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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
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM
(連催)
(併催) [詳細]
2021-12-01
09:45
ONLINE オンライン開催 FVFを応用したPSRR帯域拡張回路を搭載した脳波計測ウェアラブルデバイス向け低消費LDO
三井健司兼本大輔毎田 修廣瀬哲也阪大VLD2021-18 ICD2021-28 DC2021-24 RECONF2021-26
本稿では脳波計測ウェアラブルデバイス向けにフリップドボルテージフォロワ(FVF)を応用しPSRR(Power Suppl... [more] VLD2021-18 ICD2021-28 DC2021-24 RECONF2021-26
pp.7-12
NLP, MSS
(併催)
2019-03-14
15:35
福井 福井大学 文京キャンパス 繰り返し誤り検出型のクラスタリング手法に適用したニューラルネットワークのDropout層の効果
渡邉大志山内将行広島工大)・田中 衞上智大NLP2018-130
IoT は大きく発展し続けており,インターネット上の雑然としたビックデータを有効に扱う必要が益々高まりつつある.
この... [more]
NLP2018-130
pp.31-36
EMCJ, IEE-EMC, IEE-MAG
(連催)
2018-11-22
15:10
海外 KAIST(韓国大田市) Ground Integrity Analysis in an On-chip Low-Dropout Regulator to PCB Hierarchical Power Distribution Network
Shinyoung ParkSubin KimJoungho KimKAISTEMCJ2018-77
Ground noise generated from external switching circuits can ... [more] EMCJ2018-77
p.57
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 Analysis of Dropout in online learning
Kazuyuki HaraNihon Univ.IBISML2017-61
今日、ディープラーニングは物体認識、音声認識の分野で不可欠なツールとなっている。この学習では膨大
な素子、非常に深い階... [more]
IBISML2017-61
pp.201-206
NLP 2017-05-11
14:05
岡山 岡山理科大学 結合カオス写像を用いたニューラルネットワークの学習
佐藤 柊生田智敬中村雄一阿南高専)・上手洋子西尾芳文徳島大NLP2017-9
近年,人間の脳の構造をモデルにしたニューラルネットワークと呼ばれるネットワークの研究が盛んに行われている.現在,階層型の... [more] NLP2017-9
pp.43-46
NC, NLP
(併催)
2016-01-29
16:15
福岡 九州工業大学 若松キャンパス 新しいDropout法の提案と動特性の解析
斎藤大輔近藤 佑原 一之日大NC2015-67
Deep learningはネットワーク規模が大きくかつ多くのユニットから構成されているため,過学習を起こしやすい.その... [more] NC2015-67
pp.55-60
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Combination of LSTM and CNN on recognizing mathematical symbols
Hai Nguyen DaiAnh Le DucMasaki NakagawaTUATIBISML2014-73
(事前公開アブストラクト) combining classifiers is an approach that has ... [more] IBISML2014-73
pp.287-292
ICD, SDM
(共催)
2012-08-03
13:10
北海道 札幌市男女共同参画センター 薄膜MOSトランジスタを用いた40nm CMOS高速応答デジタルLDOレギュレータ
小野内雅文大津賀一雄五十嵐康人池谷豊人森田貞幸ルネサス エレクトロニクス)・石橋孝一郎電通大)・柳沢一正ルネサス エレクトロニクスSDM2012-82 ICD2012-50
薄膜MOSトランジスタを用いた40nm CMOS高速応答デジタルLDOレギュレータを試作した。試作LDOでは印加電圧緩和... [more] SDM2012-82 ICD2012-50
pp.105-110
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