対話データに基づく話者の個人特性を考慮したラポール推定の研究

Supervisor: 岡田 将吾先端科学技術研究科修士(情報科学

状況に依存した現場知識の抽出を支援するデジタル技術を活用した組織学習

Supervisor: 内平 直志先端科学技術研究科修士(知識科学

PEO誘導体・イオン液体・ホウ素化合物からなる高分子イオンゲル電解質のイオン伝導特性の検討

Supervisor: 松見 紀佳先端科学技術研究科修士(マテリアルサイエンス

Structural Analysis and Thermoelectric Properties of Nanostructured SnSe2

Supervisor: 前之園 信也先端科学技術研究科修士(マテリアルサイエンス

Earthquake Evacuation Behavior of Foreigners in Osaka Station Based on VR Technology

Supervisor: LAM Chi Yung先端科学技術研究科修士(知識科学

ボールミルと通電加熱焼結法を用いた遷移金属硫化物Zn1-xMxCr2S4の置換物質と熱電特性

Supervisor: 小矢野 幹夫先端科学技術研究科修士(マテリアルサイエンス

ボランティアで行うスポーツ指導者間の組織学習 手法の提案 ──ジュニアサッカーチームを対象にした試行評価──

Supervisor: 内平 直志先端科学技術研究科修士(知識科学

An Information-Spectrum Approach to Distributed Hypothesis Testing for General Sources

This paper investigates Distributed Hypothesis testing (DHT), in which a source X is encoded given that side information Y is available at the decoder only. Based on the received coded data, the receiver aims to decide on the two hypotheses H0 or H1 related to the joint distribution of X and Y. While most existing contributions in the literature on DHT consider i.i.d. assumptions, this paper assumes more generic, noni. i.d., non-stationary, and non-ergodic sources models. It relies on information-spectrum tools to provide general formulas on the achievable Type-II error exponent under a constraint on the Type-I error. The achievability proof is based on a quantize-andbinning scheme. It is shown that with the quantize-and-binning approach, the error exponent boils down to a trade-off between a binning error and a decision error, as already observed for the i.i.d. sources. The last part of the paper provides error exponents for particular source models, e.g., Gaussian, stationary, and ergodic models.2024 International Zurich Seminar on Information and Communication, March 6–8, 2024, Zurich, Switzerlan

オンライン授業における学習者の筆記・行動情報を利用したフィードバックについての研究

Supervisor: 長谷川 忍先端科学技術研究科修士(情報科学

国際的な高等教育の文脈における言語指導者の技術的教育内容知識（TPACK）の構築

Supervisor: KIM,Eunyoung先端科学技術研究科博