北海道大学 · 電子科学研究所 · 教授
小松崎 民樹
Komatsuzaki Tamiki
别名: コマツザキ タミキ / KOMATSUZAKI Tamiki / 小松 民樹
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」。
- 主业ナノ材料・ナノバイオサイエンス細目
- ナノ・マイクロ科学小区分
- 化学中区分
- 情報学中区分
- 感性情報学・ソフトコンピューティング小区分
- 数物系科学大区分
- 数理物理・物性基礎細目
- 物理化学小区分
- 物理学中区分
- 理学大区分
- 理工系大区分
- 生物学中区分
- 生物物理・化学物理小区分
- 生物物理・化学物理・ソフトマターの物理中区分
- 生物物理学小区分
- 生物科学中区分
- 生物系大区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合領域大区分
- 複合新領域大区分
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)情報計測ラマン分光法多腕バンディット問題強化学習計測介入型人工知能
- 2018KAKENHI-特別研究員奨励費
1細胞ラマン分光イメージングのための情報計測技術 ↗
1細胞ラマン分光イメージング圧縮センシング画像解析標準化手法次元縮約1細胞ラマン分光ラマン分光イメージング癌細胞診断 - 2018KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
細胞集団とシンギュラリティ細胞のデータ駆動型数理解析技術の開発 ↗
因果推論主従関係細胞性粘菌数理モデル多腕バンディット手法強化学習ラマン計測1細胞ラマンイメージング - 2018KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
1細胞ラマン分光イメージングに基づく細胞場の分子データ科学 ↗
1分子計測(SMD)ラマン分光イメージング細胞環境場情報理論 - 2017KAKENHI-基盤研究(B)
生命動態システムに対する分子データ科学の構築 ↗
1分子計測1分子イメージング機械学習因果推論強化学習ラマン計測情報計測自由エネルギー地形 - 2016KAKENHI-挑戦的萌芽研究
細胞の集団と少数性のシステム生物学 ↗
バイオイメージング細胞性粘菌情報理論因果推論アンサンブル学習トランススケーラブル個性1分子計測 - 2016KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
多階層システム生物学におけるデータ駆動科学の展開 ↗
ラマン分光イメージングスパースモデリングバイオイメージング植物器官の均一性情報計測ファジー学習低シグナルノイズ比細胞診断 - 2015KAKENHI-基盤研究(B)
少数系から複雑反応ネットワークを含む遷移状態概念の深化と制御 ↗
遷移状態相空間幾何学反応ネットワークデータ駆動型数理科学バイオイメージング1分子計測(SMD)応用特異点論バンド交差 - 2013KAKENHI-基盤研究(B)
階層性と頑健性をもつ生命動態システムの解析基盤構築 ↗
1分子計測化学反応動力学カオス理論ネットワーク反応経路エネルギー地形反応ネットワーク相空間構造 - 2013KAKENHI-挑戦的萌芽研究
分子個性を彫り出すシステム生物学の探求 ↗
分子個性情報理論F1-ATPaseネットワーク1分子計測変化点解析反応ネットワーク経路の多重性
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。
- 2022理論化学会誌「フロンティア」
ラマン分光組織学ーラマン顕微計測とデータ科学の融合ー ↗
- 2017実験医学
特集:少数性生物学ってなんだ?: 「少数と個性―分子の数と生命らしさ」 ↗
- 2017特集:少数性生物学ってなんだ?: 「少数と個性―分子の数と生命らしさ」
実験医学 ↗
- 2016生物物理
データ科学雑感 ↗
- 2014生体の科学
トップダウンとボトムアップの橋渡し ↗
- 2014生体の科学
増大特集 生命動態システム科学 Ⅱ.数理生物学 1.理論 (5)トップダウンとボトムアップの橋渡し ↗
- 2014生体の科学
トップダウンとボトムアップの橋渡し ↗
- 2012物性研究・電子版
力学的決定性と統計性の中間領域を探るIV ↗
- 2008物性研究 (印刷中)
1分子時系列情報から抽出する複雑ネットワーク -Kantorovich計量空間における動態構造- ↗
- 2007Physical Review Letters 99
Anomalous Diffusion in Folding Dynamics on Minimalist Protein Landscape ↗
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。
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