This study demonstrates the feasibility of point cloud-based proactive link quality prediction for millimeter-wave (mmWave) communications. Image-based methods to quantitatively and deterministically predict future received signal strength using machine learning from time series of depth images to mitigate the human body line-of-sight (LOS) path blockage in mmWave communications have been proposed. However, image-based methods have been limited in applicable environments because camera images may contain private information. Thus, this study demonstrates the feasibility of using point clouds obtained from light detection and ranging (LiDAR) for the mmWave link quality prediction. Point clouds represent three-dimensional (3D) spaces as a set of points and are sparser and less likely to contain sensitive information than camera images. Additionally, point clouds provide 3D position and motion information, which is necessary for understanding the radio propagation environment involving pedestrians. This study designs the mmWave link quality prediction method and conducts two experimental evaluations using different types of point clouds obtained from LiDAR and depth cameras, as well as different numerical indicators of link quality, received signal strength and throughput. Based on these experiments, our proposed method can predict future large attenuation of mmWave link quality due to LOS blockage by human bodies, therefore our point cloud-based method can be an alternative to image-based methods.

回忆疗法是基于记忆的回忆，是心理保健。但是，该方法的有效性在个体之间有所不同。为了解决这个问题，有必要提供更多个性化的支持；因此，本研究采用了基于思想理性（ACT-R）的认知体系结构自适应控制的个人记忆回忆的计算模型。反映用户状态的ACT-R内存模型有望促进个人回忆。在这项研究中，我们提出了一种通过与内存模型的重复相互作用来估算用户内部状态的方法。该模型包含用户的LIFELOG，向用户展示了一个内存项（刺激），并根据调整模型的内部参数的刺激接收用户对刺激的响应。通过重复这些过程，模型的参数将反映用户的内部状态。为了确认所提出方法的可行性，我们在使用合并该模型的系统时分析了用户的话语。结果证实了该方法从用户的话语中估算模型的内存检索参数的能力。此外，该方法估计使用系统引起的用户情绪变化的能力得到了证实。这些结果支持估计人类内部状态的交互式方法的可行性，这最终将有助于诱导记忆回忆和情绪为我们的幸福感。

对外部刺激做出反应的触觉传入，例如（RA）和Pacinian（PC）传入，可以使复杂的动作（例如抓住，抚摸和识别对象）。要深入了解这些动作引起的触觉感觉，需要揭示触觉传入的活动。为此，我们为振动刺激的每种触觉传入开发了一个计算模型，结合了有限元分析有限元方法（FEM）分析和代表神经特征的泄漏的集成和火力模型。该计算模型可以轻松估计触觉传入的神经活动，而无需测量生物学数据。使用FEM分析计算的皮肤变形被取代为集成与火力模型，作为计算每种触觉传入的膜电位的电流输入。我们使用报道的生物学数据在集成和火力模型中优化了参数。然后，我们计算了数值模型对正弦，二氢和白噪声机械刺激的响应，以验证提出的数值模型。从结果来看，计算模型很好地再现了对振动刺激的神经反应，例如正弦，二氢和噪声刺激，并与可以模拟对振动刺激的响应的相似计算模型进行了优越的比较。

贝叶斯优化有效地优化了黑盒问题中的参数。但是，在有限的试验中，该方法对于高维参数不起作用。可以通过非线性将其嵌入低维空间来有效地探索参数。但是，不能考虑约束。我们提出了将参数分解组合到非线性嵌入中，以考虑在高维贝叶斯优化中考虑已知的平等和未知不平等约束。我们将提出的方法应用于粉末称重任务，作为使用情况。根据实验结果，与手动参数调整相比，提出的方法考虑了约束，并将试验数量减少约66％。

本文提出了一个新的语音转换（VC）任务，从人类语音到类似狗的语音，同时保留语言信息，作为人类到非人类生物语音转换（H2NH-VC）任务的一个例子。尽管大多数VC研究都涉及人类VC，但H2NH-VC旨在将人类的言论转变为非人类生物式的言语。非平行VC允许我们开发H2NH-VC，因为我们无法收集非人类生物说人类语言的并行数据集。在这项研究中，我们建议将狗用作非人类生物目标域的一个例子，并定义“像狗一样说话”任务。为了阐明“像狗一样说话”任务的可能性和特征，我们使用现有的代表性非平行VC方法进行了比较实验，以声学特征（Mel-Cepstral系数和MEL-SPECTROGINS），网络体系结构（五个不同的kernel- kernel--尺寸设置）和训练标准（基于差异自动编码器（VAE）基于对抗性网络）。最后，使用平均意见分数评估了转换后的声音：狗的声音，声音质量和可理解性以及字符错误率（CER）。该实验表明，梅尔光谱图的使用改善了转换后的语音的类似狗，而保留语言信息则具有挑战性。强调了H2NH-VC当前VC方法的挑战和局限性。

指导屏幕外兴趣点（POI）是一种为小屏幕设备的用户提供其他信息的实用方法，例如智能设备和头部安装的显示器。流行的先前方法涉及在屏幕上显示一个称为楔形的原始图，以供用户估算隐形顶点上的屏幕外POI。因为他们利用称为Amodal完成的认知过程，即使一部分被阻塞，用户也可以想象整个数字，因此本地化准确性也会受到偏见和个体差异的影响。为了提高准确性，我们建议使用考虑影响影响的认知成本来优化该数字。我们还设计了具有不同参数的两种优化类型：无偏的Optwedge（UOW）和偏置Optwedge（Bow）。实验结果表明，与启发式方法相比，OPTWEDGE对近距离的指导更加准确。

The purpose of this study is to introduce new design-criteria for next-generation hyperparameter optimization software. The criteria we propose include (1) define-by-run API that allows users to construct the parameter search space dynamically, (2) efficient implementation of both searching and pruning strategies, and (3) easy-to-setup, versatile architecture that can be deployed for various purposes, ranging from scalable distributed computing to light-weight experiment conducted via interactive interface. In order to prove our point, we will introduce Optuna, an optimization software which is a culmination of our effort in the development of a next generation optimization software. As an optimization software designed with define-by-run principle, Optuna is particularly the first of its kind. We will present the design-techniques that became necessary in the development of the software that meets the above criteria, and demonstrate the power of our new design through experimental results and real world applications. Our software is available under the MIT license (https://github.com/pfnet/optuna/).