を利用する
本当にできる?

宮本

身体認識=主体感+所有感
RHIは手の位置遷移であり,拡張的な身体形状認識変容をもたらしていない
4割り強度
感覚順応学習により身体認識が本来の身体に近づく
MMNの増強により意識下での学習が促進された

RHIにおけるMMNの測定
オドボール課題によるMMNの計測

問題:
短期記憶ー長期記憶ー順応
身体感覚は学習できる?  身体認識の再構築

Alex

authentification
static dynamic biometrics

static biometrics--low FAR
dynamic biometrics's EER could range from 0.5%-42%
dynamic biometrics fused with static biometrics can help improve

two different result analysis to analyze data
future plan: reflect more real-life situaion

problem:
EMG app? cuz cannot use real-life device like iphone
time to authenficate?

鳥居

QoLを高めたい
肺機能疾患を抱えている人間
運動量を精度よく把握

継続的に測定する例は医療分野で少ない

運動能力の評価ーー呼吸量,脈拍,SpO2
呼吸 SpO2相互
運動中の生体信号測定手法
運動中の生体信号の時間変化予測モデル

問題:
どう予測する?

村山

がん細胞の遺伝子発見データを利用した遺伝子ネットワーク

金澤

GAN

野口

13C代謝フラックス解析 がん細胞

東野

脳波 model human processir(MHP)

戸谷

反応速度モデル 時系列濃度データ

砂川

マンマシン共同作業に向けた動作文節
ヒトーヒト
ヒトーマシン マシンはヒトの動作を予測できない
瞬きによる文節推定
なめらかに接合された文節への反応

問題:
一般性?e.g.パソコンとの共同作業?
自動運転 どれぐらいいけそう?

小川(D3予備審査)

1章 ...を用いた有用物質生産
光阻害と強光ストレス耐性株
2章 光強度への応答解析
3章 強光耐性株の解析
4章 強光耐性付与の検証
5章 結果のまとめ 

問題:
実際に生産 強光の強度?実用に使える?
先行研究と2章の直接比較ができなさそう