北海道大学 · 情報科学研究院 · 教授
小川 貴弘
Ogawa Takahiro
别名: OGAWA Takahiro / オガワ タカヒロ
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」。
- 主业情報学中区分
- マルチメディア・データベース細目
- メディア情報学・データベース細目
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 計算基盤大区分
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。
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。
- 2025KAKENHI-基盤研究(B)デジタルツイン積雪寒冷地道路モニタリング気象データ融合解析
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)
エッジAI時代の超低演算量・低容量化を実現する汎用深層学習理論の構築 ↗
人工知能IoTエッジAIモデルクローニングクロスモーダル知識転移少量データ学習スパース表現機械学習 - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
生成AIとの融合により潜在的嗜好を把握可能とするユーザ中心推薦技術の構築 ↗
ユーザ中心推薦人工知能IoT生成AI大規模言語モデル知識グラフエッジAIコンピュータビジョン - 2023KAKENHI-基盤研究(C)
画像とレポートの利用によるロジカルシンキング型のAI画像診断法の構築 ↗
AIFDG-PET/CTレポート自然言語処理deep learningdeep neural network - 2020KAKENHI-基盤研究(B)
左室駆出率が保持された心不全に対する個別化医療を目指した多分野融合研究 ↗
個別化医療収縮能が保持された心不全オミックスバイオマーカー人工知能ディープフェノタイピング - 2018KAKENHI-基盤研究(C)
低演算量・低容量畳み込みスパース表現技術の構築 ↗
スパース表現畳み込みバイナリスパース表現辞書学習画質評価低演算量・低容量化畳み込みスパース低演算低容量 - 2017KAKENHI-基盤研究(B)
次世代高精度検索を実現するスーパーマルチモーダル人間情報解析基盤 ↗
マルチメディア解析深層学習IoT生体情報マルチモーダル映像解析検索推薦 - 2015KAKENHI-挑戦的萌芽研究
画像処理諸分野の精度限界を打破する超汎用メディア横断型基底の導出理論構築 ↗
マルチメディア情報処理 - 2013KAKENHI-基盤研究(B)
ユーザの行動に学び変化するマルチメディアコンテンツ生成システムの構築 ↗
情報検索画像検索 - 2012KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
バイオミメティクス・データベース構築 ↗
バイオミメティクスデータベース異分野連携画像解析オントロジー生物規範工学画像検索発想支援
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。
- 2025鉄道と電気技術 = Railway & electrical engineering
軌道回路(10) ↗
- 2025鉄道と電気技術 = Railway & electrical engineering
軌道回路(6) ↗
- 2025鉄道と電気技術 = Railway & electrical engineering
軌道回路(8) ↗
- 2025鉄道と電気技術 = Railway & electrical engineering
軌道回路(11) ↗
- 2025鉄道と電気技術 = Railway & electrical engineering
軌道回路(7) ↗
- 2020電気通信
コミュニケーションAI「COTOHA」の取り組み ↗
- 2020映像情報メディア学会誌 = The journal of the Institute of Image Information and Television Engineers
IEEE GCCE 2019開催報告 ↗
- 2014電子情報通信学会論文誌 D
歌謡番組における映像の構造に注目した シーン分割手法 ↗
- 2008国際金融 = International finance journal
08年の米経済と金融政策 ↗
- 2006第8回DSPS教育者会議
異なる2つのフローを用いた動画像中に存在する輝度値消失領域の復元に関する一検討 ↗
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。
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。
