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講演検索結果
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 132件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
R 2021-07-17
13:00
ONLINE オンライン開催 逆ガウス分布における無情報事前分布
作村建紀法政大)・柳本武美統数研
 [more]
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
(連催) [詳細]
2021-06-28
13:00
沖縄 琉球大学 Nonparametric Bayesian Deep Visualization
石塚治也ブリヂストン)・持橋大地統計数理研
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
SANE, SAT
(併催)
2021-02-18
11:00
ONLINE オンライン開催 光運用計画立案装置(LGNP)によるネットワーク運用手法 ~ 宇宙光直接通信技術 ~
向井達也JAXA)・高山佳久東海大)・浅間 孝八木伸浩TISSANE2020-58
OICETS実験地上システム及びIOAG/OLSG報告書に基づき、JAXAは、大学及び企業と協力し、宇宙と地上間の光直接... [more] SANE2020-58
pp.1-6
IE, ITS
(共催)
ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
(連催) [詳細]
2021-02-18
17:05
ONLINE オンライン開催 形状と素材を反映した特徴を用いたGANによるデザイン創成
松村 駿相澤清晴東大)・本多篤史黒越誠治デジサーチアンドアドバタイジングITS2020-34 IE2020-48
デザイナーが新たなデザインを考える際には,既存の形状と素材のデザインを参照して新たなデザインを作り出すことが多い.本研究... [more] ITS2020-34 IE2020-48
pp.43-48
CPSY, RECONF, VLD
(共催)
IPSJ-ARC, IPSJ-SLDM
(共催)
(連催) [詳細]
2021-01-26
09:00
ONLINE オンライン開催 FPGAを用いたデータベースクエリ処理の高速化
尾作洋彦電通大)・吉見真聡TIS)・策力木格吉永 努電通大VLD2020-55 CPSY2020-38 RECONF2020-74
ビッグデータ解析は演算あたりのデータ量が多く,主記憶へのデータ転送がボトルネックになりやすい.そこで,FPGAで構成した... [more] VLD2020-55 CPSY2020-38 RECONF2020-74
pp.90-95
SIP, IT, RCS
(共催)
2021-01-21
14:40
ONLINE オンライン開催 [招待講演]非凸制約つき推定法における確率伝搬法
坂田綾香統計数理研IT2020-79 SIP2020-57 RCS2020-170
本稿では,非凸スパース制約の最小化問題として定式化された圧縮センシングにおける信号復元を考える.ここではSmoothly... [more] IT2020-79 SIP2020-57 RCS2020-170
pp.93-98
IBISML 2020-10-20
10:50
ONLINE オンライン開催 タイヤ振動データを用いた道路状態推定システムの運用
川真田 智ブリヂストン)・松井知子統計数理研)・西田三博真砂 剛ブリヂストンIBISML2020-10
タイヤセンサー情報から路面状態を推定し、安全走行支援するシステムでは、(1) タイヤデータから頑健、かつ高速・軽量な演算... [more] IBISML2020-10
pp.14-19
RECONF 2020-09-11
16:00
ONLINE オンライン開催 FPGAを対象としたCNN推論最適化ツール TAI Compiler
中原啓貴トウキョウ アーチザン インテリジェンスRECONF2020-29
 [more] RECONF2020-29
pp.60-65
CQ 2020-09-03
14:20
大阪 大阪大学中之島センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ニューラルネットワークを用いる気象レーダ向け自動クラッタ識別技術
木本圭優青木朝海山口恵一五味宏一郎東芝)・山田亜希子和田将一東芝インフラシステムズCQ2020-40
 [more] CQ2020-40
pp.33-38
CPSY, DC
(共催)
IPSJ-ARC
(連催) [詳細]
2020-07-31
11:30
ONLINE オンライン開催 分散協調キャッシュサーバ処理のFPGAオフロード
山岸徹平電通大)・吉見真聡TIS)・策力木格吉永 努電通大CPSY2020-10 DC2020-10
動画配信サービスの普及により増大しているインターネット通信量を削減するため,複数のキャッシュサーバを組み合わせて動作する... [more] CPSY2020-10 DC2020-10
pp.61-66
CCS 2020-03-25
16:55
東京 法政大学(市ケ谷キャンパス)
(開催中止,技報発行あり)
[招待講演]非凸正則化を用いた信号復元と非凸性制御
坂田綾香統計数理研CCS2019-36
 [more] CCS2019-36
pp.9-12
PRMU, IPSJ-CVIM
(連催)
2020-03-16
15:10
京都 京都大学
(開催中止,技報発行あり)
異なる倍率の走査型電子顕微鏡像を用いた金属材料の解析
伊藤龍之介亀山啓輔筑波大)・日野英逸統計数理研PRMU2019-78
近年、様々な性質を持った金属材料の開発を高速化するために、開発および検証のプロセスの効率化が急務となっている。特に、材料... [more] PRMU2019-78
pp.71-76
IBISML 2020-03-10
13:25
京都 京都大学
(開催中止,技報発行あり)
最頻値推定量を用いた主成分分析の提案
三戸圭史筑波大)・日野英逸統計数理研/理研IBISML2019-34
主成分分析は次元削減や可視化のようなデータ分析のための手法として広く一般に用いられている.しかしながら外れ値に対して脆弱... [more] IBISML2019-34
pp.9-16
IBISML 2020-03-11
10:10
京都 京都大学
(開催中止,技報発行あり)
Relative Sentence Embeddingsに基づく文集合の可視化
石塚治也ブリヂストン)・持橋大地統計数理研IBISML2019-42
文の可視化は,蓄積する言語データにどのような意味的まとまりが存在するのかという全体像を把握することができ,企業などの組織... [more] IBISML2019-42
pp.63-70
CPSY, DC
(共催)
IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB, IPSJ-ARC
(共催)
(連催) [詳細]
2020-02-27
17:40
鹿児島 与論町中央公民館 モバイル分散・協調キャッシュにおける事前プッシュ配信による通信量削減
城間隆行電通大)・吉見真聡TIS)・策力木格吉永 努電通大CPSY2019-97 DC2019-103
動画配信サービス(Video-on-Demand,VoD)の成長と普及により,短時間でインターネットを流通するデータ量の... [more] CPSY2019-97 DC2019-103
pp.57-61
IPSJ-SLDM, IPSJ-ARC
(共催)
RECONF, VLD, CPSY
(共催)
(連催) [詳細]
2020-01-23
15:25
神奈川 慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎 FPGAを用いたストリームデータ集約演算のウィンドウサイズ拡大
大坂誠樹電通大)・吉見真聡TIS)・策力木格吉永 努電通大VLD2019-76 CPSY2019-74 RECONF2019-66
本稿では,ストリームデータ集約演算を対象とした専用ハードウェアCQPH(Configurable Query Proce... [more] VLD2019-76 CPSY2019-74 RECONF2019-66
pp.141-146
IBISML 2020-01-09
16:20
東京 統計数理研究所 学習容量による物理モデルの有効自由度評価
本武陽一統計数理研)・永田賢二物質・材料研究機構IBISML2019-25
 [more] IBISML2019-25
pp.53-54
IBISML 2020-01-10
11:25
東京 統計数理研究所 深層ニューラルネットワークを用いた多焦点顕微鏡のリアルタイム3次元局在化
有竹俊光早大)・日野英逸統計数理研)・並木繁行浅沼大祐廣瀬謙造東大)・村田 昇早大IBISML2019-29
超解像蛍光顕微鏡は生物学研究において,試料の回折限界を超えるナノ構造を計測するために広く用いられている.
本稿で我々は... [more]
IBISML2019-29
pp.75-81
IBISML 2020-01-10
13:40
東京 統計数理研究所 局所的変分法による非補償型時系列IRT
玉野浩嗣NEC/総研大)・持橋大地統計数理研IBISML2019-31
項目応答理論(IRT) の時間発展版にあたるナレッジトレーシングは,学習者の潜在スキル状態の時間変化
を推定し,各問題... [more]
IBISML2019-31
pp.91-98
IBISML 2020-01-10
14:05
東京 統計数理研究所 強化学習を用いた複数データ選択のための能動学習
田口優介筑波大)・日野英逸統計数理研)・亀山啓輔筑波大IBISML2019-32
教師付き学習を行う際,データを新たに取得することはモデルの性能向上のためのシンプルな方法である.しかし,データ取得に際し... [more] IBISML2019-32
pp.99-106
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