データマイニングにおけるユーザベリティ向上と応用に関する研究

制度:新 ; 文部省報告番号:甲2574号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2008/3/15 ; 早大学位記番号:新473

Electron spin resonance observation of charge carrier concentration in organic field-effect transistors during device operation

Charge carrier concentration in operating organic field-effect transistors (OFETs) reflects the electric potential within the channel, acting as a key quantity to clarify the operation mechanism of the device. Here, we demonstrate a direct determination of charge carrier concentration in the operating devices of pentacene and poly(3-hexylthiophene) (P3HT) by field-induced electron spin resonance (FI-ESR) spectroscopy. This method sensitively detects polarons induced by applying gate voltage, giving a clear FI-ESR signal around g=2.003 in both devices. Upon applying drain-source voltage, carrier concentration decreases monotonically in the FET linear region, reaching about 70% of the initial value at the pinch-off point, and stayed constant in the saturation region. The observed results are reproduced well from the theoretical potential profile based on the gradual channel model. In particular, the carrier concentration at the pinch-off point is calculated to be β/(β+1) of the initial value, where β is the power exponent in the gate voltage (Vgs) dependence of the mobility (μ), expressed as μ∝Vgsβ−2, providing detailed information of charge transport. The present devices show β=2.6 for the pentacene and β=2.3 for the P3HT cases, consistent with those determined by transfer characteristics. The gate voltage dependence of the mobility, originating from the charge trapping at the device interface, is confirmed microscopically by the motional narrowing of the FI-ESR spectra

Quantitative evaluation of catalytic effect on the desorption reaction of hydrogen storage materials on the basis of atomization energy concept

名古屋大学Nagoya University博士(工学)名古屋大学博士学位論文 学位の種類 : 博士(工学)(課程) 学位授与年月日 : 平成22年3月25日doctoral thesi

『二十四時間の情事』 Hiroshima mon amour のトラベリング : トポスとしてのヒロシマ、記憶と忘却

本論は2016年11月26日に広島市内で開催されたシンポジウム「『ヒロシマ・モナムール』－トポスとしてのヒロシマ」(日本フランス語フランス文学会中国・四国支部主催)で発表した内容(「ヒロシマ 忘却 トラベリング 時間 アムール」)を加筆したものである

La rue Saint-Denis dans les anciens plans de Paris: La cérémonie royale d’entrée de 1517 et l’ancien guide de Paris La fleur des antiquitez

On ne dispose pas de plan de Paris avant le XVIe siècle. Selon les recherches de Derens et Dumolin, presque tous les plans de Paris du XVIe siècle qui nous sont parvenus jusqu’à maintenant, ils sont issus d’un plan primitif dressé entre 1520 et 1530 dans un atelier, sans doute parisien. Cet atelier a livré à la fois des plans de grande taille et des réductions gravées. A la première catégorie appartiennent la Grande Gouache conservée par les photographies qui représente respectueusement la ville de Paris du plan primitif et une copie (disparue), celle qui a servi de modèle à la Tapisserie vers 1570. Quant aux réductions, il y en aurait eu deux, disparues aujourd’hui. La première de ces réductions qui dépeint Paris vers 1535, a été copiée par Sébastien Münster dans Cosmographie en 1550 et, plus tard, par Georg Braun dans Civitates Orbis Terrarum en 1572. La seconde réduction représentant la capitale en 1550 a servi de modèle le plan de Bâle et le plan de Saint-Victor parachevé entre 1550 et 1552. Par suite, on peut supposer que la plus ancienne représentation de Paris est celle de la Grande Gouache qui nous est parvenue sous forme de photographies. Cousin qui a examiné le plan de Bâle juste après sa découverte en 1874 l’a associé à l’ ancien guide de Paris La fleur des antiquitez qui place le nom de l’auteur Gilles Corrozet comme acrostiche dans le cartouche de ce plan. L’édition de 1543 de La fleur des antiquitez contient une liste des rues «avec leurs aboutissants» et dénombre vingt-six rues qui connectent la rue Saint Denis. Ces vingt-six rues figurent toujours, mais sans les aboutissants, dans l’édition de 1550, date de parution du plan de Bâle. Par contre, ce dernier plan n’indique plus que vingt rues sur les vingt-six de la liste de La fleur des antiquitez. Si le plan de Bâle avait été conçu pour être combiné avec ce guide, la liste des rues aurait été modifiée et ajustée à la représentation du plan. On doit donc rester prudent face à l’ hypothèse de Cousin. Pour la cérémonie royale d’entrée à Paris de Claude de France en 1517, on a examiné ses sept tableaux vivants en les confrontant au plan de Bâle et à la Grande Gouache : Porte Saint Denis, Fontaine de Ponceau, Trinité, Porte aux peintres, Saint Innocent, Grand Chatelet, et Palais. Alors que les bâtiments très importants indiqués par une banderole à leur nom dans la Grande Gouache sont agrandis et décrits plus minutieusement, la restitution des maisons le long de la rue dans le plan de Bâle est plus personnalisée que celle de la Grande Gouache laquelle semble plus uniforme. Si la Gouache conserve généralement une représentation plus ancienne de la ville, le plan de Bâle offre une restitution plus réelle des bâtiments : la fontaine de Ponceau et la salle des Confrères de la Sainte Passion de la Trinité

Position Bias Estimation with Item Embedding for Sparse Dataset

Estimating position bias is a well-known challenge in Learning to Rank (L2R). Click data in e-commerce applications, such as targeted advertisements and search engines, provides implicit but abundant feedback to improve personalized rankings. However, click data inherently includes various biases like position bias. Based on the position-based click model, Result Randomization and Regression Expectation-Maximization algorithm (REM) have been proposed to estimate position bias, but they require various paired observations of (item, position). In real-world scenarios of advertising, marketers frequently display advertisements in a fixed pre-determined order, which creates difficulties in estimation due to the limited availability of various pairs in the training data, resulting in a sparse dataset. We propose a variant of the REM that utilizes item embeddings to alleviate the sparsity of (item, position). Using a public dataset and internal carousel advertisement click dataset, we empirically show that item embedding with Latent Semantic Indexing (LSI) and Variational Auto-Encoder (VAE) improves the accuracy of position bias estimation and the estimated position bias enhances Learning to Rank performance. We also show that LSI is more effective as an embedding creation method for position bias estimation