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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 | |
| ICSS, IPSJ-SPT (連催) |
2024-03-22 12:10 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学(OIST) OISTカンファレンスセンター （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
ストリーム暗号ChaChaにおける線形近似式の拡張 ○岡田侑里英・宮地充子（阪大）  ICSS2023-95 |
IETFが標準化した暗号化プロトコルTLS1.3 では，ストリーム暗号としてChaChaのみが採用されており，現在その脆... [more] | ICSS2023-95 pp.188-193 |
| ICSS, IPSJ-SPT (連催) |
2023-03-13 17:10 |
沖縄 | 沖縄県青年会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
ストリーム暗号ChaChaの差分線形解析における線形式の改良 ○長井厚樹（阪大）・宮地充子（阪大/北陸先端大） ICSS2022-70 |
暗号の中でもストリーム暗号であるChaChaは，同じストリーム暗号であるSalsa20の後継であり，TLS1.3で唯一採... [more] | ICSS2022-70 pp.133-138 |
| MIKA (第三種研究会) |
2021-10-29 10:30 |
沖縄 | 沖縄県市町村自治会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［ポスター講演］フェージング環境下有限長伝送の平均ブロック誤り率計算に関する基礎検討 ○神原征弥・木村共孝・程 俊（同志社大） |
有限長情報伝送理論を用いた理想的な符号の復号特性について，劣化したフェージング通信路を介して伝送した場合，符号長の短い符... [more] | |
| PRMU, BioX (共催) |
2019-03-18 16:10 |
東京 | 電気通信大学 | ［招待講演］歩容認証のための幾何制約条件下での動的計画法を用いた歩行者軌跡の抽出(BTAS 2018) ○槇原 靖・荻 岳仁・八木康史（阪大） BioX2018-66 PRMU2018-170 |
防犯カメラ映像を用いた歩容認証は，歩き方から個人の識別を行う技術で犯罪捜査などに用いられている．歩容認証は，人物の検出・... [more] | BioX2018-66 PRMU2018-170 p.207 |
| RCS, SR, SRW (併催) |
2018-03-02 10:55 |
神奈川 | YRP 横須賀リサーチパーク | ［依頼講演］全二重中継のための回り込みキャンセル系における残留自己干渉の抑圧 ○福園隼人・吉岡正文・立田 努・中村宏之（NTT） RCS2017-376 |
無線通信における全二重中継は，中継局が送受信を同時間，同周波数で行うことで，周波数利用効率を向上させるアプローチである．... [more] | RCS2017-376 pp.315-320 |
| IE | 2016-07-01 10:45 |
沖縄 | 沖縄セルラー電話 | グラフフィルタバンクの近似誤差の導出と点群データ処理への応用 ○渡辺佳奈・崎山亮恵・田中雄一（東京農工大） IE2016-38 |
本報告では，FIR線形位相フィルタバンクに基づき設計したグラフフィルタバンクの近似誤差の導出を示す．提案するグラフフィル... [more] | IE2016-38 pp.17-22 |
| IBISML | 2013-03-05 16:30 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 局所線形近似に基づくラベル伝播のための類似度適合 ○烏山昌幸・馬見塚 拓（京大） IBISML2012-109 |
ラベル伝播アルゴリズムはグラフに基づく半教師付き学習の代表的手法として広く 利用されており，グラフの構造に沿ってラベ... [more] |
IBISML2012-109 pp.115-121 |
| MBE, NC (併催) |
2011-11-24 16:35 |
宮城 | 東北大学 大学院工学研究科 | 非線形マルコフ確率場モデルにおけるハイパーパラメータ推定の決定論的アルゴリズム ○大野義典・永田賢二（東大）・庄野 逸（電通大）・岡田真人（東大/理研） NC2011-74 |
自然科学で広く用いられる画像修復は，しばしばマルコフ確率場(MRF)モデルにより定式化される．MRFモデルでは，ベイズ推... [more] | NC2011-74 pp.17-22 |
| NLP | 2008-01-31 13:50 |
北海道 | 北海道大学学術交流会館 | 非線形予測法に基づく時系列データの天底予測 ○太田真喜・鈴木智也（同志社大） NLP2007-131 |
株価や為替相場などを予測する際，毎回の変動に注目するよりも，その変動がいつ天底(局所的な極大・極小値)をむかえ，それらが... [more] | NLP2007-131 pp.13-18 |
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