我国城市正面临大量的城市更新与城市空间优化的需求，在对空间形态精细化控制层面，城市设计发挥重要作用。其中，通过控制沿街建筑形态来重新塑造街道空间、优化空间质量，关系到人对城市风貌、舒适性与城市活动的直接体验。在控制方法上，城市设计导则推行量化指标如贴线率等来控制沿街建筑形态，然而由于我国城市中心区权属地块复杂、现行管控法规对形态作用结果不清晰、空间质量的标准不一等原因，指标在很多实际情况下难以落实。为此，项目在研究分类法和已有城市法规自洽性的基础上，以优化空间质量为目标，探索可操作性强的城市中心区沿街建筑

针对目前肺部4D-CT 图像的肿瘤病灶勾画效率低和精确性不足的问题，研究和建立一种能自动精确分割各呼吸时相图像中的肺癌病灶并对其呼吸运动进行跟踪的新方法。对4D-CT 中的肺癌病灶这种形状不规则目标的非刚性周期运动轨迹场进行数学建模，既考虑单个质点的运动轨迹在时间上的连续性和光滑性，又考虑同一组织内不同质点的运动轨迹在空间上的连续性和光滑性，同时兼顾运动轨迹场在不同组织间的非连续性。通过研究三维目标分割与运动轨迹跟踪之间的相互影响和作用，发掘4D-CT 各呼吸时相图像之间的关联信息，让病灶分割与运动轨迹跟

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Project 2 ? Replication Fork Repair PROJECT SUMMARY/ABSTRACT Despite active repair and proofreading mechanisms, the replication machinery encounters unrepaired lesions and other forms of replication stress every cell division cycle. Therefore, completing

目標とする機械学習デザインパターンや関連パターンの扱いについて初期的な仕組みの試験実装を進め、それぞれ論文発表を実現した。機械学習の振る舞いはデータに依存し、非決定性や不確実性を持つ。その高信頼化と高効率開発には、特定文脈で頻出する問題と解決策の資産化と再利用が欠かせず、代表者やGoogleほか多くの研究者・実務家が、データの表現から機械学習モデルの訓練、システムの運用に至るライフサイクル上で機械学習パターンを文書化しつつある。しかし、機械学習パターンが扱う対象は訓練データから機械学習モデル、システムまで

全ての課題が順調に進捗している。課題1は、これまでに価値を損なわない情報の収集・作成手法を検討出来ており、来年度以降はB5Gテストベッド上への実装、及びP4を用いたネットワーク機器における証拠の収集方法について検討出来る予定であるため、順調に進捗していると考える。課題2は、情報システムを扱うユーザとデータの正しさの検証に取り組んでおり、一定の成果を上げている。また付随する仮想化基盤の信頼性を高めるセキュリティ技術にも取り組んでおり、順調に進捗していると言える。課題3では、センサデータの信頼性を検証するため