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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
MSS, NLP
(共催)
2022-03-29
10:05
ONLINE オンライン開催 リワードマシンを用いる強化学習手法の計算性能とタスク難易度の関係
渡邊隆二田中剛平東大MSS2021-70 NLP2021-141
強化学習では報酬が即時的に決まらないタスクにおいては学習中に過去の状態遷移の履歴を考慮することが必要である。リワードマシ... [more] MSS2021-70 NLP2021-141
pp.77-82
R 2021-05-28
14:10
ONLINE オンライン開催 マルコフ再生過程の定常解に対するローカル感度解析に関する考察
鄭 俊俊立命館大)・張 家豪岡村寛之土肥 正広島大R2021-4
マルコフ再生過程は数理的に解析できるクラスの中で最も高い表現力を持つため,システムの信頼性評価においても広く利用されてい... [more] R2021-4
pp.19-24
EA, SP, SIP
(共催)
US, IPSJ-SLP
(連催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2021-03-03
16:45
ONLINE オンライン開催 複数の隠れマルコフモデルの重み付けによるベイズ基準のもとでの最適な音素の予測
山岡大志齋藤翔太松嶋敏泰早大EA2020-76 SIP2020-107 SP2020-41
本研究では, 隠れマルコフモデルを用いた予測問題の予測方法について提案を行う.具体的には予測問題の一つである音素認識につ... [more] EA2020-76 SIP2020-107 SP2020-41
pp.97-102
IBISML 2021-03-03
14:25
ONLINE オンライン開催 クラスタごとに状態遷移確率が異なる複数の対象を同時制御するためのマルコフ決定過程
本村勇人鎌塚 明風間皐希松嶋敏泰早大IBISML2020-49
マルコフ決定過程(MDP)は対象の確率的に変化する状態を制御する問題に用いられる代表的なモデルの一つであり,極めて広範な... [more] IBISML2020-49
pp.47-54
IT 2020-12-02
09:40
ONLINE オンライン開催 音素認識問題におけるベイズ規準の下最適な予測に対する近似手法
山岡大志齋藤翔太松嶋敏泰早大IT2020-30
本研究では,音素認識の一手法について提案する. 隠れマルコフモデルを用いた音素認識の従来の研究は,予測に用いる隠れマルコ... [more] IT2020-30
pp.32-37
PN 2020-04-24
15:05
ONLINE オンライン開催 [招待講演]AIFV符号の構成法および有限マルコフ状態における平均性能の最適化法
岩田賢一藤田龍星福井大)・山本博資東大PN2020-3
本稿では,Yamamoto, Tsuchihashi, Hondaが定義した2元AIFV符号の構成法とその拡張について述... [more] PN2020-3
pp.15-21
R 2019-11-28
14:10
大阪 中央電気倶楽部 ソフトウェア信頼評価のための非定常マルコフ過程モデル
李 思橋土肥 正岡村寛之広島大R2019-44
本稿では,非定常ポアソン過程を一般化した非定常マルコフ過程に着目し, 一般化二項過程 (GBP) と一般化ポリア過程 (... [more] R2019-44
pp.7-12
DC 2019-02-27
15:10
東京 機械振興会館 耐過渡故障を指向した線形有限状態機械のストカスティック数による状態符号化
前田有希市原英行岩垣 剛井上智生広島市大DC2018-81
確率を用いた計算手法であるストカスティックコンピューティング(SC) は,低面積,低消費電力,耐過渡故障性などの利点から... [more] DC2018-81
pp.61-66
R 2017-07-28
13:10
北海道 稚内サンホテル 離散時間マルコフ連鎖による車載ネットワークCANの信頼性解析
佐藤諒平福本 聡大原 衛首都大東京R2017-15
近年, 車載ネットワークプロトコルの業界標準である CAN の信頼性が,
インバータの高集積化や高電圧化に起因する高電... [more]
R2017-15
pp.7-12
CPSY, DC
(共催)
IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB, IPSJ-ARC
(共催)
(連催) [詳細]
2017-03-10
09:50
沖縄 具志川農村環境改善センター 車載ネットワークCANの解析モデルに関する一考察
佐藤諒平酒井和哉福本 聡首都大東京)・新井雅之日大)・大原 衛首都大東京CPSY2016-145 DC2016-91
近年, 車載ネットワークプロトコルの業界標準であるCANの信頼性が,
インバータの高集積化などに起因する高電磁ノイズの... [more]
CPSY2016-145 DC2016-91
pp.297-301
SR 2017-01-19
13:50
愛媛 ひめぎんホール 低複雑かつ高精度な占有率・遷移率測定を目的とした尤度更新におけるSNRに応じた最適閾値設計の検討
征矢隼人長野県工科短大)・田久 修白井啓一朗信州大)・藤井威生電通大)・太田真衣福岡大)・笹森文仁半田志郎信州大SR2016-80
コグニティブ無線において,より多くのアクセス機会を得るために最適なチャネル選択をする必要がある.チャネル選択の際,占有率... [more] SR2016-80
pp.11-16
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]系列間隔状態ノードを有する隠れセミマルコフモデルの評価
成松宏美笠井裕之電通大IBISML2015-84
時系列データの構造に合わせた解析モデルの実現を目的として,系列長と系列間隔を同時に扱えるHMM拡張手法を提案する.時系列... [more] IBISML2015-84
pp.233-240
SR 2015-05-28
15:15
兵庫 明石市立産業交流センター 周波数共用環境におけるシステム間干渉を考慮した状態遷移モデルに基づく電波環境認識技術の提案
笹木裕文山田貴之増野 淳杉山隆利NTTSR2015-6
複数の無線システムが周波数を共用するヘテロジニアスネットワークにおいて,システム内干渉に加えてシステム間干渉がランダムな... [more] SR2015-6
pp.31-38
NC, MBE
(共催)
2015-03-17
10:25
東京 玉川大学 状態遷移モデルを用いた脳磁図信号からの3次元手指運動の再構成
東 良樹鹿内友美京大)・中村 泰阪大)・平山淳一郎ATR)・石井 信京大MBE2014-152 NC2014-103
非侵襲型脳活動計測器で測定された脳信号から,多次元身体動作を再構成することは,いまだ困難な技術課題の一つである.
本研... [more]
MBE2014-152 NC2014-103
pp.199-204
MW 2014-12-18
17:05
東京 青山学院大 青山キャンパス 歩行者遮蔽と移動端末を考慮したミリ波屋内伝搬チャネルの状態遷移モデルに関する検討
ファム キン フン高田潤一東工大MW2014-164
移動通信の爆発的普及に伴い, ギガビット級の通信速度を有する無線アクセスシステムの需要が高まってくる. この問題を解決す... [more] MW2014-164
pp.87-90
R 2014-11-20
13:45
大阪 大阪中央電気倶楽部 マルコフ連鎖モデルによる半導体素子劣化・寿命予測
桃田 快遠藤幸一御堂義博三浦克介中前幸治阪大R2014-61
個別の半導体デバイスの使用経過時間中の特性がモニターできる仮定の下で,得られた特性からデバイスの劣化・寿命を予測する手法... [more] R2014-61
pp.1-5
SR 2014-10-30
13:00
海外 I2R, シンガポール [ポスター講演]Prediction of Next ON/OFF State of Primary System by N-order Markov Chain
Ryota NakanishiMai OhtaMakoto TaromaruFukuoka Univ.SR2014-66
本研究では, センシング回数を抑制するために, N重マルコフ連鎖を用いた最尤推定法により次におこるプライマリシステム(P... [more] SR2014-66
pp.35-36
SSS 2013-07-25
10:40
東京 日大理工駿河台キャンパス リスク事象頻度とリスク事象率について
佐藤吉信日本環境認証機構)・竹市正彦DNVビジネス・アシュアランス・ジャパンSSS2013-7
本論文では,先ず,安全関連リスク(危害リスク)について,リスク事象頻度とリスク事象率の概念を明確にしている.ここで,リス... [more] SSS2013-7
pp.1-4
ASN, IPSJ-UBI
(連催)
2013-05-16
16:40
熊本 熊本大学 [ポスター講演]確率的状態遷移モデルを用いた家電の消費電力変動予測
黒瀬祐平川嶋宏彰加藤丈和松山隆司京大ASN2013-32
本稿では,家電の消費電力の変動パターンのモデル化と,それを用いた消費電力予測アルゴリズムについて述べる.一般に家電機器は... [more] ASN2013-32
pp.159-162
PRMU 2013-02-22
09:30
大阪 大阪府立大 状態継続長制御に基づいた拡張分離型格子HMMによる変動に頑健な画像認識
牧野貴也高木信二橋本 佳南角吉彦徳田恵一名工大PRMU2012-164
画像認識では,画像中の認識対象が位置や大きさ,回転,変形などの様々な変動を含むため,高い認識精度を保つためには画像の正規... [more] PRMU2012-164
pp.149-154
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