SlideShare a Scribd company logo

学振特別研究員になるために~2022年度申請版

東京工業大学で開催された 日本学術振興会特別研究員 公募にかかる学内説明会 (2021年3月4日) の講演資料のslideshare版です。

1 of 84
Download to read offline
東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 助教
大上 雅史
ohue@c.titech.ac.jp
学振特別研究員になるために
(2022年度申請版)
私はナニモノか?
• 大上 雅史(おおうえ まさひと)
– 現在,東京工業大学 情報理工学院の助教
• 大上研究室@すずかけ台キャンパス
– 学振DC1,学振PDの採用を経験
– 主な研究内容はバイオインフォマティクス
• 計算機による生命科学の研究
• 主にタンパク質間相互作用や創薬支援計算に関する研究
• 機械学習、シミュレーション、TSUBAMEを使った大規模計算など
2021/3/2 大上雅史 2
略歴
2021/3/2 大上雅史
2002年4月~2007年3月
石川工業高等専門学校 電子情報工学科
2007年4月~2009年3月
東京工業大学 工学部 情報工学科(3年次編入)
2009年4月~2011年3月
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 修士課程
2011年4月~2014年3月
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 博士課程
日本学術振興会 特別研究員 (DC1)
2014年4月~2015年3月
日本学術振興会 特別研究員 (PD),東京工業大学 特別研究員
(東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻)
2015年4月~2020年3月
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 助教 (2016.4 改組)
3
2020年4月~
東京工業大学 情報理工学院 助教、 大上研究室開設
「学振申請書の書き方とコツ」
改訂第2版
著者 :大上 雅史
出版社:講談社
2021/3/19発売
価格:2,500円+税
ページ数:208ページ
参考図書
2021/3/2 大上雅史
電子書籍もあります
4
どうすれば学振DC/PDが取れるの?
必勝法があるなら私が知りたい
採択可能性を上げるための
コツがあります
2021/3/2 大上雅史 5
Take-home message
• 学振獲得のための申請書作成には、研究者としての
能力以上に、一般的な能力が求められる。
– 内容を「伝える」ことが必要。
当たり前のようで、できていない人が多い。
– 人は第一印象が根強く残る。
第一印象が悪いとそれだけで落ちることもありうる。
• 申請書作成のコツを押さえることで、
学振の採用可能性は上げられる。
– 研究費獲得は研究者にとっては日常そのもの。
ただし、どんなに優れた研究者でも3割バッター。
– とにかく書いて出す。書くことが大切。経験を積もう。
– 学生のうちからチャレンジしよう。
2021/3/2 大上雅史 6

Recommended

学振特別研究員になるために~2020年度申請版
学振特別研究員になるために~2020年度申請版学振特別研究員になるために~2020年度申請版
学振特別研究員になるために~2020年度申請版Masahito Ohue
 
学振特別研究員になるために~2023年度申請版
学振特別研究員になるために~2023年度申請版学振特別研究員になるために~2023年度申請版
学振特別研究員になるために~2023年度申請版Masahito Ohue
 
学振特別研究員になるために~2024年度申請版
 学振特別研究員になるために~2024年度申請版 学振特別研究員になるために~2024年度申請版
学振特別研究員になるために~2024年度申請版Masahito Ohue
 
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成28年度申請版]Masahito Ohue
 
学振特別研究員になるために~2018年度申請版
学振特別研究員になるために~2018年度申請版学振特別研究員になるために~2018年度申請版
学振特別研究員になるために~2018年度申請版Masahito Ohue
 
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~Masahito Ohue
 
学振特別研究員になるために~2019年度申請版
学振特別研究員になるために~2019年度申請版学振特別研究員になるために~2019年度申請版
学振特別研究員になるために~2019年度申請版Masahito Ohue
 
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]
学振特別研究員になるために~知っておくべき10のTips~[平成29年度申請版]Masahito Ohue
 

More Related Content

What's hot

状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38horihorio
 
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)Tatsuya Yokota
 
CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法Hirokatsu Kataoka
 
博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー
博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー
博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにーAtsuto ONODA
 
Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -
Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -
Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -諒介 荒木
 
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
2014 3 13(テンソル分解の基礎)2014 3 13(テンソル分解の基礎)
2014 3 13(テンソル分解の基礎)Tatsuya Yokota
 
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜諒介 荒木
 
トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...
トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...
トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...JunSuzuki21
 
研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有Naoaki Okazaki
 
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)Satoshi Hara
 
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心takehikoihayashi
 
論文に関する基礎知識2016
 論文に関する基礎知識2016 論文に関する基礎知識2016
論文に関する基礎知識2016Mai Otsuki
 
時系列予測にTransformerを使うのは有効か?
時系列予測にTransformerを使うのは有効か?時系列予測にTransformerを使うのは有効か?
時系列予測にTransformerを使うのは有効か?Fumihiko Takahashi
 
生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎Koichiro Gibo
 
【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)
【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)
【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)Deep Learning JP
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Modelscvpaper. challenge
 
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京Koichi Hamada
 
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)Kota Matsui
 
画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成Yoshitaka Ushiku
 

What's hot (20)

状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
 
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
テンソル多重線形ランクの推定法について(Estimation of Multi-linear Tensor Rank)
 
CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法CV分野におけるサーベイ方法
CV分野におけるサーベイ方法
 
博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー
博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー
博士課程の誤解と真実 ー進学に向けて、両親を説得した資料をもとにー
 
Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -
Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -
Surveyから始まる研究者への道 - Stand on the shoulders of giants -
 
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
2014 3 13(テンソル分解の基礎)2014 3 13(テンソル分解の基礎)
2014 3 13(テンソル分解の基礎)
 
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
 
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
 
トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...
トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...
トップカンファレンスへの論文採択に向けて(AI研究分野版)/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...
 
研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有
 
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
 
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
相関と因果について考える:統計的因果推論、その(不)可能性の中心
 
論文に関する基礎知識2016
 論文に関する基礎知識2016 論文に関する基礎知識2016
論文に関する基礎知識2016
 
時系列予測にTransformerを使うのは有効か?
時系列予測にTransformerを使うのは有効か?時系列予測にTransformerを使うのは有効か?
時系列予測にTransformerを使うのは有効か?
 
生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎生存時間分析数理の基礎
生存時間分析数理の基礎
 
【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)
【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)
【DL輪読会】CLIPORT: What and Where Pathways for Robotic Manipulation (CoRL 2021)
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
 
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
ベイジアンネットとレコメンデーション -第5回データマイニング+WEB勉強会@東京
 
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
 
画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成画像キャプションの自動生成
画像キャプションの自動生成
 

Similar to 学振特別研究員になるために~2022年度申請版

2018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会2018
2018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会20182018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会2018
2018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会2018Matsushima Sho
 
Industry-University collaboration activities
 Industry-University collaboration activities Industry-University collaboration activities
Industry-University collaboration activities298TLO
 
高知工科大学経済系の紹介
高知工科大学経済系の紹介高知工科大学経済系の紹介
高知工科大学経済系の紹介kochiSDE
 
オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)
オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)
オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)Masaki Ito
 
2022年度調和系工学研究室配属説明会資料
2022年度調和系工学研究室配属説明会資料2022年度調和系工学研究室配属説明会資料
2022年度調和系工学研究室配属説明会資料harmonylab
 
地域公共交通の未来と公共交通オープンデータ
地域公共交通の未来と公共交通オープンデータ地域公共交通の未来と公共交通オープンデータ
地域公共交通の未来と公共交通オープンデータMasaki Ito
 
混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-
混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-
混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
 
東京研修プログラム
東京研修プログラム東京研修プログラム
東京研修プログラムJun Harada
 
ユニットの教育プログラム写真抜き20140318
ユニットの教育プログラム写真抜き20140318ユニットの教育プログラム写真抜き20140318
ユニットの教育プログラム写真抜き20140318Maki Koyama
 
因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定
因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定
因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定Koh Takeuchi
 
20210731知財学会研究会
20210731知財学会研究会20210731知財学会研究会
20210731知財学会研究会Hiroshi Maruyama
 
文京区ICTリーダー研修201502
文京区ICTリーダー研修201502文京区ICTリーダー研修201502
文京区ICTリーダー研修201502Yoshiaki Nakano
 
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクションくらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクションMasaki Ito
 
超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育
超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育
超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育Hironori Washizaki
 
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)Masahito Ohue
 
しごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイー
しごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイーしごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイー
しごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイーHironori Washizaki
 
【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用
【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用
【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用UnityTechnologiesJapan002
 
Jista kansai121031
Jista kansai121031Jista kansai121031
Jista kansai121031Issei Abe
 

Similar to 学振特別研究員になるために~2022年度申請版 (20)

2018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会2018
2018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会20182018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会2018
2018-06-15第4回高大連携 高校生・大学生交流会2018
 
Industry-University collaboration activities
 Industry-University collaboration activities Industry-University collaboration activities
Industry-University collaboration activities
 
高知工科大学経済系の紹介
高知工科大学経済系の紹介高知工科大学経済系の紹介
高知工科大学経済系の紹介
 
オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)
オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)
オープンデータが変える公共交通 〜新しいサービス・新しい利用促進〜 (IODD2015掛川会場 基調講演)
 
2022年度調和系工学研究室配属説明会資料
2022年度調和系工学研究室配属説明会資料2022年度調和系工学研究室配属説明会資料
2022年度調和系工学研究室配属説明会資料
 
地域公共交通の未来と公共交通オープンデータ
地域公共交通の未来と公共交通オープンデータ地域公共交通の未来と公共交通オープンデータ
地域公共交通の未来と公共交通オープンデータ
 
190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
190210_DLLAB 医療×AIシンポジウム_名古屋大学 藤原幸一氏
 
混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-
混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-
混沌を活かす技術と思想の温故知新 -熱機関から携帯電話、そして未来のICTへ-
 
東京研修プログラム
東京研修プログラム東京研修プログラム
東京研修プログラム
 
ユニットの教育プログラム写真抜き20140318
ユニットの教育プログラム写真抜き20140318ユニットの教育プログラム写真抜き20140318
ユニットの教育プログラム写真抜き20140318
 
因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定
因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定
因果推論を用いた 群衆移動の誘導における介入効果推定
 
20210731知財学会研究会
20210731知財学会研究会20210731知財学会研究会
20210731知財学会研究会
 
文京区ICTリーダー研修201502
文京区ICTリーダー研修201502文京区ICTリーダー研修201502
文京区ICTリーダー研修201502
 
Iecon
IeconIecon
Iecon
 
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクションくらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
 
超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育
超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育
超スマート社会時代のイノベーティブ人材育成: enPiT-ProスマートエスイーにおけるAI・IoT×ビジネス教育
 
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
計算で明らかにするタンパク質の出会いとネットワーク(FIT2016 助教が吼えるセッション)
 
しごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイー
しごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイーしごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイー
しごと能力学会 基調報告: enPiT-Pro スマートエスイー
 
【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用
【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用
【Unity道場教育スペシャル】4年制大学の教育・研究におけるUnityの活用
 
Jista kansai121031
Jista kansai121031Jista kansai121031
Jista kansai121031
 

More from Masahito Ohue

第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話Masahito Ohue
 
Learning-to-rank for ligand-based virtual screening
Learning-to-rank for ligand-based virtual screeningLearning-to-rank for ligand-based virtual screening
Learning-to-rank for ligand-based virtual screeningMasahito Ohue
 
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...Masahito Ohue
 
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...Masahito Ohue
 
出会い系タンパク質を探す旅
出会い系タンパク質を探す旅出会い系タンパク質を探す旅
出会い系タンパク質を探す旅Masahito Ohue
 
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...Masahito Ohue
 
目バーチャルスクリーニング
目バーチャルスクリーニング目バーチャルスクリーニング
目バーチャルスクリーニングMasahito Ohue
 
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価Masahito Ohue
 
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)Masahito Ohue
 
ISMB/ECCB2015読み会:大上
ISMB/ECCB2015読み会:大上ISMB/ECCB2015読み会:大上
ISMB/ECCB2015読み会:大上Masahito Ohue
 
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0Masahito Ohue
 
PrePPI: structure-based protein-protein interaction prediction
PrePPI: structure-based protein-protein interaction predictionPrePPI: structure-based protein-protein interaction prediction
PrePPI: structure-based protein-protein interaction predictionMasahito Ohue
 
Protein-protein docking-based virtual screening
Protein-protein docking-based virtual screeningProtein-protein docking-based virtual screening
Protein-protein docking-based virtual screeningMasahito Ohue
 
Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...
Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...
Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...Masahito Ohue
 
Accurate protein-protein docking with rapid calculation
Accurate protein-protein docking with rapid calculationAccurate protein-protein docking with rapid calculation
Accurate protein-protein docking with rapid calculationMasahito Ohue
 
Protein-Protein Interaction Prediction
Protein-Protein Interaction PredictionProtein-Protein Interaction Prediction
Protein-Protein Interaction PredictionMasahito Ohue
 
タンパク質は音楽を奏でるか?
タンパク質は音楽を奏でるか?タンパク質は音楽を奏でるか?
タンパク質は音楽を奏でるか?Masahito Ohue
 

More from Masahito Ohue (20)

第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
第43回分子生物学会年会フォーラム2F-11「インシリコ創薬を支える最先端情報科学」から抜粋したAlphaFold2の話
 
Learning-to-rank for ligand-based virtual screening
Learning-to-rank for ligand-based virtual screeningLearning-to-rank for ligand-based virtual screening
Learning-to-rank for ligand-based virtual screening
 
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
Parallelized pipeline for whole genome shotgun metagenomics with GHOSTZ-GPU a...
 
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
Molecular Activity Prediction Using Graph Convolutional Deep Neural Network C...
 
出会い系タンパク質を探す旅
出会い系タンパク質を探す旅出会い系タンパク質を探す旅
出会い系タンパク質を探す旅
 
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
Link Mining for Kernel-based Compound-Protein Interaction Predictions Using a...
 
目バーチャルスクリーニング
目バーチャルスクリーニング目バーチャルスクリーニング
目バーチャルスクリーニング
 
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
Microsoft Azure上でのタンパク質間相互作用予測システムの並列計算と性能評価
 
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
Finding correct protein–protein docking models using ProQDock (ISMB2016読み会, 大上)
 
ISMB/ECCB2015読み会:大上
ISMB/ECCB2015読み会:大上ISMB/ECCB2015読み会:大上
ISMB/ECCB2015読み会:大上
 
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
IIBMP2014 Lightning Talk - MEGADOCK 4.0
 
PrePPI: structure-based protein-protein interaction prediction
PrePPI: structure-based protein-protein interaction predictionPrePPI: structure-based protein-protein interaction prediction
PrePPI: structure-based protein-protein interaction prediction
 
Protein-protein docking-based virtual screening
Protein-protein docking-based virtual screeningProtein-protein docking-based virtual screening
Protein-protein docking-based virtual screening
 
Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...
Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...
Protein-Protein Interaction Prediction Based on Template-Based and de Novo Do...
 
PRML Chapter 14
PRML Chapter 14PRML Chapter 14
PRML Chapter 14
 
W8PRML5.1-5.3
W8PRML5.1-5.3W8PRML5.1-5.3
W8PRML5.1-5.3
 
Accurate protein-protein docking with rapid calculation
Accurate protein-protein docking with rapid calculationAccurate protein-protein docking with rapid calculation
Accurate protein-protein docking with rapid calculation
 
Protein-Protein Interaction Prediction
Protein-Protein Interaction PredictionProtein-Protein Interaction Prediction
Protein-Protein Interaction Prediction
 
PRML Chapter 5
PRML Chapter 5PRML Chapter 5
PRML Chapter 5
 
タンパク質は音楽を奏でるか?
タンパク質は音楽を奏でるか?タンパク質は音楽を奏でるか?
タンパク質は音楽を奏でるか?
 

Recently uploaded

変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定MILab
 
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライドShibaura Institute of Technology
 
○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)Ni sei
 
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptxGraduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptxYukiTerazawa
 
コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0satoshi59
 
JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援
JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援
JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援JUNYA SHIMAMOTO
 
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいことssuserc83f42
 

Recently uploaded (7)

変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
 
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
 
○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)
 
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptxGraduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
 
コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0
 
JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援
JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援
JMAT支援チームの心得 国保一本松病院 #日本医師会 #災害支援 #準備 #被災地支援
 
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
 

学振特別研究員になるために~2022年度申請版