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Creative Repository of Electro-Communications
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    8623 research outputs found

    内部構造の可視化に着目したパラメトリック差音による音速画像の取得

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    痛みなどの自覚症状の少ない骨粗鬆症などの予防のための診断において主にX線が使用され,放射線被曝の影響が懸念される.そこで放射線被曝の影響がない超音波CT(Ultrasound Computed Tomography)を用いて骨の内部の画像化を行うことで,健康面への被害なく検査を促進することが可能であると考える.低周波超音波の場合,吸収減衰が小さいため骨の内部の画像化に適するが,高画質な画像の取得が困難である.更に直進性を仮定したCTアルゴリズムにおいて,音波の広がりによる誤差は画質の劣化を引き起こす.以上の問題に対し,低周波数超音波であるにもかかわらず直進性のあるパラメトリック差音を用いることで画質の劣化を改善し,骨の内部の画像化に適すると考えた.そこで本研究の目的はパラメトリック差音を用いて内部構造を持つ対象物の画像化を行うことである.アルミニウム丸棒とアルミニウムパイプを対象物とし高周波超音波とパラメトリック差音を用いて音速画像の取得を行い,結果の比較を行なった.更に内部に吸収媒質を挿入することでより骨に近い環境下での実験を行い,結果の比較を行なった.結果は内部が均一なアルミニウム丸棒において,パラメトリック差音を用いた場合でも空間分解能の高い高周波超音波と同精度で音速画像の取得と音速推定ができた.続いて内部が空洞のアルミニウムパイプでは,パラメトリック差音を用いた場合には画像化に用いる波の伝搬時間(Time-of-flight:TOF)の結果において高周波超音波と比べてばらつきが少なく,中心付近での変化が確認されたことから内部の状態を捉えられていると考える.更に内部に吸収媒質を挿入した場合,高周波超音波では直達波の大きな減衰により複数回の実験で再現性が取れないデータになったのに対し,差音では直達波が大きく減衰することなく吸収媒質がない場合と同様に中心付近で伝搬時間が変化する結果が取得できた.画像化についてパラメトリック差音を用いることによる有意な差は見られなかったものの,方位分解能を上げることで内部に吸収媒質を持つ対象物に対して画質の劣化を改善した画像化を行うことができると考える.今後の課題としては,実際の骨を用いての実験により実用化に向けての評価を行うことである.電気通信大学202

    居酒屋チェーン店における従業員の勤務表作成

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    居酒屋などの職場でスタッフの勤務が労働日や労働時間を固定せずに,一定期間ごとに作成される勤務表で初めて労働日や労働時間が確定するような勤務形態のことをシフト制と呼ぶ.現代の日本では,多くの居酒屋チェーン店で大量のアルバイトをシフト制で雇用することが行われている.シフト制の勤務表を作成する際には,適切なサービスを提供できるようなスタッフの配置など様々な条件を考慮しなければならない.勤務表作成者は,これらの条件を考慮し修正を加えながら勤務表を作成する.しかし,あるスタッフの勤務を修正すると他の条件が変わってしまい,連鎖的に修正が必要になってしまう.そのため,勤務表の作成は困難であり,勤務表作成者に大きな負担がかかる.池上[4]では,病棟看護師に対するシフト制の勤務表作成問題であるナース・スケジューリング問題を整数計画問題として定式化し,汎用最適化ソルバーで解く方法が紹介されている.本論文では,池上[4]を参考に病棟看護師と居酒屋スタッフの勤務条件や病院と居酒屋チェーン店の営業に必要な条件の違いを考慮してモデル化し,最適化ソルバーを用いて解くことで,居酒屋チェーン店の勤務表の自動化を目標とする.病院と居酒屋チェーン店の勤務表作成の違いとして,営業時間や勤務形態の違いが挙げられる.病院とは異なり居酒屋はお客が来る時間に合わせた営業時間が存在し,それぞれの時間で必要な勤務に対しスタッフを配置しなければならない.また,居酒屋では1人のスタッフが必要な勤務を複数行わなければならない場面も存在する.複数の勤務に対応するため各スタッフの勤務をパターン化するなどし,居酒屋チェーン店におけるスタッフの勤務表作成問題を最適化問題として定式化した.様々な規模の居酒屋チェーン店の想定データを作成し,最適化汎用最適化ソルバーIBM ILOGCPLEX Optimizer[2]を利用し解いた.その結果,店を営業するために必要な条件や各スタッフに対する必ず満たさなければならない条件を全て満たし,人件費率やスタッフの希望を満たさない度合いを小さくするような勤務表が作成された.しかし,解を得るまでの時間が長くスタッフの不足するコマが複数回現れるなどの問題点も発生した.今後は,高速化を実現し問題点の解消に努めたい.電気通信大学202

    皮膚変形を用いた小型化可能な力覚提示手法に関する研究

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    電気通信大学202

    光領域で片側円偏光透過・片側円偏光吸収を示すキラルメタマテリアル

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    電気通信大学202

    西東京三大学による文理協働型グローバル人材育成のための高校生PBLプログラム

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    In order to solve the problems of modern global society represented by the SDGs, cross-disciplinary efforts that transcend the framework of the humanities, social sciences, and science and engineering are necessary. Since 2016 together with Tokyo University of Foreign Studies and Tokyo University of Agriculture and Technology which are also located in West Tokyo (Three National Universities in Western Tokyo), we have been cultivating practical global human resources who have a perspective of collaboration across humanities and sciences as well as specialization. As one of our efforts, we are implementing a Highschool Students Global School based on the belief that “Highschool students need to understand the collaboration between humanities and sciences and have them choose their fields of specialization.” In this report, we will introduce Highschool Students Global School and report on how high school students are learning

    Tm³⁺:YLFレーザー励起Cr²⁺:ZnSeレーザーの開発

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    Cr^(2+):ZnSe[1]は、波長1.9~3.4μmと非常に広帯域な蛍光スペクトルを有しており、室温動作可能、低発振閾値、機械的安定性などに優れている。またCr^(2+:):ZnSeレーザーは、波長1μm帯レーザーと比較し、ZnGeP_2(ZGP)結晶を用いた光パラメトリック発振(OPO)[2]などによって分子の指紋領域である4~10μmへの非線形波長変換が行いやすい。こういった応用に向けて高エネルギーで短パルスなレーザーが求められているため、本研究では音響光学変調器(AOM)を用いたQスイッチTm:YLFレーザーを励起光源として、利得スイッチ法による~mJかつ~nsのCr:ZnSeレーザーの開発を目指した。本研究ではまず、AOMの挿入を考慮したTm:YLFレーザーの開発を行った。Tm:YLFは結晶長が20mmでc-cutのTm:YLFを使用し、高出力な波長792nmのファイバー結合LDで励起した。さらにそれを励起光源として、Cr:ZnSeレーザーの実験を行った。AOM挿入用Tm:YLFレーザー実験において、出力鏡の透過率が10%のとき、励起パワー28.3Wで最大出力5.15W、発振波長1926nmのレーザー発振を確認した。またこれを用いたCr:ZnSeレーザー実験においては、発振を確認したものの出力、スペクトルともに不安定であった。時間波形についても測定したところ、セルフパルシングが確認でき、さらにTm:YLFレーザーにおいても、セルフパルシングが確認できた。Tm:YLFレーザーのセルフパルシングにおいては現在考察中だが、AOMを挿入し、パルスを制御することができれば、安定した利得スイッチCr:ZnSeレーザーの開発に繋がると考えている。電気通信大学202

    波長2μm帯での二光子誘導放出の観測に向けたモード同期レーザーの開発

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    電気通信大学202

    励起子分子発光を用いた量子分光計測の研究

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    電気通信大学202

    残差のスパース化に着目したロスレス音声コーデック

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    電気通信大学202

    Augmented Naive Bayes分類器の厳密学習

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    電気通信大学202

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