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回路とシステム研究会 (CAS)  (検索条件: 2018年度)

「from:2018-10-18 to:2018-10-18」による検索結果

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講演検索結果
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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
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
10:00
宮城 東北大学 高位合成における電力を考慮したMBU耐性について
井上恵介国際高専CAS2018-37 NLP2018-72
 [more] CAS2018-37 NLP2018-72
pp.1-6
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
10:25
宮城 東北大学 婚姻の相互作用の数学モデリングについて
岡崎秀晃小澤和也磯貝海斗湘南工科大CAS2018-38 NLP2018-73
 [more] CAS2018-38 NLP2018-73
pp.7-11
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
10:50
宮城 東北大学 タイセット系における要素の総和と共有辺数との相関分析
井門史貴篠宮紀彦創価大CAS2018-39 NLP2018-74
情報通信ネットワークにおいて,タイセットを用いて経路を迂回させる障害復旧方式では,各タイセットの要素となる辺の数が,障害... [more] CAS2018-39 NLP2018-74
pp.13-17
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
11:25
宮城 東北大学 視覚探索時の眼球運動のモデリングの試み
前田義信小寺龍之介津野将行新潟大)・小澤 誠野村泰伸阪大)・塚田 章富山高専CAS2018-40 NLP2018-75
モニタ上にN個の文字がランダムに並べられた中から,特定のターゲット文字を発見するまでの時間はNではなくlogNに比例する... [more] CAS2018-40 NLP2018-75
pp.19-24
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
11:50
宮城 東北大学 結合振動子によって制御された小型2輪移動型ロボット群フォーメーションの実機検証システム
山嵜拓海奈良高専)・藤井尚史小西啓治阪府大)・大谷真弘奈良高専)・原 尚之阪府大CAS2018-41 NLP2018-76
筆者らは,結合振動子のダイナミクスに基づいて制御されたロボット群のフォーメーションに関する理論的な検討を進めてきた.しか... [more] CAS2018-41 NLP2018-76
pp.25-30
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
13:15
宮城 東北大学 [招待講演]ブレインモルフィックコンピューティングとエッジAIハードウェア
堀尾喜彦東北大CAS2018-42 NLP2018-77
本講演では,脳に特徴的に創発するような効率的で高性能な情報処理様式の実現を目指した,ブレインモルフィックコンピューティン... [more] CAS2018-42 NLP2018-77
pp.31-32
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
14:15
宮城 東北大学 ネットワーク構造の違いが因果関係の推定精度に与える影響について
澤田和弥東京理科大)・島田 裕埼玉大)・池口 徹東京理科大CAS2018-43 NLP2018-78
本稿では,力学系の埋め込み理論に基づく因果性の推定手法であるConvergent Cross Mappingを結合ロジス... [more] CAS2018-43 NLP2018-78
pp.33-38
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
14:40
宮城 東北大学 差分進化法SHADEの多目的最適化問題への応用
大戸雄一朗木村貴幸日本工大CAS2018-44 NLP2018-79
多目的最適化問題は, 競合する複数の目的を最適化し, パレート最適解を得ることを目的とする. この解法において, 多種多... [more] CAS2018-44 NLP2018-79
pp.39-44
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
15:05
宮城 東北大学 カオス乱数の性能に与える数値計算精度の影響
金丸志生東京理科大)・島田 裕埼玉大)・藤原寛太郎東大)・池口 徹東京理科大CAS2018-45 NLP2018-80
本稿では, 長期予測が不可能とされるカオスダイナミクスを利用することで, 性能の良い乱数列が作れるかを調査している. 具... [more] CAS2018-45 NLP2018-80
pp.45-50
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
15:30
宮城 東北大学 異なる不応性を有するニューラルネットワークによるグラフ的シュタイナー木問題の解探索性能の比較
藤田実沙東京理科大)・木村貴幸日本工大)・池口 徹東京理科大CAS2018-46 NLP2018-81
我々は既に,カオスニューラルネットワークを用いたグラフ的シュタイナー木問題の解法を提案し,それが良い性能を示すことを報告... [more] CAS2018-46 NLP2018-81
pp.51-56
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
16:05
宮城 東北大学 [招待講演]自撮り可能な近赤外カラー高速眼底カメラの技術
竹原浩成奈良先端大)・角 博文東大)・白髭大貴笹川清隆徳田 崇奈良先端大)・渡辺義浩東工大)・岸 則政石川正俊東大)・太田 淳奈良先端大CAS2018-47 NLP2018-82
 [more] CAS2018-47 NLP2018-82
pp.57-60
CAS, NLP
(共催)
2018-10-18
16:50
宮城 東北大学 [招待講演]心血管系の病態理解を目的とした数理モデルと数値シミュレーション
水藤 寛東北大CAS2018-48 NLP2018-83
 [more] CAS2018-48 NLP2018-83
p.61
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
09:30
宮城 東北大学 Extreme Learning Machineを用いた歩容による人物認証
紅谷颯杜安達雅春東京電機大CAS2018-49 NLP2018-84
本研究ではExtreme Learning Machine(ELM)を用いた人物認証の手法を提案する. 歩容特徴を含んだ... [more] CAS2018-49 NLP2018-84
pp.63-68
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
09:55
宮城 東北大学 深層学習によるオートオークション落札価格予測
櫻井大宙工藤大輝茨城大)・長谷川恵理子下山力三福西亮介黛 広樹プロトコーポレーション)・鈴木智也茨城大CAS2018-50 NLP2018-85
中古車買取業者はオートオークションでの落札価格を予測して買取価格を査定する.
しかし中古車は走行距離や車検残月など個車... [more]
CAS2018-50 NLP2018-85
pp.69-74
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
10:20
宮城 東北大学 非線形回路の直流動作点解析のための効率的な可変利得ホモトピー法
山村清隆島田 巧中大CAS2018-51 NLP2018-86
回路シミュレーションにおける直流動作点解析の非収束問題を理論面・実用面の両方から解決する方法として,ホモトピー法に関する... [more] CAS2018-51 NLP2018-86
pp.75-79
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
10:55
宮城 東北大学 トポロジの低速な切り替えによるリング型遅延結合発振器ネットワークの振動抑制
岩本 哲阪府大)・杉谷栄規茨城大)・小西啓治原 尚之阪府大CAS2018-52 NLP2018-87
本報告では,遅延結合発振器ネットワークにおける,ネットワークトポロジの低速な切り替えが誘発する収束現象の詳しい調査を行う... [more] CAS2018-52 NLP2018-87
pp.81-86
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
11:20
宮城 東北大学 梯子型に結合された区分定数発振器でみられる同期現象と位相反転波動の解析
小林 輝坪根 正長岡技科大CAS2018-53 NLP2018-88
本研究では,複数の区分定数発振器をヒステリシス素子で梯子状に結合した系について検討する.発振器の結合系は多様な自然現象を... [more] CAS2018-53 NLP2018-88
pp.87-92
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
11:45
宮城 東北大学 十字型発振器アレー上で位相反転波動が伝搬している時の瞬時有効電力と瞬時無効電力の振る舞いの調査
平野里佳田中幹也高野涼平山内将行広島工大CAS2018-54 NLP2018-89
 [more] CAS2018-54 NLP2018-89
pp.93-98
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
13:20
宮城 東北大学 EVカート用モデル設計と加速条件最適化実験の一試行
藤井春弥林 磊有馬理仁福井正博立命館大CAS2018-55 NLP2018-90
あらまし 電気自動車(EV)はグリーンエネルギー車として市場を拡大している.グリーンエネルギー車の開発において,モデル... [more] CAS2018-55 NLP2018-90
pp.99-102
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
13:45
宮城 東北大学 伝搬遅延を含む等価回路による放射と共振のモデル化
久門尚史仲田涼馬松嶋 徹和田修己京大CAS2018-56 NLP2018-91
 [more] CAS2018-56 NLP2018-91
pp.103-108
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