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J-GLOBAL ID：200901093985919700   Update date: Oct. 15, 2024

Kanamaru Takashi

カナマル タカシ | Kanamaru Takashi
Affiliation and department：
Kogakuin University School of Advanced Engineering Department of Mechanical Science and Engineering

About Kogakuin University School of Advanced Engineering Department of Mechanical Science and Engineering


Job title： Professor
Homepage URL  (1)： http://brain.cc.kogakuin.ac.jp/~kanamaru/index-j.html
Research field  (2)： Sensitivity (kansei) informatics ,  Soft computing
Research theme for competitive and other funds  (6)：
  • 2020 - 2025 Inducing lifelong plasticity (iPlasticity) by brain rejuvenation: elucidation and manipulation of critical period mechanisms
  • 2020 - 2025 臨界期の回路網形成に関する注意下の擬アトラクター理論による基礎理論構築
  • 2011 - 2013 基礎研究と応用研究の融合による複雑系数理モデル学の体系化(研究分担者)
  • 2008 - 2011 Constructing theory of dynamical neural networks and its application to dynamic control
  • 2005 - 2007 動的なニューラルネットワークによる情報統合モデルとそのハードウェア化
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Papers (31)：
  • Yudai Ebato, Sou Nobukawa, Yusuke Sakemi, Haruhiko Nishimura, Takashi Kanamaru, Nina Sviridova, Kazuyuki Aihara. Impact of time-history terms on reservoir dynamics and prediction accuracy in echo state networks. Scientific Reports. 2024. 14. 8631
  • Takashi Kanamaru, Takao K. Hensch, Kazuyuki Aihara. Maximal Memory Capacity Near the Edge of Chaos in Balanced Cortical E-I Networks. Neural Computation. 2023. 35. 8. 1430-1462
  • Takashi Kanamaru, Kazuyuki Aihara. Acetylcholine-mediated top-down attention improves the response to bottom-up inputs by deformation of the attractor landscape. PLOS ONE. 2019. 14. 10. e0223592
  • Takashi Kanamaru. Quantifying strength of chaos in the population firing rate of neurons. Neural Computation. 2018. 30. 3. 792-819
  • Takashi Kanamaru. Chaotic Pattern Alternations Can Reproduce Properties of Dominance Durations in Multistable Perception. NEURAL COMPUTATION. 2017. 29. 6. 1696-1720
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Books (10)：
  • ラズパイ5対応 カラー図解 最新 Raspberry Piで学ぶ電子工作
    技術評論社 2024 ISBN:429714431X
  • ラズパイ4対応 カラー図解 最新Raspberry Piで学ぶ電子工作 : 作る、動かす、しくみがわかる!
    講談社 2020 ISBN:9784065193396
  • 高校数学からはじめるディープラーニング : 初歩からわかる人工知能が働くしくみ
    講談社 2020 ISBN:9784065194034
  • カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 : 基礎からディープラーニングまで
    講談社 2018 ISBN:9784065020524
  • カラー図解 最新Raspberry Piで学ぶ電子工作 : 作って動かしてしくみがわかる
    講談社 2016 ISBN:9784062579773
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Lectures and oral presentations  (84)：
  • Azure Kinectを用いた骨格推定に基づく姿勢評価方法の改善
    (FIT2024 第23回情報科学技術フォーラム 2024)
  • Azure Kinectを用いた骨格推定に基づく姿勢評価方法の提案
    (電子情報通信学会;画像工学研究会 2023)
  • Azure Kinectを用いた骨格角度に基づく姿勢評価方法の提案
    (FIT2023 第22回情報科学技術フォーラム 2023)
  • Optimal Excitatory and Inhibitory Balance for High Learning Performance in Spiking Neural Networks with Long-Tailed Synaptic Weight Distributions
    (2023)
  • Innate trainingによるカオスニューロンモデルによって構成されたEcho State Networkの学習法
    (電子情報通信学会 非線形問題研究会 2022)
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Education (3)：
  • 1998 - 2001 The University of Tokyo The Graduate School of Engineering Department of Advanced Interdisciplinary Studies
  • 1996 - 1998 The University of Tokyo The Graduate School of Engineering
  • 1994 - 1996 The University of Tokyo The Faculty of Engineering Department of Applied Physics
Professional career (1)：
  • Doctor of Engineering (The University of Tokyo)
Work history (8)：
  • 2020/04 - 現在 The University of Tokyo International Research Center for Neurointelligence, Institutes for Advanced Study Affiliated Faculty
  • 2019/04 - 現在 Kogakuin University School of Advanced Engineering, Department of Mechanical Science and Engineering
  • 2022/04 - 2022/09 Osaka Metropolitan University
  • 2015/04 - 2019/03 Kogakuin University School of Advanced Engineering, Department of Mechanical Science and Engineering
  • 2010/04 - 2019/03 Kogakuin University Faculty of Global Engineering, Department of Innovative Mechanical Engineering
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Awards (1)：
  • 2006 - 平成18年度 日本神経回路学会 奨励賞
Association Membership(s) (4)：
THE JAPAN SOCIETY OF MECHANICAL ENGINEERS ,  Japanese Neural Network Society ,  THE JAPAN NEUROSCIENCE SOCIETY ,  THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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