ティブルのシピュラ : 中世シビュラ文献の紹介と翻訳(1)

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Exploring metabolome changes in wheat (Triticum aestivum) under heat stress using Fourier transform infrared spectroscopy

鳥取大学博士(農学)thesi

Eliminating stumbling blocks using eye tracking in remote programming learning

COVID19の影響で，遠隔プログラミング学習の需要が高まっている．遠隔プログラミング学習において学習者は自身のスキルや進度に適した学習が可能になる一方で，遠隔プログラミング学習はコミュニケーションが取りづらいなどの問題を有する．本研究では，遠隔プログラミング学習における学習者の自己学習を支援し，学習者のつまずきを解消することを目的とする．つまずきを解消する方法として，学習者の視線情報に着目した．本論文では，遠隔プログラミング学習における学習者のつまずきを解消するために，視線位置のリアルタイム可視化システムを提案する．結果として，おおよその注視行を推定することは可能であることが明らかになった．Due to COVID-19, the demand for remote programming learning has been increasing. Remote programming learning allows learners to adapt their skills and progress, however it tends to make communication more difficult. Therefore, remote programming learning is more difficult than face-to-face learning to resolve stumbling blocks in the debugging process for learners. This reaserch aims to support learners' self-learning and to help them resolve stumbling blocks in remote programming learning. We focused on the learner's gaze information as a method to eliminate stumbling blocks. In this paper, we propose a real-time visualization system of eye position to eliminate stumbling blocks for learners in remote programming. As a result, it is clear that the proposed system can estimate the approximate line of sight.application/pdfdepartmental bulletin pape

Effects of individual differences in emotion estimation based on music and EEG

脳波を用いた感情認識は，様々な機械的手法において注目されている．しかし，脳波は非線形であるため感情認識は困難である．そこで本研究では，Convolutional Neural Network(CNN)を用いた感情推定のための回帰モデルを提案する．脳波のオープンデータであるDeapを用いて，提案手法が正則化を用いることで性能が向上するか検証を行う．また，検証の結果その性能は個人によって異なることが確認された．提案手法は一般的なモデルであるが，個人差を取り入れることで性能が向上する．Emotion recognition using electroencephalogram (EEG) has been paid much attention based on various machine learning techniques. Recognizing emotion is a difficult task due to the non-linear nature of the EEG signal. In this study, we propose a regression model for emotion estimation using Convolutional Neural Networks (CNN). Using EEG open data set, DEAP, we verify that the proposed method slightly improved the performance by incorporating regularization terms. We also observed that the performance is different in each individual. The proposed method is a general model but would enhance the performance by incorporating individual differences.application/pdfdepartmental bulletin pape

Toward improving the readability of automatic program modification by genetic algorithms

IT技術の発展に伴うソースコードの複雑化により，デバッグ作業が困難となっている．そのため，自動プログラム修正が注目されている．注目されている自動プログラム修正の方法の1つである遺伝的アルゴリズムを用いたGenProgでは評価値にテスト通過率のみを用いているため，修正結果の可読性が保証されていない．そこで本研究では，GenProgに対して可読性が高いソースコードとの類似度を考慮することで修正結果の可読性向上を図る．提案手法では，生成個体を可読性の高いソースコードにすることを目標とする．Debugging has become difficult due to the increasing complexity of source code with the development of information technology. For this reason, automatic program modification has been attracting attention. GenProg, which uses a genetic algorithm as one of the methods of automatic program modification, uses only the test pass rate as the evaluation ground, and thus does not guarantee the readability of the modification results. Therefore, this study aims to improve the readability of modification results by considering the degree of similarity with the source code, which has high readability compared to GenProg. The proposed method aims to make the generated individuals highly readable source code.application/pdfdepartmental bulletin pape

Model compression optimization in neural network using adaptive differential evolution

様々なNeural Networkモデルが提案されているが，ビッグデータの出現によりモデルの学習や利用には高い計算能力が要求される．十分な計算機が利用できない場合は，小規模で高性能なモデルを構築することは困難である．そこで，我々は差分進化に基づくモデル圧縮手法を提案する．実験の結果，提案手法は重みパラメータを適切に削減し，圧縮率を調整することで圧縮しない元のモデルと同程度の精度を持つことが確認された．Various Deep Neural Network models have been proposed; however, with the emergence of Big Data, high computing power is required to train and use such models. A small adequate model should be modeled if a rich computing environment is unavailable, but it is challenging to clarify how to build a relatively small, highperformance model. Therefore, we propose a model compression method based on differential evolution. Specifically, the proposed method optimizes not only network structures and also weights simultaneously by differential evolution. Experiment results showed that the proposed method appropriately reduced weight parameters during optimization and had similar accuracy as the original model without compression by adjusting the compression rate.application/pdfdepartmental bulletin pape

Analysis of learners' states and stumbling blocks using biometric information in Scratch programming learning

プログラミング教育の必修化に伴い，ビジュアルプログラミング言語であるScratchを用いたプログラミング授業の導入が広がっている．しかし，教育現場では教員の人数が不足しているため，学習者全員の状態を把握した指導が容易ではない．そこで本研究では，教員の指導を支援するため，生態情報を活用することで，学習者の状態と躓きの関係を明らかにする．具体的には，集中力および手の動きに着目し，測定および分析を行なう．With the introduction of compulsory programming education, the introduction of programming classes using Scratch, a visual programming language, is spreading. However, due to the shortage of teachers in the field, it is not easy to provide instruction that grasps the state of all learners. In this study, we clarify the relationship between learners' states and stumbling blocks by using ecological information to support teachers' instruction. Specifically, we will measure and analyze concentration and hand movements.application/pdfdepartmental bulletin pape

Positive effects of virtual window into worker's personal space

執務者の生産性や集中力の向上のためには，個人スペースが重要な役割を果たすとされている． しかし，個人スペースは壁や仕切りによって閉塞感が生じる． そこで，本論文では，個人スペースに擬似窓を導入することの有効性を検証する． 実験結果より，擬似窓に適切な映像を映写することで，窓の効用を得るだけでなく，WELL認証に良い影響を与えることがわかった．Improving the productivity and concentration of workers, it is reported that personal space plays an important role. However, a worker feels confined in many cases, as walls and partitions usually surround these areas. In this paper, we verify the effectiveness of introducing the Virtual Window into personal space. From the experimental results, it was found that projecting an appropriate image on the Virtual Window not only obtains the utility of the window but also has positive effects on WELL authentication for office workers.application/pdfdepartmental bulletin pape

Data augmentation for medical image segmentation

医用画像のセマンティックセグメンテーションは、人手を介さずにピクセルとラベルを関連付けることを目的としている。深層学習を用いるには、大量の教師画像データが不可欠であるが、多くの場合で利用できない。本研究では、様々なフィルタを用いた効率的なデータの水増し法を検討した。実験結果は、ガウシアンフィルタとメディアンフィルタの組み合わせが、骨画像のセマンティックセグメンテーションに適していることを示した。Semantic segmentation of medical images aims to associate a pixel with a label in a medical image without human interaction. The success of semantic segmentation using deep learning techniques is contingent on the availability of a large amount of imaging data with corresponding labels provided by experts. In contrast, a large amount of labeled medical image data is not available in many cases. In this study, we investigate an efficient data augmentation method using various filters. The experimental results showed that the combination between Gaussian and Median filters is adequate for semantic segmentation for bone images.application/pdfdepartmental bulletin pape

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