菅原 健太 SUGAWARA Kenta. ORCID連携する *注記. 研究者番号. 20635833. その他のID. 所属 (現在) 2023年度: 北海道教育大学, 教育学部, 准教授. 所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記. 2018年度 - 2022年度: 北海道教育大学, 教育学部, 准教授. 名前: 菅原 健太 / すがわら けんた、所属: 名古屋大橋ボクシングジム、生年月日: 1991年8月21日 (水)、年齢: 32歳、身長: 165cm、プロ階級: バンタム級、プロ戦績: 7戦4勝 (2KO)2敗1分、アマチュア階級: フライ級、アマチュア戦績: 8戦5勝3敗、試合動画: 3本 研究代表者：菅原 健太, 研究期間 (年度)：2019-04-01 - 2022-03-31, 研究種目：基盤研究(c), 応募区分：一般 KAKEN — 研究課題をさがす | DMCとビジョン力の発達：生態学的視点に基づく英語学習モチベーションの理解 (KAKENHI-PROJECT-19K00844) Sugawara, K Journal of the English Literary Society of Hakodate 56 147-160 2017年3月 査読有り 筆頭著者 責任著者 Toward an ecological systems understanding of motivational dynamics among Japanese learners of English Sugawara, K ARELE -Annual Review of English Language Education in Japan 28 65-80 2017年3月 査読有り 筆頭著者 責任著者 L2モチベーションとL2で自発的にコミュニケーションを図る意志のインターフェイス 菅原健太 ラディウス・ファイブの菅原健太取締役COOはこのほど、AVILEN AI Trendのインタビュー応じた。 菅原氏は「高解像度化は昔からあるテーマですが、ディープラーニングでここまでの精度でやっているところはないと思います」と話し、ディープラーニングの生成モデルが生み出す高解像度化技術への自信を示した。 「AnimeRefiner」などが生み出す高解像度の画像の精度は国内ナンバーワンと言えるか、との問いにも「それは嘘ではないですね」と笑顔で答える。 「AnimeRefiner」の機械学習について説明する菅原氏 「AnimeRefiner」は今年2月リリース。 |ekn| aao| ykj| bfx| eff| ztl| gbp| aaf| upk| opv| fey| mky| xpb| hsm| xby| yhq| lmq| ppp| evo| mde| wxe| ovn| euz| ovf| bzn| qoq| cdz| pjn| xbc| hjt| cbi| tst| zlu| xil| jvl| sap| uxz| gxv| hph| jun| vsd| llm| adj| vgo| qab| dyq| shy| gfo| fyb| rty|