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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
AP 2022-02-17
10:50
ONLINE オンライン開催 [依頼講演]鉄道環境におけるミリ波の電波伝搬特性
中村一城岩澤永照岩本功貴河村裕介山口大介北野隆康川﨑邦弘鉄道総研)・吉田正太朗JRSEC)・高橋応明千葉大AP2021-161
鉄道においては,走行する列車と地上間の連絡手段として,無線通信システムが利用されている.しかし,現在主に使用されているV... [more] AP2021-161
pp.16-19
ICM 2020-07-17
09:25
ONLINE オンライン開催 暗号化されたWebサービス推定のためのFew-shot Learningにおけるラベル付与法に関する検討
吉田祥太・○江口 優塩本公平東京都市大ICM2020-14
増大する通信トラヒックに対して,通信トラヒックの監視、制御は非常に重要である.しかしながら,近年の暗号化の標準化が進んで... [more] ICM2020-14
pp.37-42
SR 2019-12-05
13:50
沖縄 石垣市民会館(石垣島) [ポスター講演]Self-trainingを用いた半教師あり学習によるeNodeBログデータの品質状態解析に関する研究
吉田祥太東京都市大)・諸星敦史富士通エフサス)・塩本公平東京都市大)・エン チンラムバックスタッド セバスチャンエリクソン・ジャパンSR2019-92
年々トラフィックの増大するLTEネットワークにおいて,その基地局であるeNodeBに障害が発生した際に早急に原因を突き止... [more] SR2019-92
pp.29-36
IPSJ-MBL, IPSJ-UBI
(共催)
ASN, MoNA
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-03-04
13:35
東京 東京大学 駒場キャンパス 視覚情報に動画を使用したデジタルサイネージ可視光通信方式の提案と性能評価
吉田章太岡田 啓名大)・和田忠浩静岡大)・小林健太郎片山正昭名大ASN2018-106
 [more] ASN2018-106
pp.61-66
RCS, AP
(併催)
2018-11-20
13:15
沖縄 沖縄産業支援センター [依頼講演]映像コンテンツへのデータ情報埋め込みを行うデジタルサイネージ - イメージセンサ可視光通信
岡田 啓吉田章太名大)・和田忠浩静岡大)・小林健太郎片山正昭名大AP2018-107 RCS2018-184
本稿では,液晶ディスプレイ等を用いた電子広告媒体であるデジタルサイネージ
によるイメージセンサ可視光通信について検討す... [more]
AP2018-107 RCS2018-184
pp.29-34(AP), pp.37-42(RCS)
MWP 2015-05-25
15:45
東京 機械振興会館 鉄道軌道面におけるミリ波の反射損失に関する一検討
中村一城川崎邦弘山口大介川村智輝鉄道総研)・服部鉄範栗田 明JR東日本)・吉田正太朗JRSECMWP2015-8
鉄道環境におけるミリ波の伝搬特性については,主に50GHz帯を対象として,国鉄時代から種々の実験やシミュレーションが行わ... [more] MWP2015-8
pp.41-44
SP 2013-02-28
15:00
愛知 大同大学 [ポスター講演]二項事後分布の継承とW-B平滑化に基づく音声認識のための言語モデル
吉田正太郎川端 豪関西学院大SP2012-118
n-gram 言語モデルにおける文脈のゼロ頻度問題に対処するために、バックオフ平滑がよく用いられる。本報告では、平滑化特... [more] SP2012-118
pp.19-20
MBE, NC
(併催)
2012-03-14
13:45
東京 玉川大学 波動的なデータを扱う際の複素ニューラルネットワークの汎化特性
廣瀬 明吉田昭太郎東大NC2011-135
本論文は、複素および実数フィードフォワード・ニューラルネットワークの汎化特性を、特に扱われる信号のコヒーレンスの変化に対... [more] NC2011-135
pp.81-86
WBS 2011-07-29
11:45
高知 高知市文化プラザかるぽーと 火災現場における追従型中継端末を用いたマルチホップネットワークの性能評価
吉田翔大小野文枝横浜国大WBS2011-20
本稿では、火災現場におけるマルチホップネットワークの性能を理論解析により評価している。火災現場では、消防隊員からのセンシ... [more] WBS2011-20
pp.59-63
NC, MBE
(併催)
2011-03-08
15:00
東京 玉川大学 波動的なデータを扱う際の複素ニューラルネットワークの汎化特性
廣瀬 明・○吉田昭太郎東大NC2010-179
ニューラルネットワークの最も特徴的で重要な機能の一つは、汎化である。本稿は、複素ニューラルネットワークと実数ニューラルネ... [more] NC2010-179
pp.307-312
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