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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 | |
| NLP, MSS (共催) |
2024-03-14 11:15 |
その他 | 機械振興会館 | 平均頂点間距離が最小の正則グラフを探索するアルゴリズムの並列化 ○平山 拓・右田剛史・高橋規一（岡山大）  MSS2023-89 NLP2023-141 |
データセンタにおける計算機ネットワークは正則グラフでモデル化され，その平均頂点間距離はデータ通信の遅延と密接な関係をもつ... [more] | MSS2023-89 NLP2023-141 pp.87-92 |
| NLP, CAS (共催) |
2023-10-07 13:00 |
岐阜 | ワークプラザ岐阜 | 指定の頂点数と次数の下で代数的連結度を最大にする正則グラフの探索アルゴリズム ○倉橋正司・右田剛史・高橋規一（岡山大） CAS2023-54 NLP2023-53 |
代数的連結度はネットワークの堅牢性を表す指標の1つであり，ラプラシアン行列の2番目に小さい固有値で定義される．したがって... [more] | CAS2023-54 NLP2023-53 pp.106-110 |
| SIP, CAS, MSS, VLD (共催) |
2017-06-20 11:20 |
新潟 | 新潟大学五十嵐キャンパス 中央図書館ライブラリーホール | 任意サイズHaar変換と画像マッチングへの応用 ○伊藤 泉（東工大） CAS2017-17 VLD2017-20 SIP2017-41 MSS2017-17 |
テンプレートマッチングの目的は，与えられたテンプレートと呼ばれる部分画像を用いて，このテンプレートと一致あるいは類似部分... [more] | CAS2017-17 VLD2017-20 SIP2017-41 MSS2017-17 pp.87-91 |
| IE, ITS (共催) ITE-AIT, ITE-HI, ITE-ME, ITE-MMS, ITE-CE (共催) (連催) [詳細] |
2017-02-21 12:00 |
北海道 | 北海道大学 | 複数ヒストグラム特徴量の統合によるビデオデータベース高速探索の精度向上に関する検討 ○宮本朋希・長田唯輝・陳 キュウ（工学院大） ITS2016-52 IE2016-110 |
ビデオデータベースの中から既知の映像の有無及び出現時刻を探索することを映像探索と呼ぶ。本研究では新たに提案する「方向ベク... [more] | ITS2016-52 IE2016-110 pp.247-251 |
| RECONF | 2015-09-18 09:25 |
愛媛 | 愛媛大学 | 機械学習された評価関数をもつTraxソルバ ○中道拓也・園田勇介・松崎貴之・尼崎太樹・飯田全広・久我守弘・末吉敏則（熊本大） RECONF2015-33 |
本研究では，ボードゲームTrax のソルバを開発する．基本戦略は，一般的なゲーム木探索アルゴリズムであるアルファ・ベータ... [more] | RECONF2015-33 pp.7-12 |
| NC, MBE (共催) |
2015-03-16 15:35 |
東京 | 玉川大学 | 特異階段追跡法の一層の高速化と解品質の改善 ○佐藤聖也・中野良平（中部大） MBE2014-168 NC2014-119 |
多層パーセプトロン探索空間では隠れユニット数が一つ少ないモデルの最適解と入出力等価な領域中に特異領域が存在する．特異領域... [more] | MBE2014-168 NC2014-119 pp.289-294 |
| IBISML | 2010-06-14 10:25 |
東京 | 東大武田ホール | ［招待講演］複合ソート法による高速な全ペア類似度検索 ○津田宏治（産総研） IBISML2010-2 |
近年、画像や信号などを、数十ビット程度のスケッチとよばれるビット列で表す手法が、多く提案されて いる。ここから、半教師... [more] |
IBISML2010-2 p.3 |
| DE | 2009-07-28 11:00 |
兵庫 | 神戸ファッションマート | マージン最大化によるメトリック空間分割手法 ○倉沢 央（東大）・深川大路・高須淳宏・安達 淳（NII） DE2009-3 |
メトリック空間を対象とした類似検索索引では，検索処理の枝刈りのために空間を効果的に分割することが求められる．本稿は，最大... [more] | DE2009-3 pp.13-18 |
| PRMU | 2006-03-16 11:15 |
福岡 | 九大(福岡市東区) | 効率的な距離計算戦略による高次元最近傍探索の高速化 ○武本浩二・加藤丈和・和田俊和（和歌山大） |
本論文では，高次元空間での最近傍探索の高速化について検討する．従来の最近傍探索の高速化手法には，最近傍候補の絞り込みと，... [more] | PRMU2005-240 pp.49-56 |
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