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Scopus著者プロファイル
奥 牧人
特命准教授, 博士（情報理工学） 東京大学 2011年9月, 修士（情報理工学） 東京大学 2008年9月
未病研究センター
https://orcid.org/0000-0002-0282-2361
h-index
166
被引用数
7
h 指数
Pureに保存されている出版部数とPlumXからの引用数に基づいて算出されます
2005
2025
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
(66)
受賞
(6)
類似のプロファイル
(6)
フィンガープリント
Makito Oku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。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Keyphrases
Network Biomarker
100%
Pre-disease State
78%
Neural Network
66%
Metabolic Syndrome
52%
Chaotic Neural Network
43%
Kampo Formula
43%
Mathematical Model
36%
Bofutsushosan
34%
Prefrontal Cortex
34%
Reinforcement Learning
34%
Traditional Japanese Medicine
34%
Numerical Simulation
29%
Phase Synchronization
26%
Information Processing
26%
Network Model
23%
Critical Transition
20%
Dynamical Coherence
20%
Neural Field Model
20%
Network Systems
19%
Multi-cell
19%
Neural Network Model
18%
Periodic Dynamics
17%
Transient Length
17%
Freeway
17%
Traffic Flow Breakdown
17%
Complementary Medicine
17%
Evidence-based Complementary Medicine
17%
Cellular Automata
17%
Noise-robust
17%
Turing Complete
17%
Pattern Representation
17%
Active Decorrelation
17%
Multilayer Perceptron
17%
Application Perspective
17%
Early Detection
17%
Numerical Analysis
17%
Two Dimensional
17%
Locally Connected
17%
Phase Space
17%
Transcriptomic Data
17%
Line Drawing
17%
Memory Patterns
17%
Transient Dynamics
17%
Chaos Engineering
17%
Associative Memory
17%
Signal Transmission
17%
Cell Assembly
17%
Pseudo-orthogonalization
17%
Dynamic Phase
17%
Spiral Wave
17%
Engineering
Network Model
31%
Field Model
26%
Network System
21%
Computer Simulation
20%
Phase Space
17%
Decorrelation
17%
Early Detection
17%
Critical Region
17%
Highway Systems
17%
Storage Capacity
17%
Order Phase Transition
17%
Realization
17%
Orthogonalization
17%
Two Dimensional
17%
Multiple Cell
17%
Recurrent Neural Network
14%
Pole Placement Method
12%
System Matrix
12%
Plane Wave
11%
Process Control
11%
Internal State
11%
Pattern Length
11%
System State
10%
Pole Placement
8%
Surface Region
8%
Feedback Gain
8%
Periodic Time
8%
Objective Function
8%
Target Value
8%
Data Visualization
8%
Disease State
8%
Computer Graphic
8%
Smooth Surface
8%
Perceptron
8%
Feedback Loop
8%
Hopf Bifurcation
8%
Node Bifurcation
8%
Diagonal Element
8%
Step Change
8%
Network State
8%
Sequential Order
8%
Applicability
5%
Rate Code
5%
Transition Stage
5%
Absolute Value
5%
Computational Cost
5%
Observed Data
5%
Oscillation State
5%
State Variable
5%
Control Parameter
5%
