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Scopus著者プロファイル
小柴 健史
教授
Professor 教授
,
教育学部
ウェブサイト
https://w-rdb.waseda.jp/html/100000862_ja.html
675
被引用数
出典: Scopus
14
h-index
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
1993 …
2022
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(100)
類似のプロファイル
(1)
Pureに変更を加えた場合、すぐここに表示されます。
フィンガープリント
Takeshi Koshibaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Cryptography
Engineering & Materials Science
100%
Revocation
Mathematics
45%
Group Signature
Mathematics
39%
Homomorphic Encryption
Mathematics
38%
Privacy Preserving
Mathematics
30%
Attack
Mathematics
19%
Polynomials
Engineering & Materials Science
19%
Signature Scheme
Mathematics
19%
ネットワーク
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研究成果
年別の研究成果
1993
2017
2018
2020
2021
2022
675
被引用数
14
h-index
42
Conference contribution
42
Article
10
Chapter
2
Conference article
4
その他
2
Editorial
1
Paper
1
Review article
年別の研究成果
年別の研究成果
An Enhanced Neural Word Embedding Model for Transfer Learning
Kowsher, M.
,
Sobuj, M. S. I.
,
Shahriar, M. F.
,
Prottasha, N. J.
,
Arefin, M. S.
,
Dhar, P. K.
&
Koshiba, T.
,
2022 3月 1
,
In:
Applied Sciences (Switzerland).
12
,
6
, 2848.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Transfer learning
100%
learning
91%
embedding
86%
sentences
38%
natural language processing
37%
CARAN: A Context-Aware Recency Based Attention Network for Point-of-interest Recommendation
Hossain, M. B.
,
Arefin, M. S.
,
Sarker, I. H.
,
Kowsher, M.
,
Dhar, P. K.
&
Koshiba, T.
,
2022
, (Accepted/In press)
In:
IEEE Access.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Compound Mobility
100%
Recurrent neural networks
27%
Recommender systems
26%
Interpolation
22%
Guesswork of a Quantum Ensemble
Dall'arno, M.
,
Buscemi, F.
&
Koshiba, T.
,
2022 5月 1
,
In:
IEEE Transactions on Information Theory.
68
,
5
,
p. 3139-3143
5 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Qubits
100%
Probability distributions
33%
time
24%
The Odyssey of Entropy: Cryptography
Zolfaghari, B.
,
Bibak, K.
&
Koshiba, T.
,
2022 2月
,
In:
Entropy.
24
,
2
, 266.
研究成果
:
Review article
›
査読
Open Access
cryptography
100%
Cryptography
76%
Entropy
59%
entropy
51%
Disorder
40%
A deep learning approach to predict autism spectrum disorder using multisite resting-state fmri
Subah, F. Z.
,
Deb, K.
,
Dhar, P. K.
&
Koshiba, T.
,
2021 4月 2
,
In:
Applied Sciences (Switzerland).
11
,
8
, 3636.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
learning
100%
Deep learning
82%
Disorder
79%
disorders
70%
Magnetic Resonance Imaging
34%
4
被引用数 (Scopus)