著者
Sugawara Y. Wright O. B. Matsuda O. Takigahira M. Tanaka Y. Tamura S. Gusev2 V. E.
出版者
American Physical Society
雑誌
PHYSICAL REVIEW LETTERS (ISSN:00319007)
巻号頁・発行日
vol.88, no.18, pp.185504, 2002-04-18
被引用文献数
106

We present a new method for imaging surface phonon focusing and dispersion at frequencies up to 1 GHz that makes use of ultrafast optical excitation and detection. Animations of coherent surface phonon wave packets emanating from a point source on isotropic and anisotropic solids are obtained with micron lateral resolution. We resolve rounded-square shaped wave fronts on the (100) plane of LiF and discover isolated pockets of pseudosurface wave propagation with exceptionally high group velocity in the (001) plane of TeO2. Surface phonon refraction and concentration in a minute gold pyramid is also revealed.
著者
陳 非非 寺井 仁 1.2 三輪 和久 CHEN 1 Feifei TERAI 1.2 Hitoshi MIWA 1 Kazuhisa
雑誌
SIG-ALST = SIG-ALST
巻号頁・発行日
vol.B4, no.03, pp.83-88, 2015-02-27

This study discussed effects of individuals' impulsiveness and deliberation on decision-making behavior. Our research questions are as follows: (1) Does impulsiveness relate to risk-taking behavior in decision-making? (2) Do impulsiveness and deliberation affect distinctiveness in decision-making? In the experiments, participants were required to choose from two options: a gambling option with a probability of winning and a sure option. When the sure option was selected, participants obtained the presented amount of hypothetical money surely. When the gambling option was selected, the amount of hypothetical money obtained was determined by chance (the probability was presented on a pie chart). The results are as follows. First, participants with high impulsiveness tended to overestimate objective probability more than those with low impulsiveness. Second, when decision time was restricted, participants with high impulsiveness could not clearly discriminate between changes in probability. This tendency of participants with high impulsiveness when decision time was restricted improved when they were told that focusing on a series of selection results would obtain an optimum result.
著者
大野 淳也 白川 真一 大原 剛三 Ohno 1 Junya Shirakawa 2 Shinichi Ohara 2 Kouzou
雑誌
SIG-KBS = SIG-KBS
巻号頁・発行日
vol.B4, no.01, pp.1-7, 2014-07-24

In this report, we propose a neural network model for subjective contour perception. The contour perception has an important role in recognizing the shape of objects for human. Human can perceive a contour even when there is no change of the characteristic or brightness in the image. This type of contour is called subjective contour, and the mechanism of its perception has yet to be completely become clear. It is helpful from the viewpoint of the visual psychology and engineering application if the subject contour perception model can be constructed by the computer. We, therefore, attempt to construct the model of the subjective contour perception by using only input and output images based on a convolutional neural network (CNN). From the experimental results, we confirmed that our proposed model has the possibility of extracting the subjective contour from the given image, though the general model for the subjective contour perception could not be obtained.
著者
KAIKO2研究グル-プ
出版者
岩波書店
雑誌
科学 (ISSN:00227625)
巻号頁・発行日
vol.56, no.5, pp.p286-295, 1986-05
被引用文献数
1
著者
丸井 淳己 則 のぞみ 榊 剛史 1 森純 一郎 Marui 1 Junki Nori 2 Nozomi Sakaki 1 3 Takeshi Mori 1 Junichiro
雑誌
SIG-KBS = SIG-KBS
巻号頁・発行日
vol.B4, no.01, pp.51-56, 2014-07-24

It is now common to have a conversation with others on social media. Many research have been taken to see the community structure on social media, but there are few studies that apply link-based community (link community) detection on a large social network. Link community detection allows users to belong to more than one community. We improve the method of existing link community detection of Ahn et al., which extracts many small communities. We evaluate existing and proposing methods by network indexes, and we characterize link communities from users' biographies. We found that link communities sharing users have similar characteristics from biographies.
著者
門出 康孝 山岸 裕樹 花井 陽介 清水 徹 黒田 忠広 Monde 1 Yasutaka Yamagishi 1 Hiroki Hanai 2 Yosuke Shimizu 1 Toru Kuroda 1 Tadahiro
雑誌
SIG-KBS = SIG-KBS
巻号頁・発行日
vol.B5, no.02, pp.36-41, 2015-11-08

We tried to apply a Deep Learning to diagnose the lung cancer from a gas chromatography mass spectrometry data of human urine. The mother data consists of 28 healthy people and 39 lung cancer patient urine data sets. Each data set has 394 pieces of peak value as a feature. We applied unsupervised and supervised learning to four-layer neural network (NN). We got 97.0% accuracy of the diagnosis. We also used the trained NN for search the target substance.
著者
荒川 政彦 和田 浩二 はやぶさ2 SCI/DCAM3 チーム
出版者
日本惑星科学会
雑誌
日本惑星科学会誌遊星人 (ISSN:0918273X)
巻号頁・発行日
vol.22, no.3, pp.152-158, 2013

はやぶさ2には小型の衝突装置(SCI)が搭載されており,これは秒速2kmで小惑星表面に衝突してクレーターを形成する.このクレーターは小惑星内部を覗くための小窓であり,リモートセンシング観測やサンプル回収から,小惑星表面の宇宙風化や浅内部構造に関する知見を得る.一方, SCIが衝突する様子は分離カメラ(DCAM3)により撮影され,イジェクタカーテンの拡大する様子や小惑星周囲を飛び交うダストを観察する. SCIによる小惑星への衝突は宇宙衝突実験ともいえる.我々はこの世界で最初の小惑星における宇宙衝突実験の機会を利用して,微小重力下における「本物の小惑星物質」のクレーター形成過程を明らかにする.

1 0 0 0 茨城県史料

著者
茨城県史編さん近代史第2部会 編
出版者
茨城県
巻号頁・発行日
vol.近代産業編 2, 1973
著者
諸田 智克 はやぶさ2ONCチーム 杉田 精司 澤田 弘崇 本田 理恵 亀田 真吾 山田 学 本田 親寿 鈴木 秀彦 安藤 滉祐
出版者
日本惑星科学会
雑誌
遊星人 (ISSN:0918273X)
巻号頁・発行日
vol.24, no.1, pp.48-53, 2015

はやぶさ2に搭載された光学航法カメラ(ONC:Optical Navigation Camera)はその名の通り探査機のナビゲーションの役目を担うカメラであるが,科学観測においても中心的な役割を果たす.本稿では特に小惑星の力学進化過程の復元に向けた,ONC地形観測の戦略について紹介する.
著者
石原 吉明 渡邊 誠一郎 田中 智 山口 智宏 三浦 昭 山本 幸生 平田 成 諸田 智克 坂谷 尚哉 北里 宏平 松本 晃治 薮田 ひかる はやぶさ2LSS データ解析検討チーム はやぶさ2LSS データ作成チーム
出版者
日本惑星科学会
雑誌
日本惑星科学会誌遊星人
巻号頁・発行日
vol.26, no.4, pp.139-143, 2017

<p>「はやぶさ2」は,C 型小惑星リュウグウ(Ryugu)にランデブーし,母船からのリモートセンシング観測及び小型着陸機によるその場観測を行うとともに,最大3 回の表面物質サンプリングを行うこととなっている.サンプリング地点には,リュウグウそのものや母天体,さらには太陽系形成時の惑星集積過程と物質進化について,最大の情報を得られる場所を選定する必要があるが,選定のために必要となる情報はランデブー後取得されるリモートセンシング観測の結果を待たねばならない.そのため,限られた時間の中で小惑星の特徴を把握し,安全性と科学価値の評価(Landing Site Selection, LSS)を行う手順を確立しておくことは必須である.本稿では,はやぶさ2 プロジェクトが来年に迫ったLSS 本番に向けて実施したLSS 訓練について概説する.</p>