神戸大学 · 数理・データサイエンスセンター · 教授
中村 匡秀
NAKAMURA MASAHIDE
别名: (NAKAMURA Masahide / ナカムラ マサヒデ
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
- ウェブ情報学・サービス情報学細目
- ソフトウェア細目
- ソフトウエア細目
- マルチメディア・データベース細目
- 情報学フロンティア大区分
- 情報科学中区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 複合領域大区分
- 計算基盤大区分
- 計算機システム・ネットワーク小区分
- 計算機科学小区分
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)AI認知症家族介護者アジア在宅
- 2025KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
地域住民が利用可能な軽度認知障害スクリーニングシステムの開発と認知症検診への挑戦 ↗
軽度認知障害スクリーニング地域住民認知症予防認知症検診 - 2025KAKENHI-基盤研究(A)
Healthy Memory Twin: 自分のデータで記憶障害に備えるスマートシステム ↗
スマートセンサ情報システム対話エージェント情報保障認知症LLM - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
応用システム指向グラフ型知識ベースのビュー構成方法に関する研究 ↗
知識ベースオントロジ知識グラフノイズ除去情報推薦グラフビュー - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
XAI技術を活用した手指巧緻性評価による認知症早期支援システム開発 ↗
XAI手指巧緻性アルツハイマー病軽度認知障害高齢者working memory認知症 - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
軽度認知障害の進行および回復に伴う脳内メカニズムの解明と認知症予防への展開 ↗
機能的MRI安静時機能的MRI機能的結合脳機能脳内ネットワーク軽度認知障害認知症進行 - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
異種データセット間におけるエンティティ同定とその活用に関する研究 ↗
エンティティ同定異種データセット統合プラットフォーム - 2020KAKENHI-基盤研究(C)
地域や在宅で使用可能な軽度認知障害スクリーニングシステムの開発と評価 ↗
軽度認知障害認知症電子ドローイングスクリーニング認知機能自動採点神経心理検査電子ドローイング装置 - 2020KAKENHI-基盤研究(S)
次世代ソフトウェアエコシステムのための基盤・展開技術 ↗
ソフトウェア再利用マイクロサービスAI技術応用ブロックチェーン技術ソフトウェア開発運用支援 - 2020KAKENHI-基盤研究(B)
工学技術を活用した環太平洋アジア地域における認知症家族介護者支援モデル開発 ↗
認知症家族介護者工学技術Virtual Agentストレス睡眠アジアタイ王国
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。
- 2024電子情報通信学会技術研究報告
高齢者の手指運動計測システムの機能向上とデータ取扱い手法の改善 ↗
- 2021電子情報通信学会論文誌
性別に着目したソースコード理解速度の分析 ↗
- 2018Proc. of IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshop
Implementing Personalized Web News Delivery Service Using Tales of Familiar Framework ↗
- 2018Proceedings of Digital Human Modeling 2018 (DHM 2018)
Log4Care: Unified Event Logging Service for Personalized Care ↗
- 2017Proc. of the 19th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services
Managing Uncertain Location with Probability by Integrating Absolute and Relative Location Information ↗
- 2017Proc. of Digital Human Modeling 2017
Delivering Personalized Information to Individuals in Super Smart Society ↗
- 2017情報・システムソサイエティ誌
超スマート社会に向けたサービスコンピューティング ↗
- 2012Journal of Asia-Pacific Association for Machine Translation (AAMT Journal)
オフショアソフトウェア開発における異言語文書理解支援システム ↗
- 2012In International Workshop on Sensor Networks and Ambient Intelligence
On Detecting Service Chains in Sensor-Driven Home Network ices ↗
- 2011In 13th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services
Ubi-Regi : Service Registry for Discovering Service Resources in Ubiquitous Network ↗
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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