著者

高橋 学 後藤 文 松本 尚也 菅 重典 秋丸 理世 増田 卓之 石部 頼子 山田 裕彦 細谷 優子 櫻庭 実

出版者

一般社団法人 日本外傷学会

雑誌

日本外傷学会雑誌 (ISSN:13406264)

巻号頁・発行日

vol.31, no.4, pp.442-447, 2017-10-20 (Released:2017-10-20)

参考文献数

11

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岩手県高度救命救急センターに搬送されたクマ外傷50症例について後方視的に検討した. 平均年齢は69±5歳で男性に多く, 時期としては5月, 時間帯としてはam8 : 00〜11 : 59に, 山菜取りの際中に被害に遭う例が目立っていた. 90%の症例が顔面に被害を受け, 明らかな左右差は認めず, 68%の症例で全身麻酔による緊急手術が必要であった. 全例に予防的抗菌薬が投与され, 創部感染発生率は20%であった. 検出された菌は通性嫌気性菌が7菌種, 嫌気性菌が4菌種の計11菌種で, βラクタマーゼ阻害薬はその内9菌種に感受性を認めていた. 抗菌薬別の創部感染発生率は非βラクタマーゼ阻害薬投与例が28.5%, βラクタマーゼ阻害薬投与例が9.1%でありβラクタマーゼ阻害薬投与例で低い傾向にあった.

著者

木村 考宏 川村 隆浩 渡邊 勝太郎 松本 尚也 佐藤 智宣 櫛田 達矢 松邑 勝治

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.2, pp.N-F73_1-12, 2016-03-01 (Released:2016-03-31)

参考文献数

9

被引用文献数

1 1

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In order to develop innovative solutions in science and technology, Japan Science and Technology Agency (JST) has built J-GLOBAL knowledge (JGk), which provides papers, patents, researchers' information, technological thesaurus, and scientific data as Linked Data, which have been accumulated by JST since 1957. The total size of all datasets is about 15.7 billion triples, and the JGk website provides a SPARQL endpoint to access part of the datasets. This paper describes several issues on schema design to construct a large-scale Linked Data, and construction methods, especially for linking to external datasets, such as DBpedia Japanese. Finally, we describe performance problems and the future works.

著者

渡邊 勝太郎 木村 考宏 川村 隆浩 松本 尚也 佐藤 智宣 櫛田 達矢 松邑 勝治

出版者

一般社団法人 情報科学技術協会

雑誌

情報プロフェッショナルシンポジウム予稿集 第12回情報プロフェッショナルシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.109-114, 2015 (Released:2015-12-04)

参考文献数

8

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JSTでは、文献、特許、研究者等の情報資産を生かし、日本国内の研究開発の成果・現状をエビデンスベースで把握する、知識インフラ構想を進めている。この一環として、JST情報資産をRDF化したサービス「J-GLOBAL knowledge」を構築した。本発表では、J-GLOBAL knowledgeの概要とJSTで利活用の現状について紹介する。

著者

川村 隆浩 渡邊 勝太郎 松本 尚也 江上 周作 治部 眞里

出版者

一般社団法人 情報科学技術協会

雑誌

情報プロフェッショナルシンポジウム予稿集 第14回情報プロフェッショナルシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.119-124, 2017 (Released:2017-11-01)

参考文献数

8

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近年,科学技術の関係性や発展を把握するため,さまざまなサイエンスマップが作られている.しかし,ファンディング情報や最新の論文は,十分な引用情報を持たないため,従来の引用分析を用いてマップ化することが難しい.そこで,我々は研究内容の類似度に基づいてマップを作成するため,ニューラルネットワーク技術を用いてプロジェクト概要や論文抄録などのテキスト情報を多次元ベクトルに変換する手法を開発した.文書ベクトル化することによって内容の類似性を定量的に測定することを始め,クラスタリングなどの統計処理や機械学習にかけることが可能になる.本論では,実際に 2012~2016 年の米国 NSF における約 3 万のプロジェクト情報,および同期間の Scopus 収録 IEEE 論文誌・国際会議論文約 27 万編の抄録を文書ベクトル化し,マップとして表した結果を示す.また,マップ上において,いくつかの萌芽領域が形成されていく様子(時系列的な構造変化)が確認できたことを示す.

著者

川村 隆浩 渡邊 勝太郎 松本 尚也 江上 周作 治部 眞里

出版者

研究・イノベーション学会

雑誌

年次学術大会講演要旨集

巻号頁・発行日

vol.32, pp.478-482, 2017-10-28

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一般講演要旨