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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
COMP 2023-12-22
10:00
宮崎 宮崎大学 まちなかキャンパス 強連結化問題の一般化に対する近似アルゴリズム
野呂瀬龍馬山口勇太郎阪大COMP2023-16
有向グラフ G において,任意の 2 頂点間に有向パスが存在するとき,G は強連結であるという.強連結化問題とは,所与の... [more] COMP2023-16
pp.1-5
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
IPSJ-DBS, IPSJ-IFAT
(共催)
DE
(連催) [詳細]
2023-09-21
13:30
福岡 北九州国際会議場 コメントに応じた個人化レベルの調整による不快コメント予測の性能向上
中原輝樹牛尼剛聡九大DE2023-11
SNSやニュースサイトを利用してニュース記事を読む際,読者はニュースに対する他者のコメントを読むことができる.読者は他者... [more] DE2023-11
pp.1-6
R 2023-07-28
15:55
北海道 札幌市エレクトロニクスセンター 会議室B+C
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
三次元連結型-(r_1,r_2,r_3)-out-of-(n_1,n_2,n_3):Fシステムの準最適配置導出方法の提案
秋葉知昭千葉工大R2023-17
本研究では3次元に複雑化かつ大規模化するシステムを表現する一手法として3次元連結型-(r_1,r_2,r_3)-out-... [more] R2023-17
pp.39-44
R 2023-03-10
16:15
広島 大和ミュージアム(広島県呉市)
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
三次元連結型-(r1,r2,r3)-out-of-(n1,n2,n3):Fシステムの最適配置度出方法の提案
秋葉知昭千葉工大R2022-55
本研究では3次元に複雑化かつ大規模化するシステムを表現する一手法として3次元連結型-(r_1,r_2,r_3)-out-... [more] R2022-55
pp.41-46
COMP 2022-10-26
14:30
福岡 九州大学 西新プラザ 平面グラフ中の辺連結度制約付き全域部分グラフの効率良い列挙
小林靖明北大)・○栗田和宏名大)・和佐州洋法政大COMP2022-17
本論文では,我々は平面グラフ中の辺連結度制約付き全域部分グラフの列挙問題に取り組む. この問題に対し,我々は二つの効率良... [more] COMP2022-17
pp.21-28
NLP, MSS
(併催)
2021-03-15
13:25
ONLINE オンライン開催 遺伝的アルゴリズムを用いたグラフの構造最適化
田尻紘生右田剛史高橋規一岡山大NLP2020-59
現実社会には,複雑ネットワークとよばれる大規模で複雑なネットワークが数多く存在する.それらのネットワークはグラフとしてモ... [more] NLP2020-59
pp.23-28
MSS, CAS
(共催)
IPSJ-AL
(連催) [詳細]
2020-11-25
16:35
ONLINE オンライン開催 代数的連結度推定のための擬似分散的連続時間アルゴリズムの一般化
島田捷生右田剛史高橋規一岡山大CAS2020-23 MSS2020-15
ネットワークを形成する多数のエージェントの各々がネットワークの結びつきの強さを分散的に推定する方法を開発することは,マル... [more] CAS2020-23 MSS2020-15
pp.22-27
COMP 2020-10-23
14:30
大阪 大阪大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
アンチスライドパズルの数学的特徴付けと計算量的複雑さ
南澤 洸上原隆平北陸先端大)・原 正雄東海大COMP2020-13
どのピースもスライドできない配置を構成するパズルをアンチスライドパズルと呼ぶ.本稿では,2次元平面上のアンチスライドパズ... [more] COMP2020-13
pp.10-17
COMP 2020-03-01
11:30
東京 電気通信大学
(開催中止,技報発行あり)
[招待講演]Adaptive Algorithm for Finding Connected Dominating Sets in Uncertain Graphs
Takuro FukunagaChuo Univ.COMP2019-48
与えられた無向グラフの最小重み連結支配集合を求める問題は,無線アドホックネットワークへの応用などから,頻繁に研究されてい... [more] COMP2019-48
p.23
COMP 2019-03-18
17:05
東京 東京大学 2連結無向グラフにおける強連結(2,2)-DAG構成アルゴリズムについて
青野宏紀金 鎔煥片山喜章名工大COMP2018-53
本研究では,任意の2連結無向グラフと2つの頂点集合$S(|S|=s)$と$T(|T|=t)$が与えられたとき,強連結($... [more] COMP2018-53
pp.63-70
CAS, NLP
(共催)
2018-10-19
14:45
宮城 東北大学 代数的連結度計算のための擬似分散的離散時間アルゴリズムの収束性 ~ 代数的連結度が重複する場合の解析 ~
浦上朋久高橋規一岡山大CAS2018-58 NLP2018-93
代数的連結度はグラフの結びつきの強さを表す指標の一つであり,ラプラシアン行列の2番目に小さい固有値として定義される.著者... [more] CAS2018-58 NLP2018-93
pp.115-120
MBE, NC, NLP
(併催)
2018-01-26
13:00
福岡 九州工業大学 代数的連結度推定のための真に分散的な離散時間アルゴリズムの平衡点解析
遠藤拳人高橋規一岡山大)・Sang-Gu Lee成均館大NLP2017-89
ラプラシアン行列の2番目に小さい固有値として定義される代数的連結度は,ネットワークの結び付きの強さを表す指標の一つである... [more] NLP2017-89
pp.17-22
CAS, MSS
(共催)
IPSJ-AL
(連催) [詳細]
2017-11-17
13:25
東京 日立中央研究所 パンケーキグラフに対する独立木の構成方法
松井大地山田敏規埼玉大CAS2017-55 MSS2017-39
$G$をグラフとする.
$G$上の頂点$u$と$v$を結ぶ2本のパス$P,P'$が$u$と$v$以外に点を共有しないな... [more]
CAS2017-55 MSS2017-39
pp.105-109
COMP 2017-10-27
15:50
東京 成蹊大学 移動エージェントによる動的トーラスの探索
五島 剛首藤裕一阪大)・大下福仁奈良先端大)・角川裕次増澤利光阪大COMP2017-25
モバイルエージェント(エージェント) とは,ネットワーク内を自由に移動できるソフトウェアのことを指す.エージェントにおけ... [more] COMP2017-25
pp.37-44
IT 2017-07-13
15:45
千葉 千葉大学(西千葉キャンパス) ネットワーク上のノード故障時の連結性に関する相転移現象の解析
高邉賢史中野貴文和田山 正名工大IT2017-25
ネットワークの信頼性を評価する理論的なモデルとして,確率的なノード故障に対するネットワークの接続性を基準とした信頼性の評... [more] IT2017-25
pp.49-54
NLP 2017-05-11
15:35
岡山 岡山理科大学 マルチエージェントネットワークの代数的連結度推定のための擬似分散的離散時間アルゴリズム
浦上朋久高橋規一岡山大NLP2017-12
代数的連結度はグラフの結びつきの強さを表す指標の一つであり,ラプラシアン行列の2番目に小さい固有値として定義される.Ya... [more] NLP2017-12
pp.57-62
SSS 2017-04-25
15:50
東京 機械振興会館 シェアードスペースにおける電子連結車両接近知覚支援のための路面ライティング
松本隆芳伊藤 誠筑波大SSS2017-5
現在,自動走行技術を応用した,高齢者やハンディキャップがある移動制約者にも使いやすい交通手段の提供を目的とする次世代都市... [more] SSS2017-5
pp.17-20
WIT 2016-10-16
14:55
佐賀 唐津ロイヤルホテル(佐賀県唐津市) 距離画像のフレーム連結画像を用いたConvolutional Neural Networkによる手話単語認識
橋村佳祐齊藤剛史九工大WIT2016-36
我々は,シーンよりフレーム画像を取り出してタイル状に連結して一枚の画像(フレーム連結画像)を作成し,フレーム連結画像を入... [more] WIT2016-36
pp.17-22
NLP 2016-09-15
10:00
兵庫 甲南大学 頂点数と辺数の制約下で代数的連結度が最大となる完全多部グラフに関する考察
石井涼也高橋規一岡山大NLP2016-54
ラプラシアン行列の2番目に小さい固有値である代数的連結度は,グラフがいかに強く連結しているかを示す重要な指標である.また... [more] NLP2016-54
pp.51-56
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