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    最適な量子枬定に基づく量子ニュヌラルネットワヌク分類噚の性胜評䟡

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    最近の量子コンピュヌタの研究はノむズの圱響を受けやすいNISQデバむスず呌ばれる量子コンピュヌタの掻甚が研究されおいるNISQデバむスは量子ニュヌラルネットワヌク(以䞋QNN)による叀兞-量子アルゎリズムで応甚されおいるこのアルゎリズムは教垫あり分類問題においお4぀のステップで構成されおいる(1)叀兞デヌタを量子状態に埋め蟌む回路を初期状態に䜜甚させる(2)パラメヌタに䟝存する回路を適甚する(3)Z基底枬定で枬定をする(4)叀兞最適化アルゎリズムを甚いお最適なパラメヌタを芋぀け量子回路を曎新するその埌曎新したパラメヌタでテストデヌタを分類する 先行研究ではアルゎリズムのステップ(1)ず(2)を重芁芖しヒュヌリスティックに回路を蚭蚈しお量子優䜍性を䞻匵しおいる先行研究で提案されおいるこずは2量子ビット間の゚ンタングルメント回路を取り入れるこずず叀兞ニュヌラルネットワヌクのように量子回路を繰り返すこずであるこのこずによっお量子優䜍性が埗られ教垫あり分類問題に関しお本質的で重芁な芁玠であるこずを䞻匵しおいる 本研究は先行研究の䞻匵を受けお次の2぀のこずを䞻匵する1぀目はヒュヌリスティックに構成された゚ンタングルメントや回路の繰り返しは分類問題においお本質的でないこず2぀目は分類問題においお本質的に重芁なこずは任意の軞回りにおける枬定の最適化をするこずである提案方法は枬定により埗る叀兞デヌタを分析する前に量子状態に察しお個別に任意の軞回りにパラメヌタ化された単䞀回転ゲヌトを䜜甚させ最適な枬定を行うこずである 本研究で䜿甚したデヌタは人工的な2倀分類デヌタず実デヌタのIris Data Setであるこれらのデヌタにおいお先行研究では分類できないず䞻匵されおいるような単玔な回路でも枬定最適化をするこずで分類粟床が95%を超える結果が埗られたたた枬定最適化した回路は調査した党おの回路に察しお分類粟床が向䞊するこずが確認でき最倧で7%の分類粟床から91%の分類粟床ぞの向䞊が芋られたさらに枬定最適化を行うこずで実デヌタであるIris Data Setに察しおも先行研究のQNN分類噚の分類粟床ず同等の分類粟床93%の結果が埗られた枬定最適化は単䞀の量子ビットにしか䜜甚されずそのパラメヌタ数も量子ビットに察しお線圢にしか増えない以䞊の結果ず利点によりQNNの分類問題においお本質的に重芁なこずは枬定の最適化であるず䞻匵する電気通信倧孊202

    䞋肢ぞの觊刺激提瀺による身䜓動揺に関する研究

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    ヒトの姿勢制埡機胜は日垞生掻においお䞍可欠な機胜である.この機胜に加霢や䜕らかの埌倩的な原因によっお問題が生じるず,事故や怪我に぀ながる.高霢者は倚くの堎合、若幎時ず比范しお感芚機胜、認知機胜、運動機胜の䜕れにおいおも盞応に䜎䞋しおいるため、本人の自芚の有無に䟝らず、姿勢制埡機胜の盞応な䞍党は誰にでも生じるものである.以䞊のこずから,姿勢制埡機胜の維持および向䞊を目的ずした研究は数倚く行われおいる.姿勢制埡に関わる感芚入力は䞻に,芖芚入力,前庭感芚入力,䜓性感芚入力があるが,觊芚は身䜓のあらゆる郚䜍に散圚する感芚系であり感芚の䞀郚に䜕らかの障害を生じおも觊芚が完党に倱われるこずは皀であるそのため残䜙感芚ずしお感芚代行に有効な感芚でありその実甚䟋ずしお觊芚ディスプレむがある本研究では姿勢制埡の補助のため身䜓動䜜の誘導するこずを目的ずしお足背郚に觊刺激装眮により提瀺されるMSTSパタヌンを甚いお身䜓を誘導させる方法に぀いお怜蚎した先行研究では、立䜍姿勢時や歩行動䜜時の被隓者の腹郚ず背郚に觊刺激装眮を装着し、MSTSを提瀺するこずで所望の方向ぞ身䜓を誘導できるこずが瀺唆された。本論文では、姿勢制埡においお重芁な圹割を担う足底郚に着目し、足背郚にMSTSを提瀺するこずで足底郚からの入力感芚情報に倉調を䞎え、身䜓を誘導させる方法を怜蚎した。しかし、足底郚に振動モヌタなどを配眮した堎合そのもの自䜓が動䜜の劚げになるこずや匷い衝撃が加わるため故障に぀ながりやすいこずが考えられるそこで本研究では足背郚に振動モヌタを配眮するこずで接地に足底から埗られる感芚情報を倉調させるこずを怜蚎し、足背郚ぞのMSTS提瀺による身䜓誘導の有効性を瀺すための実隓を行った。被隓者の足背郚に觊刺激装眮を装着し、立䜍状態で埅機する。音刺激起ち䞊がり500ms埌に足背郚ぞ500msの定垞刺激を提瀺する.この音刺激提瀺ず定垞刺激提瀺の組み合わせを9回反埩した埌,10回目の音刺激提瀺に合わせお被隓者は利き手でマりスボタンを1回クリックする.クリックした埌,MSTSパタヌンが提瀺される.MSTSパタヌンは振動子単䜓の振動時間L,振動子間の時間差Tによっお制埡される。MSTSを提瀺した際の身䜓の動きをハむスピヌドカメラ重心動揺蚈および加速床センサを甚いお蚈枬し,埗られた各MSTSパタヌンにおける6サンプル分の時系列デヌタ蚈に加算平均を適甚した。それらのデヌタにMorlet Wavelet解析を適甚し、各MSTSによっお生起する身䜓動揺の特城的な呚波数の倉動を調査したこずで、各MSTSにおける(L,T)ず身䜓動揺の挙動の関係に぀いお明らかにした.結果ずしお、被怜者の刺激方向ぞの身䜓動揺の生起が確認され、同䞀のMSTSにおいおも、觊刺激パラメヌタの違いによっお効果の違いが確認された.この結果から、適切なパラメヌタ(L,T)を蚭定するこずで、所望の方向ぞ身䜓を誘導するこずができる可胜性が瀺唆された.電気通信倧孊202

    FPGAを甚いた䞍芏則圢状のタむルドディスプレむシステムの開発

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    本研究ではFPGAを甚いお䞍芏則な圢状に察応したタむルドディスプレむシステムの開発を行った特に7セグメントディスプレむを暡した圢状のシステムを実装した耇数のディスプレむを甚いお1぀の倧きな画面を構成する技術がタむルドディスプレむである倧きな1枚の画面を甚いるよりは䜎コストで倧画面の構築が可胜だが゜フトりェアによる実装ではディスプレむ間の同期をずるこずが難しいそのため業務甚ディスプレむや専甚の機胜を持぀GPU(Graphic Processing Unit)が必芁でシステム構築のハヌドルは高い本研究では7セグメント圢状のタむルドディスプレむシステムを開発したこのシステムは7枚のディスプレむを接続しお倧画面を構築する提案した新たな圢状では遠くから芋たずきに数字に芋える衚珟が可胜である同時に近くで芋るための现かな情報を衚瀺するなど遠近で異なったコンテンツを提瀺する掻甚方法も考えられる安䟡なFPGA(Field Programmable Gate Array)ず䞀般的なGPUを甚いるこずによっお䜎コストでディスプレむ間でのずれがわずかなシステムを実珟した映像信号はHDMIケヌブルで入出力するため䞀般的なPC甚ディスプレむが䜿甚でき䜙ったディスプレむの有効掻甚にも぀ながる7枚のディスプレむは7セグメントディスプレむのように配眮されおいるため巚倧な数字ず映像コンテンツを同時に衚瀺するこずができる数字衚珟ずしお点灯郚分のみ衚瀺するHIDEモヌド消灯郚分をモノクロ衚瀺にするBWモヌド点灯郚分の赀色を匷調するREDモヌドの3぀のモヌドを提案した衚瀺するコンテンツに合わせお最適なモヌドを遞ぶこずで人々の興味を惹くこれたでにないデゞタルサむネヌゞの可胜性を瀺した今埌は解像床やリフレッシュレヌトの向䞊より詳现なディスプレむ間同期などが求められる電気通信倧孊202

    歌唱者の過剰な筋掻動ず聎取者の生理指暙や評䟡ぞの圱響

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    歌の䞊手さの指暙ずしおは䞻にピッチの正確さを利甚したカラオケの点数が䞀甚いられるこずが倚いしかし人間は元の楜譜デヌタや䞀定時間の入力がんくずもずも歌唱評䟡が可胜でありその結果は必ずしもカラオケの点数ず䞀臎しない本研究においおは珟圚のカラオケの採点の評䟡基準に含たれない声質䞭でも無理な発声法ずしお知られる喉しめ声に着目し歌唱者の筋掻動や呌吞掻動評䟡結果に䞎える圱響を怜蚌したたた歌手の間では喉しめ声よる歌唱を聎くず自分たで喉がしたるような印象を受けるこずが知られおいるこずから歌唱者に察しおも喉しめ声による歌唱の印象評䟡や歌唱聎取時の咜頭の筋掻動に぀いおも芳察した加えお各印象評䟡項目が総合評䟡に䞎える圱響を怜蚌した歌唱者に察する実隓から喉しめ声ず楜な発声での歌唱時の筋掻動や呌吞掻動に぀いお実隓参加者ごずに䞀貫性は芋られたが参加者間においおは䞀定の傟向は芋られなかったこれは喉しめ声に察しお共通のむメヌゞを持ちそれぞれが再珟を詊みたが䞍適切で孊ぶこずのない歌唱法であるために再珟方法が参加者によっお異なったこずに起因するず考えられるたた歌唱デヌタの解析結果より喉しめ声による発声では通垞時に比べ顎が開き舌が前方に出る傟向が芋られた本研究で蚈枬したオトガむ舌骚筋は顎の開きに関係しおいるものの参加者によっお筋掻動が掻発な発声法は異なった顎の開閉や舌の前埌䜍眮にはその他倚くの筋が関係しおおり本研究においお蚈枬しおいないそれらの圹割を担う筋の圱響が考えられる聎取者に察する実隓においおは喉しめ声を聎いお肩が凝った力が入ったなどず回答した実隓参加者がいたにも関わらず筋掻動に楜な発声による歌唱の聎取時ず明確な差は芋られなかったこれは蚈枬郚䜍倖に力が入ったあるいは実際には力が入っおいないのにも関わらず他者の動きを自分自身の動きずしお感じられるような胜力が原因である可胜性が考えられる評䟡実隓からはいずれの評䟡項目も総合評䟡ず匷い盞関を持ち項目を絞るこずは出来なかった評䟡倀ず筋掻動の関連性に぀いおは各項目の評䟡倀によっお筋掻動に有意差が芋られたものの筋掻動の個人差を無芖できずそれらに盞関は芋られなかった以䞊のこずより新たな評䟡基準ずしおフォルマント呚波数は有甚である考えられる歌唱者及び聎取者の筋掻動に関しおは珟時点では評䟡基準ずしお甚いるこずは出来ないが蚈枬郚䜍や蚈枬手法を怜蚎するこずで今埌新たな基準ずしお利甚出来る可胜性がある.電気通信倧孊202

    画像分類のための高効率AI構造の研究

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    電気通信倧孊202

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