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Kenji Tanaka

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Publications associées (20)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

A phase-contrast-imaging core fluctuation diagnostic and first-principles turbulence modeling for JT-60SA

Stephan Brunner, Stefano Coda, Matthieu Toussaint, Aylwin Iantchenko, Kenji Tanaka

A core fluctuation diagnostic based on the phase-contrast imaging (PCI) technique has been designed for the JT-60SA tokamak, with the assistance of a synthetic diagnostic coupled to a gyrokinetic code. Using a tangentially viewing geometry, this system wou ...

IOP Publishing Ltd2021

Advances in the physics studies for the JT-60SA tokamak exploitation and research plan

Stefano Coda, Marco Wischmeier, Javier García Hernández, Leonardo Pigatto, Aylwin Iantchenko, Matteo Vallar, Kenji Tanaka, Samuele Mazzi

JT-60SA, the largest tokamak that will operate before ITER, has been designed and built jointly by Japan and Europe, and is due to start operation in 2020. Its main missions are to support ITER exploitation and to contribute to the demonstration fusion rea ...

2020

Deep neural networks for plasma tomography with applications to JET and COMPASS

Patrick Blanchard, Basil Duval, Ambrogio Fasoli, Richard Pitts, Olivier Sauter, Henri Weisen, Marco Wischmeier, Jan Horacek, Yann Camenen, Jonathan Graves, Francesca Maria Poli, Duccio Testa, Emiliano Fable, Mikhail Maslov, Javier García Hernández, Federico Alberto Alfredo Felici, Daniele Brunetti, Dalziel Joseph Wilson, Antoine Pierre Emmanuel Alexis Merle, Federico Nespoli, Anna Teplukhina, Leonardo Pigatto, Hamish William Patten, Alberto Mariani, Nicola Vianello, Antonio José Pereira de Figueiredo, Samuel Lanthaler, Cristian Sommariva, Davide Galassi, Alessandro Pau, Yao Zhou, Otto Asunta, Kenji Tanaka, Haomin Sun, Michele Marin, Yiming Li, Gergely Papp, Bernhard Sieglin

Convolutional neural networks (CNNs) have found applications in many image processing tasks, such as feature extraction, image classification, and object recognition. It has also been shown that the inverse of CNNs, so-called deconvolutional neural network ...

2019