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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-12 11:20 ［招待講演］深層学習を用いた光固有値最適配置法 ○久野大介・三科 健・原田遼太朗・丸田章博（阪大）  CS2024-32 |
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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. 124, no. 100, CS2024-32, pp. 108-112, 2024年7月. | |
| 資料番号 | CS2024-32 | |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) | |
| ISSN | 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 | CS2024-32 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2024-07-11 - 2024-07-12 |
| 開催地（和） | 対馬市交流センター 厳原地区公民館 大会議室 |
| 開催地（英） | Center for Tsushima engagement |
| テーマ（和） | セマンティックコミュニケーション, アクセスネットワーク, 水中・地中通信, IoT, コグニティブ無線, 符号化方式, 一般 |
| テーマ（英） | Semantic communications, Access networks, Underwater and underground communications, IoT, Cognitive radio, Coding scheme, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2024-07-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた光固有値最適配置法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning-based Optical Eigenvalue Assignment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / |
| キーワード(2)（和/英） | / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 久野 大介 / Daisuke Hisano / ヒサノ ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三科 健 / Ken Mishina / ミシナ ケン |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 遼太朗 / Ryotaro Harada / ハラダ リョウタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丸田 章博 / Akihiro Maruta / マルタ アキヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-12 11:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2024-32 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.100 |
| ページ範囲 | pp.108-112 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) |
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