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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| MVE, VRSJ-SIG-MR, IPSJ-EC, HI-SIG-DeMO, VRSJ-SIG-CS (連催) |
2022-10-06 16:40 |
北海道 | 北海道釧路市 阿寒湖まりむ館（仮）＋オンライン開催 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
風覚のテレプレゼンスのための風のセンシングとディスプレイシステムの基礎検討 ○青木大典・萩森大貴・ペルスキア エルナンデス モニカ・磯山直也・内山英昭・清川 清（奈良先端大）  MVE2022-26 |
ひとりでもしくは友人や家族と共に散歩やランニングなどの屋外活動を楽しむことはよくある．しかし，地理的，身体的な理由でその... [more] | MVE2022-26 pp.46-51 |
| MVE, ITE-HI (連催) |
2017-06-01 13:25 |
東京 | 東京大学 弥生講堂アネックス セイホクギャラリー | 実写VRのための複数全天周動画の合成手法に関する基礎検討 ○水口直哉・青木大樹・鳴海拓志・谷川智洋・廣瀬通孝（東大） MVE2017-6 |
博物館では，保管されている文化財を単に展示するだけではなく，それが実際に使われていた状況や環 境をデジタルアーカイブし... [more] |
MVE2017-6 pp.43-48 |
| NS, CQ, ICM, NV (併催) |
2016-11-25 15:00 |
山口 | 下関商工会議所 | ［奨励講演］Wi-SUNデバイスを活用した監視システムにおける消費電力特性評価 青木大樹・○金井謙治・甲藤二郎・中里秀則・津田俊隆（早大） NS2016-114 |
本稿では，Wireless Smart Utility Network (Wi-SUN)デバイスを活用した監視システムに... [more] | NS2016-114 pp.73-78 |
| NS, CS, IN, NV (併催) |
2016-09-30 09:10 |
宮城 | 東北大学 | 無線LANによる位置推定におけるアクセスポイント移設校正に関する一検討 ○青木大雅・相河 聡（兵庫県立大） CS2016-35 |
屋内で高精度な位置推定を行う手法として，無線LANの受信強度を用いたFinger Print方式がある．この手法はAP(... [more] | CS2016-35 pp.29-34 |
| NS, IN (併催) |
2016-03-04 09:30 |
宮崎 | フェニックス・シーガイア・リゾート（宮崎） | ICNを想定したネットワーク消費電力量評価 青木大樹・竹中幸子・○金井謙治・甲藤二郎・中里秀則（早大）・広瀬真里枝（パナソニック アドバンストテクノロジー） NS2015-205 |
Information Centric Networking (ICN)はIPアドレスの代わりにコンテンツ名を利用する新... [more] | NS2015-205 pp.213-217 |
| MI | 2016-01-19 13:20 |
沖縄 | 那覇市ぶんかテンブス館 | ヘテロダイン検波を用いるテラヘルツ波イメージングの基礎的検討 ○青木 大（山形大）・佐々木芳彰（理研）・湯浅哲也（山形大）・大谷知行（理研） MI2015-92 |
[more] | MI2015-92 pp.93-98 |
| MI | 2015-03-03 09:00 |
沖縄 | 石垣島 ホテルミヤヒラ | マルチピンホールによる蛍光X線CTの検出限界の改善 ○笹谷典太（山形大）・砂口尚輝（群馬大）・青木 大・湯浅哲也（山形大）・兵藤一行（高エネルギー加速器研究機構）・銭谷 勉（国立循環器病センター） MI2014-88 |
本研究グループではこれまでに，ピンホールを用いた3次元蛍光X線CTの撮像法を開発した．しかし，ピンホールを通過する蛍光X... [more] | MI2014-88 pp.161-166 |
| MW | 2014-03-05 10:55 |
愛媛 | 愛媛大学 | マルチバンド共振器とSIRを用いた有極特性を有するLTCC基板で構成した小型分波回路に関する一検討 ○青木大地・和田光司（電通大）・村田龍司・原 浩史・海老原 均（太陽誘電モバイルテクノロジー）・大島心平（小山高専） MW2013-214 |
[more] | MW2013-214 pp.101-106 |
| NC, IPSJ-BIO (連催) |
2012-06-28 09:20 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | 追加学習型主成分分析の高速化と顔画像認識への応用 ○青木大二郎・小澤誠一（神戸大） NC2012-1 |
従来の追加学習型主成分分析(IPCA)では, 訓練データが一つまたは少数ずつ与えられるたびに固有値問題を解く必要がある.... [more] | NC2012-1 pp.1-6 |
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