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A: 基礎・境界
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B: 通信
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(第二種) A: 基礎・境界
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研究会
発表日時
開催地
タイトル・著者
抄録
資料番号
NC
,
NLP
(併催)
2025-01-29
14:30
大阪
大阪大学
Spiking Neural Networkを用いた手書き数字識別におけるギャップ結合の効果
○
東田進之介
・
森田耀仁
・
奥野弘嗣
(
阪工大
)
[more]
MBE
,
NC
(共催)
2022-12-03
11:00
大阪
大阪電気通信大学 寝屋川キャンパス
ガボールフィルタをCNNの前処理として用いた画像識別
○
森田耀仁
・
奥野弘嗣
(
阪工大
)
MBE2022-32 NC2022-54
画像データへの前処理は,convolutional neural network (CNN)を用いた画像識別において,識...
[more]
MBE2022-32
NC2022-54
pp.43-46
MBE
,
NC
(共催)
2022-12-03
11:25
大阪
大阪電気通信大学 寝屋川キャンパス
視覚神経系の特性を模擬する時空間フィルタ回路
○
山地勇樹
・
奥野弘嗣
(
阪工大
)
MBE2022-33 NC2022-55
本研究では,マルチスケールガボールフィルタと時間バンドパスフィルタを組み合わせて,視覚神経系の特性を模擬する時空間フィル...
[more]
MBE2022-33
NC2022-55
pp.47-50
NC
,
MBE
(共催)
2019-12-06
10:10
愛知
豊橋技術科学大学
小脳スパイキングニューラルネットワークモデルのFPGA実装
○
進士裕介
(
中部大
)・
奥野弘嗣
(
阪工大
)・
平田 豊
(
中部大
)
MBE2019-46 NC2019-37
小脳は運動の制御と学習の中核を担う.小脳の神経回路網の構造と構成要素である各種ニューロンの特性は,長年の解剖・生理学的研...
[more]
MBE2019-46
NC2019-37
pp.7-12
NC
,
NLP
(併催)
2016-01-29
14:25
福岡
九州工業大学 若松キャンパス
昆虫視覚系の運動検出モデルに学んだ小型自律飛行体のための自己運動推定システム
○
常川尚汰
・
上野冬貴
(
阪大
)・
石井和男
(
九工大
)・
八木哲也
・
奥野弘嗣
(
阪大
)
NC2015-63
本研究では,昆虫の視覚系に学んでオプティカルフロー(OF)パターンを識別することにより,小型飛行体の6自由度運動の推定を...
[more]
NC2015-63
pp.33-38
MBE
,
BioX
,
NC
(共催)
2015-10-25
15:20
大阪
大阪電気通信大学
サンショウウオ網膜におけるスパイク発火潜時による明暗符号化に関するシミュレーション解析
○
工藤有華
・
林田祐樹
・
石田椋也
(
阪大
)・
山内翔太
,
奥野弘嗣
・
八木哲也
(
阪大
)
BioX2015-34 MBE2015-45 NC2015-29
過去のサンショウウオ剥離網膜試料を用いた生理学実験では,明暗縞画像のステップ刺激により誘発される神経節細胞群のスパイク発...
[more]
BioX2015-34
MBE2015-45
NC2015-29
pp.65-70
NC
2014-01-20
14:15
福岡
九州工業大学 若松キャンパス(北九州学術研究都市)
フレーム間補間機能を持つ積分発火ニューロン擬似アレイ
○
眞田 忠
・
奥野弘嗣
・
長谷川 潤
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2013-72
[more]
NC2013-72
pp.31-35
NC
2014-01-20
14:40
福岡
九州工業大学 若松キャンパス(北九州学術研究都市)
昆虫視覚系の運動検出モデルを活用した小型自律飛行体の自己運動推定アルゴリズム
○
上野冬貴
・
奥野弘嗣
(
阪大
)・
石井和男
(
九工大
)・
八木哲也
(
阪大
)
NC2013-73
近年,小型自律飛行体の需要が高まっており,その制御のため小規模な自己運動推定システムが必要とされている.そこで,本研究で...
[more]
NC2013-73
pp.37-42
MBE
,
NC
(併催)
2013-03-13
13:45
東京
玉川大学
視覚野V1及びV2の電気刺激によって惹起される光覚のシミュレーション
○
神谷雄斗
・
奥野弘嗣
・
亀田成司
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2012-147
視覚野V1及びV2の電気刺激によって惹起される光覚を模擬するシミュレータを開発した.本シミュレータでは,皮質上における埋...
[more]
NC2012-147
pp.79-83
MBE
,
NC
(併催)
2013-03-13
14:10
東京
玉川大学
FPGAを用いた網膜神経節細胞応答の実時間シミュレーション
○
石田椋也
・
Hyeongsung Cho
・
長谷川 潤
・
奥野弘嗣
・
林田祐樹
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2012-148
網膜神経回路は入力画像を処理し圧縮した情報を神経節細胞を介して実時間で脳へ伝達している.いいかえれば,入力の情報は活動電...
[more]
NC2012-148
pp.85-88
MBE
,
NC
(併催)
2012-03-14
15:00
東京
玉川大学
固視微動下で動物体を検出する網膜神経回路の実時間エミュレーション
○
横山幸大
・
奥野弘嗣
・
林田祐樹
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2011-132
固視微動下で動物体を検出する網膜神経回路の神経活動を模擬する網膜エミュレータを開発した.本エミュレータはシリコン網膜,F...
[more]
NC2011-132
pp.63-67
MBE
,
NC
(併催)
2012-03-15
10:15
東京
玉川大学
エントロピー最大化に基づきコントラスト感度を順応させる網膜型視覚センサ
○
奥野弘嗣
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2011-155
生体網膜が持つ優れたコーディング・順応戦略(対数変換,局所平均減算,ゲインのフィードバック制御)を備えた視覚センサシステ...
[more]
NC2011-155
pp.197-202
MBE
,
NC
(併催)
2012-03-16
11:30
東京
玉川大学
ニードル型カーボンナノチューブバンドル電極の電気的特性
○
山川隆洋
・
林田祐樹
(
阪大
)・
原部 翔
(
熊本大
)・
小津野 将
(
阪大
)・
村山伸樹
(
熊本大
)・
奥野弘嗣
・
八木哲也
(
阪大
)
MBE2011-139
我々は近年,カーボンナノチューブ(CNT)を用いた新たな神経用途電極の有効性を検討するため,サブミクロンオーダーの先端径...
[more]
MBE2011-139
pp.171-174
NC
,
MBE
(併催)
2011-03-07
15:00
東京
玉川大学
複数の帯域通過型空間フィルタを有する視覚センサ
○
安川真輔
・
奥野弘嗣
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2010-139
複数の帯域通過型空間フィルタを有する視覚センサを構築した.本センサはAPS (active pixel sensor),...
[more]
NC2010-139
pp.71-76
NC
,
MBE
(併催)
2011-03-08
15:00
東京
玉川大学
スパイク表現を実装した両眼視V1視覚野エミュレータ
○
眞田 忠
・
奥野弘嗣
(
阪大
)・
長谷川 潤
(
コミューチュア情報システム
)・
八木哲也
(
阪大
)
NC2010-173
次視覚野(V1)神経細胞群の活動を実時間で再構成するシステムを開発した.本システムは,アナログ抵抗回路網,FPGA(fi...
[more]
NC2010-173
pp.271-276
NC
,
MBE
(併催)
2011-03-09
10:30
東京
玉川大学
網膜チップセンサーを用いた病院内人物モニタシステムの開発
○
松村隆史
・
武田真季
・
奥野弘嗣
・
山田憲嗣
・
大野ゆう子
・
八木哲也
(
阪大
)
MBE2010-128
近年,医療施設において外来の患者数が増加傾向にあり,病院スタッフ及び患者モニタリングの重要性が高まってきている.そこで,...
[more]
MBE2010-128
pp.141-145
NC
,
MBE
(併催)
2010-03-11
13:20
東京
玉川大学
視覚野電気刺激によって誘発される光覚のシミュレーション
○
奥野弘嗣
・
松岡 優
・
Tamas Fehervari
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2009-149
近年,大脳皮質刺激型の人工視覚の研究および臨床実験が世界的に実施されている.人工視覚の知覚的,心理物理学的な観点からの理...
[more]
NC2009-149
pp.363-366
NC
2007-11-18
12:55
佐賀
佐賀大学
昆虫の視覚神経系に学んだ小型視覚モジュールの開発
○
奥野弘嗣
・
八木哲也
(
阪大
)
NC2007-56
昆虫は,小さな頭部内の限られた神経回路網を巧みに駆使して効率よく視覚情報処理を行い,自然界を生き抜いている.このような昆...
[more]
NC2007-56
pp.7-11
MBE
2005-10-14
17:10
大阪
大阪大学待兼山会館
昆虫視覚系の情報処理機構を模倣した接近物認識システム
○
奥野弘嗣
・
八木哲也
(
阪大
)
接近物体の認識を目的とした視覚システムの開発を行った.接近に対して選択的に反応するためのアルゴリズムは,視覚による衝突回...
[more]
MBE2005-83
pp.61-64
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