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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
IPSJ-SLDM, IPSJ-ARC
(共催)
RECONF, VLD, CPSY
(共催)
(連催) [詳細]
2020-01-24
14:45
神奈川 慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎 Partial synthesis method based on Column-wise verification for integer multipliers
Jian GuAmir Masoud GharehbaghiMasahiro FujitaUTokyoVLD2019-89 CPSY2019-87 RECONF2019-79
 [more] VLD2019-89 CPSY2019-87 RECONF2019-79
pp.211-216
VLD, IPSJ-SLDM
(連催)
2018-05-16
13:30
福岡 北九州国際会議場 Partial logic synthesis by using sum of products or product of sums based quantified boolean formulae
Xiaoran HanAmir Masoud GharehbaghiMasahiro FujitaUTokyoVLD2018-1
 [more] VLD2018-1
pp.1-5
RECONF 2015-09-18
14:30
愛媛 愛媛大学 CFDパラメトリックサーベイ用ZYNQクラスタ
杉本 成天野英晴慶大RECONF2015-39
Fast Aerodynamics Routines(FaSTAR) はJAXA の開発したComputational ... [more] RECONF2015-39
pp.39-44
MSS, SS
(共催)
2015-01-27
09:20
鳥取 ブランナールみささ 部分観測におけるMaxSATソルバを用いたスーパバイザ合成手法
廣田 樹結縁祥治名大)・東道徹也デンソーMSS2014-82 SS2014-46
部分観測のもとでの離散事象システムのスーパバイザ構成アルゴリズムは指数時間であることが知られて
いる.部分観測のもとで... [more]
MSS2014-82 SS2014-46
pp.79-84
VLD, DC, IPSJ-SLDM
(連催)
ICD, CPM
(共催)
CPSY, RECONF
(併催) [詳細]
2013-11-28
09:45
鹿児島 鹿児島県文化センター 信頼性と時間オーバーヘッド間のトレードオフを考慮した面積制約にもとづくRDRアーキテクチャ向けフォールトセキュア高位合成手法
川村一志柳澤政生戸川 望早大VLD2013-79 DC2013-45
半導体の微細化技術の進展に伴い,ソフトエラーに起因する信頼性の低下,及び配線遅延の相対的増大が問題となっている.
信頼... [more]
VLD2013-79 DC2013-45
pp.129-134
VLD, IPSJ-SLDM
(連催)
2013-05-16
16:00
福岡 北九州国際会議場 RDRアーキテクチャを対象とした時間及び面積オーバーヘッドのないフォールトセキュア高位合成手法
川村一志柳澤政生戸川 望早大VLD2013-9
本論文では,RDRアーキテクチャを対象とした時間及び面積オーバーヘッドのないフォールトセキュア高位合成手法を提案する.提... [more] VLD2013-9
pp.67-72
VLD, CPSY, RECONF
(共催)
IPSJ-SLDM
(連催) [詳細]
2010-01-26
17:10
神奈川 慶應義塾大学日吉キャンパス 部分マッチングを考慮しMISO構造に対応した専用演算器合成手法
橋本識弘戸川 望柳澤政生大附辰夫早大VLD2009-83 CPSY2009-65 RECONF2009-68
近年,アプリケーションに特化した専用プロセッサの需要が伸びているが,アプリケーションごとにプロセッサを設計するのは時間的... [more] VLD2009-83 CPSY2009-65 RECONF2009-68
pp.89-94
MSS 2010-01-22
11:10
愛知 豊田中央研究所アクタスCホール タスクの順序に基づくビジネスプロセスの検証方法の提案
村田大二郎三部良太日立)・磯部祥尚産総研CST2009-49
情報システムの上流設計情報の検証を目的として,複数の部分的なビジネスプロセス図を順序制約へ変換し,それらの無矛盾性や詳細... [more] CST2009-49
pp.67-72
MSS 2009-06-03
10:40
大阪 摂南大学大阪センター 部分観測下での最悪ケースを考慮したスーパバイザの強化学習
梶原弘治山崎達志摂南大CST2009-1
著者らはこれまでに,最悪ケースを考慮したスーパバイザ(制御器)を強化学習により設計する手法を提案している.
しかし,現... [more]
CST2009-1
pp.1-6
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