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绿色科技（能源）理学硕士课程
课程为学生提供了理论知识和能源收集，存储，保护和能源经济学主题的广泛曝光。它还通过环境监测，低碳技术，波浪能收集，自动太阳能跟踪器，光伏设备，固态照明等方面的各种项目和实验提供动手培训经验。该计划还积极寻求相关行业，研究机构，组织以及与我们学生现有的本地/国际联系的实习机会，以使他们在职业生涯中更具竞争力。
主导课程五：（深度学习）
2。R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月
加速器光源科技与应用硕士学位学程
硕士课程在生物学和系统生物学研究所，生物科学与技术系，生物学和系统生物学研究所生物学和系统生物学研究所，生物学科学与技术学院，分子医学与技术研究所，分子医学研究所硕士课程在生物学和系统生物学研究所，生物科学与技术系，生物学和系统生物学研究所生物学和系统生物学研究所，生物学科学与技术学院，分子医学与技术研究所，分子医学研究所
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。