日留神社Ryugaku Jinja
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立命館大学 · 理工学部 · 教授

徳田 功

Tokuda Isao

别名: TOKUDA Isao / トクダ イサオ

KAKEN 档案 ↗
32KAKEN 项目
12CiNii 论文
20主要关键词

Research fields

研究领域

按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。

  • 主业工学大区分
    Engineering2 个 KAKENHI 项目
  • 情報学中区分
    Informatics2 个 KAKENHI 项目
  • 環境生理学(含体力医学・栄養生理学)細目
    Environmental physiology (including Physical medicine and Nutritional physiology)2 个 KAKENHI 项目
  • 言語学中区分
    Linguistics2 个 KAKENHI 项目
  • 計算科学大区分
    Computational science2 个 KAKENHI 项目
  • 電気電子工学中区分
    Electrical and electronic engineering2 个 KAKENHI 项目
  • ソフトコンピューティング中区分
    Soft computing1 个 KAKENHI 项目
  • 人文学大区分
    Humanities1 个 KAKENHI 项目
  • 人文社会系大区分
    Humanities and Social Sciences1 个 KAKENHI 项目
  • 人間情報学大区分
    Human informatics1 个 KAKENHI 项目
  • 人類学中区分
    Anthropology1 个 KAKENHI 项目
  • 内科系臨床医学大区分
    Clinical internal medicine1 个 KAKENHI 项目
  • 医歯薬学大区分
    Medicine, Dentistry, and Pharmacy1 个 KAKENHI 项目
  • 基礎医学大区分
    Basic medicine1 个 KAKENHI 项目
  • 工学基礎小区分
    Engineering fundamentals1 个 KAKENHI 项目
  • 応用物理学・工学基礎中区分
    Applied physics1 个 KAKENHI 项目
  • 情報学フロンティア大区分
    Frontiers of informatics1 个 KAKENHI 项目
  • 情報通信工学小区分
    1 个 KAKENHI 项目
  • 機械力学・制御細目
    Dynamics/Control1 个 KAKENHI 项目
  • 機械工学中区分
    Mechanical engineering1 个 KAKENHI 项目

Research keywords

这位教授在研究什么

基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。

概日リズム9声帯振動7視交叉上核5カオス4サーカディアンリズム4同期4時系列解析4時計遺伝子4結合振動子4位相方程式3植物工場3概日時計3注入同期3生体リズム3霊長類3音声生成3イメージング2劣駆動システム2吹鳴実験2喉頭2

KAKEN grants

科研项目(近期在前)

KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。

CiNii papers

近期论文 / 文章

CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。

How to assess fit

如何判断这位教授是否适合你

数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。

  • 关键词对齐

    上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。

  • 近期项目对应

    看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。

  • 不要只看学校名气

    方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。

  • 留意招生信号

    查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。

ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。

下一步

数据来源说明:此页所有数据均来自 NII 旗下 KAKEN(nrid.nii.ac.jp)+ CiNii Research(cir.nii.ac.jp)公开 API,非实时抓取,可能滞后数周。每条目右侧链接可回溯到原始记录。