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 22件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NLC, IPSJ-NL
(連催)
2024-03-10
18:55
兵庫 三宮コンベンションセンター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
化学プロセス関連論文からの変数定義抽出に特化した言語モデル
加藤祥太永山航太郎加納 学京大NLC2023-25
科学技術論文を理解し活用するには,変数定義の抽出が重要である.情報学分野を中心に変数定義抽出に関する研究が行われているが... [more] NLC2023-25
pp.13-18
DC 2024-02-28
13:40
東京 機械振興会館 深層強化学習によるマルチサイクルBIST向けテストポイント選定法
塩谷晃平西川竜矢魏 少奇王 森レイ甲斐 博樋上喜信高橋 寛愛媛大DC2023-98
マルチサイクルBISTは,スキャンパターンごとに複数回のキャプチャを実行するテスト方式であり、インシステムテストにおける... [more] DC2023-98
pp.23-28
RCC, WBS, SAT, MICT
(共催)
2022-05-26
15:50
ONLINE オンライン開催 連続量量子鍵配送のためのpolar符号と適応事後選択を用いた高効率情報整合手法の構築
山浦健介名工大)・遠藤寛之NICT)・山下裕真岡本英二名工大)・豊嶋守生NICTWBS2022-11 RCC2022-11 SAT2022-11 MICT2022-11
暗号通信において,情報理論的な安全性を確保できる光衛星を用いた量子鍵配送が現在注目されている.これまでの検討で,量子通信... [more] WBS2022-11 RCC2022-11 SAT2022-11 MICT2022-11
pp.52-57
QIT
(第二種研究会)
2018-11-26
13:30
東京 東京大学 [ポスター講演]現実的ノイズモデルにおける高しきい値連続量耐故障性量子計算
福井浩介京大)・富田章久北大)・藤井啓祐京大
連続量状態を用いた耐故障性量子計算を実現するために Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) qu... [more]
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 SVM全状態探索法(ES-SVM)によるスパース変数選択
川端大貴東大)・市川寛子東京理科大)・五十嵐康彦東大)・永田賢二産総研/JST/東大)・永福智志田村了以富山大)・岡田真人東大IBISML2016-96
Nagataら(2015)はD個の入力変数のすべての組み合わせに対して,SVMのクロスバリデーションエラー(CVE)を計... [more] IBISML2016-96
pp.361-368
VLD, DC, IPSJ-SLDM
(連催)
ICD, CPM
(共催)
CPSY, RECONF
(併催) [詳細]
2014-11-26
17:05
大分 ビーコンプラザ(別府国際コンベンションセンター) 耐ソフトエラーデータパス回路の最適設計のためのチェック変数選択
呉 政訓金子峰雄北陸先端大VLD2014-90 DC2014-44
近年,半導体デバイスの微細化が進み,それに伴ったソフトエラーによるLSIの信頼性の低下が問題となっている.本稿では,高位... [more] VLD2014-90 DC2014-44
pp.129-134
QIT
(第二種研究会)
2014-11-17
13:30
宮城 東北大学 [ポスター講演]高速動作する連続変数量子鍵配送装置
小栗雄介石井伴旺松原多玖人市川 翼平野琢也学習院大)・笠井健太松本隆太郎東工大)・鶴丸豊広三菱電機
連続変数量子鍵配送(CV-QKD)は,ホモダイン検出を用いて直交位相振幅を測定するもので,コヒーレント光通信との親和性が... [more]
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-09-01
10:00
茨城 筑波大学 パターン認識におけるAdaBoostの予測誤り率改善に関する一考察
増井秀之都築遼馬宮 希望松嶋敏泰早大PRMU2014-36 IBISML2014-17
AdaBoostはパターン認識において用いられるアルゴリズムで,逐次的に学習データに対する誤差が最小になるようにモデルを... [more] PRMU2014-36 IBISML2014-17
pp.1-6
SIS 2013-12-13
13:30
鳥取 とりぎん文化会館(鳥取) 自律自己学習による可変語長制御OFDM受信機の低消費電力化
佐々木大地吉澤真吾谷本 洋北見工大SIS2013-52
本稿では,OFDM方式ベースバンド受信機においてサブキャリア毎の受信SNRに基づいて語長を動的可変制御する手法を提案し,... [more] SIS2013-52
pp.137-142
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 ベイジアン変数選択における効率的なサンプリング法
荒木貴光池田和司奈良先端大IBISML2012-75
ベイジアン変数選択において,ギブス変数選択法は最も活用されているサンプリング法の一つであり,広範囲なモデルに適用されてい... [more] IBISML2012-75
pp.291-295
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 線形回帰モデルにおけるNCスペクトラルクラスタリングを用いた入力変数選択
藤原幸一京大)・澤田 宏NTT)・加納 学京大IBISML2012-84
生産現場では,これまで生産性向上のため操業データの解析に取り組んできた.操業データ解析では,予測精度の高い線形回帰モデル... [more] IBISML2012-84
pp.359-366
SR, AN, USN, RCS
(併催)
2012-10-19
15:55
福岡 福岡大学 不完全センサデータの重回帰における変数選択手法
倉沢 央佐藤浩史山本 淳川崎仁史中村元紀松村 一NTTUSN2012-54
参加型センシング環境で集めたセンサデータは,不確実なセンシング行為に起因して,時刻や場所,センサの種類の欠損を含む.我々... [more] USN2012-54
pp.149-154
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 変分ベイズ法とMCMCを用いた画像の修復と領域分割
萱野健太関西大)・永田賢二岡田真人東大)・三好誠司関西大IBISML2011-68
ベイズ推定を用いる画像処理においてエッジを表現するためには隠れ変数の導入が有効である.本稿では,領域ベースの隠れ変数と変... [more] IBISML2011-68
pp.175-180
NC 2011-07-26
11:00
兵庫 神戸大学大学院工学研究科 領域ベースの隠れ変数とビリーフプロパゲーションを用いた画像の修復と領域分割
長谷川亮太関西大)・岡田真人東大)・三好誠司関西大NC2011-35
ベイズ推定を用いる画像処理においてエッジを表現するためには隠れ変数の導入が有効である.本稿では,領域ベースの隠れ変数を用... [more] NC2011-35
pp.81-86
NC, MBE
(併催)
2011-03-08
13:45
東京 玉川大学 周辺尤度計算におけるパラメータ空間と隠れ変数空間の比較
三木拓史山崎啓介渡辺澄夫東工大NC2010-176
周辺尤度はモデル選択や事前分布の最適化に用いられる重要な量である.階層型学習モデルでは解析的な計算が困難であるためマルコ... [more] NC2010-176
pp.289-294
IBISML 2010-11-04
15:00
東京 東大生産研 [ポスター講演]領域ベースの隠れ変数と確率伝搬法を用いた画像領域分割
長谷川亮太三好誠司関西大)・岡田真人東大IBISML2010-71
ベイズ推定を用いる画像処理においてエッジを表現するためには隠れ変数の導入が有効である.本稿では,領域ベースの隠れ変数を用... [more] IBISML2010-71
pp.91-97
WBS, IT, ISEC
(共催)
2009-03-09
17:35
北海道 公立はこだて未来大学(函館) 電波のゆらぎを用いた鍵生成方式の実用化を考慮した設計指針の確立
馬場隆行ATR)・前田正彦ATR/兵庫県立大)・原田洋輔ATR/同志社大)・上羽正純ATR)・相河 聡ATR/兵庫県立大)・岩井誠人笹岡秀一同志社大IT2008-56 ISEC2008-114 WBS2008-69
本稿では,情報理論的安全性を実現できる電波のゆらぎを用いた鍵生成・共有システムに関して,プライバシ増幅処理を取り入れた鍵... [more] IT2008-56 ISEC2008-114 WBS2008-69
pp.79-84
SS, KBSE
(共催)
2007-04-20
11:15
福島 会津大学 オーバーサンプリングを用いた効率的品質管理のための変数選択手法の提案
佐々木優介安部誠也水野 修菊野 亨阪大)・吉岡幸恵阿南佳之田中又治オムロンソフトウェアSS2007-8 KBSE2007-8
ソフトウェア開発におけるコスト,期間,品質への要求は年々厳しくなってきている.これに対応するために,プロジェクトで得られ... [more] SS2007-8 KBSE2007-8
pp.41-46
NC 2007-03-15
11:40
東京 玉川大学 投機的変数選択法によるオンラインクラス分類問題の高速学習
増田真平蓼内洋平西田京介山内康一郎北大
高次元データの多くは不要な変数が多く含まれている.このような変数を含んだまま学習機械に入力すると,高い精度を得るまでに膨... [more] NC2006-175
pp.129-134
NC 2006-05-26
15:20
宮城 東北大学 投機的FilterとWrapperによるオンライン学習の高速化 ~ 高速次元選択法の検討 ~
大島龍二・○山内康一郎北大)・大森隆司玉川学園大
本稿ではonline次元選択を行うことにより,多次元入力パターンを少数サンプルで学習する手法を提案する.

一般に多... [more]
NC2006-6
pp.31-36
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