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論文 【 表示 ／ 非表示 】
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Association of density and sound-speed contrast with maturity stage of Antarctic krill in the eastern Indian sector of the Southern Ocean
R. Matsukura, H. Doiguchi, N. Yamamoto, K. Abe, K. Amakasu, Y. Fukuda, K. Hasegawa, T. Mukai, and H. Murase , 2024年09月
Fisheries Science
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Biomass of Antarctic krill (Euphausia superba) in the eastern Indian sector of the Southern Ocean (80–150°E) in the 2018–19 austral summer
K. Abe, R. Matsukura, N. Yamamoto, K. Amakasu, R. Nagata, and H. Murase , 2023年09月
Progress in Oceanography , 218 , 103107
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Volume backscattering spectra measurements of Antarctic krill using a broadband echosounder
N. Yamamoto, K. Amakasu, K. Abe, R. Matsukura, T. Imaizumi, T. Matsuura, and H. Murase , 2023年05月
Fisheries Science , 89 (3) , 301 - 315
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Effects of fast Fourier transform window size on the target strength spectra of tungsten carbide spheres
J. Liu, B. Saygili, A. Iwasa, N. Yamamoto, T. Imaizumi, and K. Amakasu , 2023年03月
Fisheries Science , 89 (2) , 147 - 157
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Estimated ammonium regeneration potentials of two common euphausiid species (Euphausia superba and E. crystallorophias) off Adélie Land, East Antarctica, in austral summer, 2008
A. Ono, F. Hashihama, K. Amakasu, and M. Moteki , 2022年09月
Polar Biology , 45 (9) , 1523 - 1528
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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高分解能魚群探知機による魚種判別への挑戦-機械学習による魚群エコーの特徴分析-
研究期間: 2020年07月 - 2023年03月 代表者: 甘糟和男
挑戦的研究（萌芽） 研究代表者 20K21329
適切な漁獲や正確な資源量推定を可能とするために、魚群探知機に映った魚群の魚種を判別できるようにしたい。そこで本研究では、魚種ごとに異なると考えられる魚群の内部構造に注目し、高分解能な魚群探知機を使用して魚群内部の個々の魚まで観測できるようにする。さらに、内部構造の特徴量（魚の個体間距離、推定体長、遊泳行動など）を抽出し、魚群によって内部構造の特徴量に規則性やパターンがあるか機械学習手法の一つである「教師なし機械学習」によって明らかにする。これにより、魚群探知機による魚種判別へ道を開く。
授業科目 【 表示 ／ 非表示 】
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担当授業（学部）
応用海洋工学実験
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応用海洋工学研究の最前線
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海洋計測学
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海洋資源エネルギー学実習Ⅰ
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海洋音響学
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担当授業（大学院）
データサイエンス演習
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海洋資源エネルギー学特別演習
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海洋資源エネルギー学特別研究
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海洋音響計測学
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環境保全システム学特別研究
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担当授業（専攻科）
航海学演習