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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-07-12 10:55 ［ポスター講演］モバイルエッジにおける効率的な分散機械学習手法の検討 ○西尾理志（京大）・米谷 竜（東大）  RCC2018-41 NS2018-54 RCS2018-99 SR2018-38 ASN2018-35 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 124, NS2018-54, pp. 93-94, 2018年7月. | |
| 資料番号 | NS2018-54 | |
| 発行日 | 2018-07-04 (RCC, NS, RCS, SR, ASN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCC2018-41 NS2018-54 RCS2018-99 SR2018-38 ASN2018-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN NS RCS SR RCC |
| 開催期間 | 2018-07-11 - 2018-07-13 |
| 開催地（和） | 函館アリーナ |
| 開催地（英） | Hakodate Arena |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，機械学習とAIを応用した無線通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Wireless Distributed Network, Machine Learning and AI for Wireless Communications and Networks, M2M (Machine-to-Machine), D2D (Device-to-Device), IoT（Internet of Things）, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2018-07-ASN-NS-RCS-SR-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モバイルエッジにおける効率的な分散機械学習手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Machine Learning in Mobile Edge with Heterogeneous Resources |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / |
| キーワード(2)（和/英） | / |
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| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 米谷 竜 / Ryo Yonetani / ヨネタニ リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-07-12 10:55:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | RCC2018-41, NS2018-54, RCS2018-99, SR2018-38, ASN2018-35 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.123(RCC), no.124(NS), no.125(RCS), no.126(SR), no.127(ASN) |
| ページ範囲 | pp.87-88(RCC), pp.93-94(NS), pp.105-106(RCS), pp.97-98(SR), pp.103-104(ASN) |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2018-07-04 (RCC, NS, RCS, SR, ASN) |
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