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ytaka kamada来自日本
来自日本的Yutaka Kamada被任命为ITER ITER副总监，法国科学技术副总监Saint-Paul-Lez-Durance（2023年1月27日）。2023年3月15日，来自日本的Yutaka Kamada将担任ITER组织的科学技术副总监（DDG）。在宣布选择Kamada先生时，ITER总监Pietro Barabaschi强调了他在融合研究方面的数十年有效的领导才能，并与ITER项目有着牢固的历史联系。“ Yutaka Kamada领导了多个大型融合研发计划，包括JT-60SA Tokamak项目（他指导了13年的JT-60SA TOKAMAK项目，一直到建设完成，以及Naka Fusion Institute（Naka Fusion Institute）（Naka Fusion Energy Institute，National Institate，National of Quantum Science and Institutes for Quantum Science and Technology，QST，QST，QST，QST）是目前的代表总监。多年来，他一直通过参加国际Tokamak物理活动（ITPA），作为ITER理事会科学和技术咨询委员会（STAC）的主席，并作为日本代表团成员授予ITER委员会。让他加入ITER领导团队感觉很自然。”在跨越四十年的职业生涯中，卡马达先生在管理和指导大型Tokamak项目的所有阶段以及与政府代表，利益相关者，行业，核监管机构以及世界各地的科学和技术合作者互动方面发展了专业知识。在东京大学获得核工程博士学位后，Kamada先生加入了Naka Fusion Institute，是JT-60中Tokamak等离子体实验的研究科学家。这种经验将为他提供很好的服务，因为他确保了ITER的科学和技术部门的战略指导和整体协调，并与负责设计，建筑，安装，测试调试和机器以及所有相关工厂系统的人员和实体合作。作为一个特定的重点领域，他将负责确保综合技术计划的正确实施，以标记任何可能危及主要建筑和运营目标的问题，并确保在所有科学和技术活动中确保“一个项目 - 一个团队”的方法。他在整个职业生涯中都与该研究所保持了隶属关系，并获得了不断发展的责任的职位 - 首席科学家，小组负责人，部门负责人，高级等离子体研究主任，最后是副局长（2018年至今）。他是日本项目经理和项目负责人，因为该研究所的JT-60U Tokamak被修改为成为超导的Tokamak计划JT-60SA，这是由联合欧洲 - 日本团队实施的重大升级，旨在支持ITER运营计划。作为ITPA的主要参与者已有20多年的历史，并且是许多融合计划咨询委员会的贡献者，他在全球融合社区建立了牢固的关系。他是日本众多研究奖的获得者，也是31篇发表论文（另外251的合着者）的作者。
学术论文（同行评审）
Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;
全球化及其对发达经济体自然利率日益增长的影响
1 在本文中，我们研究所谓的“长期”自然利率。因此，我们在估算中使用每个变量的长期趋势。值得注意的是，本文中的自然利率不同于假设价格灵活的经济体中事前实际短期利率。 2 因此，众所周知，在实践中使用它们有多么困难。例如，Williams（2018b）、Brand 等人（2018）、Borio（2021）、Lagarde（2024）和 Powell（2024）认为，虽然自然利率作为一种概念工具很有用，但考虑到估计值的高度不确定性，央行不应依赖特定的估计值作为实施适当货币政策的完美指南。 3 例如，日本央行正在持续进行有关自然利率的研究，如 Oda and Muranaga（2003）、Kamada（2009）、Fujiwara 等（2016）、Imakubo 等（2018）、Okazaki and Sudo（2018）、日本央行（2024）以及 Nakano 等（2024）等的著作。4 有关美联储常用模型的代表性示例，请参阅 Laubach and Williams（2003）和 Holston 等（2023）。有关欧洲央行，请参阅 Brand 等（2024）。有关日本央行，请参阅日本央行（2024）和 Nakano 等（2024）等的著作。
深度信念网络的定量通用近似范围
深度信念网络（DBN）是通过堆叠受限的Boltzmann机器（RBMS，（Smolensky，1986）获得的一类生成概率模型。有关RBMS和DBNS的简要介绍，我们将读者推荐给调查文章（Fischer＆Igel，2012; 2014; Mont´ufar，2016; Ghojogh等，2021）。Since their introduction, see (Hinton et al., 2006; Hinton & Salakhutdinov, 2006), DBNs have been successfully applied to a variety of prob- lems in the domains of natural language processing (Hin- ton, 2009; Jiang et al., 2018), bioinformatics (Wang & Zeng, 2013; Liang et al., 2014; Cao et al., 2016; Luo等，2019），财务市场（Shen等，2015）和计算机视觉（Abdel-Zaher＆Eldeib，2016; Kamada＆Ichimura，2016; 2019; Huang等，2019）。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。 近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。 作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。
利用人工智能（AI）治疗胃癌的未来
2020。2. Sano T，Coit DG，Kim HH 等。针对 TNM 分类的胃癌新分期分组的提议：国际胃癌协会分期项目。胃癌 2017；20：217-25。3. Katai H，Ishikawa T，Akazawa K 等。日本手术切除胃癌病例的五年生存率分析：对日本胃癌协会全国登记处（2001- 2007 年）超过 100,000 名患者的回顾性分析。胃癌 2017；21：144-54。4. Suzuki H，Takizawa K，Hirasawa T 等。日本胃内镜切除术多中心前瞻性队列研究的短期结果：'真实世界证据'。 Dig Endosc 2019；31：30-9。5. Menon S，Trudgill N. 内镜检查漏诊上消化道癌的可能性有多大？一项荟萃分析。Endosc Int Open 2014；2：E46-50。6. Hosokawa O，Hattori M，Douden K 等。胃镜检查与结肠镜检查在检测癌症方面的准确度差异。Hepatogastroenterology 2007；54：442-4。7. Hosokawa O，Tsuda S，Kidani E 等。上消化道内镜检查阴性后三年内可诊断出胃癌。Endoscopy 1998；30：669-74。8. Yalamarthi S，Witherspoon P，McCole D 等。上消化道癌症患者的漏诊。 Endoscopy 2004；36：874-9。9. Yoshimizu S，Hirasawa T，Horiuchi Y 等。基于检查时间和食管胃十二指肠镜训练的上消化道肿瘤检出率差异。Endosc Int Open 2018；6：E1190-7。10. Itahashi K，Kondo S，Kubo T 等。评估 Watson for Genomics 的临床基因组序列分析。Front Med（洛桑） 2018；5：305。11. Stokes JM，Yang K，Swanson K 等。一种深度学习方法用于抗生素发现。Cell 2020；180：688-702。e13。12. Murphy K，Smits H，Knoops AJG 等。胸部 X 光片上的 COVID-19：人工智能系统的多读者评估。放射学 2020.doi：10.1148/radiol.2020201874。 ［印刷前的Epub］ 13. 平泽俊明，池之山洋平，石冈充彬ほか．AI 内视镜の基 基础知识と恐诊断への応用実际．消化器内视镜 2019； 31：1102-5. 14. Yao K、Uedo N、Kamada T 等。 （JGES指南）早期胃癌内镜诊断指南。 Dig Endosc 2020 年 4 月 10 日。doi：10.1111/den。 13684. ［Epub ahead of print］ 15. Takiyama H, Ozawa T, Ishihara S 等. 利用深度卷积神经网络对食管胃十二指肠复制图像进行自动解剖分类. Sci Rep 2018；8：7497. 16. 吴玲, 张建, 周伟等. 食管胃镜检查盲点实时质量改进系统WISENSE的随机对照试验