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J-GLOBAL ID:200901033722178541   Update date: Sep. 17, 2024

Ishii Shin

Ishii Shin
Affiliation and department:
Research field  (2): Intelligent informatics ,  Biological, health, and medical informatics
Research keywords  (78): 包括脳ネットワーク ,  時系列クラスタリング ,  タンパク質ネットワーク ,  推論問題 ,  逐次モンテカルロ法 ,  細胞運動 ,  トランスクリプトーム解析 ,  発生・分化 ,  緩和型ダイナミクス ,  計算論的認知心理学 ,  非侵襲脳計測 ,  転写制御因子 ,  分子時空間計測 ,  二次割当て問題 ,  データマイニング ,  自己組織化写像 ,  生命情報 ,  相関規則 ,  教科学習 ,  ワーキングメモリ ,  グラフィカルモデリング ,  ニューラルネット ,  情報統計力学 ,  マイクロアレイ ,  分子生物学 ,  モデル同定 ,  階層モデル推定 ,  ネットワーク推定 ,  多自由度ロボット ,  ゲノム ,  多変量解析 ,  神経科学 ,  情報通信 ,  視覚追従制御 ,  NP完全 ,  形態形成 ,  部分観測 ,  ペイズ学習 ,  経路式 ,  多値判別 ,  カオス ,  プロモータ配列解析 ,  Rhoファミリー低分子量Gタンパク質 ,  ニュ-ラルネット ,  ロボット ,  量子情報 ,  ベイジアンネットワーク ,  平均場近似 ,  タンパク質相互作用 ,  強化学習 ,  ロボット制御 ,  シミュレーション ,  計算論的神経科学 ,  半構造データ ,  統計解析 ,  タンパク質 ,  線形ダイナミカルシステム ,  組合せ最適化 ,  オブジェクト指向データベース ,  軸索伸長 ,  遺伝子 ,  バイオインフォマティクス ,  サンプリング ,  神経成長 ,  機能的磁気共鳴図 ,  EMアルゴリズム ,  微生物 ,  型制約 ,  非平衡ダイナミクス ,  More is defferent ,  シグナル伝達 ,  統計力学 ,  仮説検定 ,  意思決定 ,  システム同定 ,  前頭前野 ,  システム生物学 ,  ベイズ推定
Research theme for competitive and other funds  (22):
  • 2022 - 2027 Generative adversarial brain: a comprehensive study of multi-agent learning by natural and artificial intelligence
  • 2022 - 2025 敵対生成脳の計算理論と人工知能応用
  • 2019 - 2022 脳の転移可能な機能単位からみる個性とメタ学習能力
  • 2017 - 2022 脳情報動態解明に資する多階層・多領野データ統合モデリング法の開発
  • 2017 - 2022 Brain information dynamics underlying multi-area interconnectivity and parallel processing
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Papers (136):
  • Henrik Skibbe, Muhammad Febrian Rachmadi, Ken Nakae, Carlos Enrique Gutierrez, Junichi Hata, Hiromichi Tsukada, Charissa Poon, Matthias Schlachter, Kenji Doya, Piotr Majka, et al. The Brain/MINDS Marmoset Connectivity Resource: An open-access platform for cellular-level tracing and tractography in the primate brain. PLOS Biology. 2023. 21. 6. e3002158-e3002158
  • Hidetoshi Urakubo, Sho Yagishita, Haruo Kasai, Yoshiyuki Kubota, Shin Ishii. The critical balance between dopamine D2 receptor and RGS for the sensitive detection of a transient decay in dopamine signal. PLoS computational biology. 2021. 17. 9. e1009364
  • Kohei Ohashi, Kosuke Nakanishi, Wataru Sasaki, Yuji Yasui, Shin Ishii. Deep Adversarial Reinforcement Learning with Noise Compensation by Autoencoder. IEEE Access. 2021. 9. 143901-143912
  • Zhen Liang, Fangchao Li, Wanrou Hu, Gan Huang, Shigeyuki Oba, Zhiguo Zhang, Shin Ishii. A Generalized Encoding System for Alpha Oscillations Through Visual Saliency Analysis. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2020. 28. 12. 2731-2743
  • Yoshihisa Fujita, Sho Yagishita, Haruo Kasai, Shin Ishii. Computational Characteristics of the Striatal Dopamine System Described by Reinforcement Learning With Fast Generalization. Frontiers in Computational Neuroscience. 2020. 14. 66-66
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MISC (42):
  • Skibbe, H, Watakabe, A, Nakae, K, Gutierrez, C.E, Tsukada, H, Hata, J, Kawase, T, Gong, R, Woodward, A, Doya, K, et al. MarmoNet: a pipeline for automated projection mapping of the common marmoset brain from whole-brain serial two-photon tomography. arXiv preprint arXiv:1908.00876. 2019. abs/1908.00876
  • Kourosh Meshgi, Shigeyuki Oba, Shin Ishii. Robust Discriminative Tracking via Query-by-Bagging. 2016 13TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED VIDEO AND SIGNAL BASED SURVEILLANCE (AVSS). 2016. 8-14
  • 中江 健, 本田 直樹, 浦久保 秀俊, 山尾 将隆, 塚田 祐基, 石井 信. システム神経科学スプリングスクール2013開催報告. 日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks. 2013. 20. 2. 84-87
  • 本田 直樹, 中江 健, 行縄 直人, 山尾 将隆, 石井 信. システム神経生物学スプリングスクール2012開催報告. 日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks. 2012. 19. 2. 97-100
  • 播磨 輝, 大羽 成征, 石井 信. ネットワーク構造推定問題における同時多重性を考慮したグレンジャー因果推定の改良手法について (ニューロコンピューティング). 電子情報通信学会技術研究報告. 2011. 110. 461. 301-306
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Work history (3):
  • 2007/07 - 現在 京都大学 情報学研究科 教授
  • 2001/04 - 2010/03 Nara Institute of Science and Technology Graduate School of Information Science
  • 1997/04 - 2001/03 Nara Institute of Science and Technology Graduate School of Information Science
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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