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KchrShirai
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短時間フーリエ変換の基礎と応用
短時間DFTと完全再構成条件、なんとなくしか知らなかったので、まとめ論文はとても参考になる。 『短時間フーリエ変換の基礎と応用』 https://t.co/6ZE32p2YzH
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英語能力レベルアップ:よい英文科学論文を書くために No. 3
これの他のNo.が見たい! 「QT よい英文科学論文を書くために」 https://t.co/KUBLZyThT4
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[Paper] Efficient Constant-time Gaussian Filtering with Sliding DCT/DST-5 and Dual-domain Error Minimization
RT @wosugi3: あけましておめでとうございます。新年早速ですが拙論文が公開されましたので、宣伝させてください。高速ガウシアンフィルタ+αのジャーナル論文です。のちほどブログのほうで簡単に解説するかもしれません。 https://t.co/Jb7J4gM1ZD
お気に入り一覧(最新100件)
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レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第9 回〕ロボティクスと人工知能
長井先生に「せっかく同じ領域にいるのだから,一緒に書きましょう」と言ってもらって分担執筆した解説.書いていて楽しかった. 「end-to-end 学習とソフトロボ ティクスは,本質的な相似性をもっている」 https://t.co/eoYPEKgamd
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近接分離最適化アルゴリズムと深層学習の融合について
近接分離最適化アルゴリズムと深層学習の融合について https://t.co/W1WXc9n2ds
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スピーカーを用いた音声案内による速度回復情報提供の効果分析
中央道上りの小仏トンネルの「速度回復願います」の音声アナウンス、反射の多いトンネル内で窓を締め切った車内でも音声突き抜けてきてびっくりしたけど調べてみると面白い資料発見。 壁面設置の特殊スピーカと波面調整したマルチスピーカ使ってるんだ。 https://t.co/oCBVCx6g40 https://t.co/0eMV5NWjgp
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第二回:離散フーリエ変換
信号の長さが2の冪乗でないときは、ゼロ詰めすべきという常識は、MATLABでは通用しません。ゼロ詰で生ずる副作用は実は大問題なので、そのままFFTを使うべきです。@yatabe_ さんの以下の記事を参照して下さい。最近の研究では、離散フーリエ変換の美味しさを堪能しています。 https://t.co/pRrp0aEMmX https://t.co/GXBVp99o8I
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30年後の情報処理:2020年の初夏のある日
松下温先生懐かし過ぎる…と思って読んでみたらゾワッとした。1991年の記事ってマ? https://t.co/iU5jxWKwB9
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理工系大学・高専の研究室不登校
こんな論文があったとは。 理工系の教員は必読ですね。 J-STAGE Articles - 理工系大学・高専の研究室不登校 https://t.co/41qKkh0TIR
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熊本城の石垣復旧のための複合情報に基づいた石垣マッチング
同じものを同じ場所に戻す難しさは研究してみて、市役所の人との話の中でよくわかりました。以下がの論文は論文掲載から3年ですが、何らかの形で熊本城の石垣復旧に寄与していれば幸いです。 熊本城の石垣復旧のための複合情報に基づいた石垣マッチング https://t.co/awqe7gdeO9 https://t.co/LpY1wQIxLW
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AN EFFICIENT BRANCH-AND-CUT ALGORITHM FOR SUBMODULAR FUNCTION MAXIMIZATION
ちなみに,本書の範囲外ですが,劣モジュラ最大化の厳密解法(分枝カット法)を博士課程の学生と研究してました.N.Uematsu, S.Umetani, Y.Kawahara, An efficient branch-and-cut algorithm for submodular function maximization, JORSJ, 63 (2020), 41-59. https://t.co/0gb9f56bHn
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出産前後の情報検索の分析:数理最適化による検索日の確率分布推定
昨日、共有した論文リンクが404に気づいて死にたい気分ですが、最適化普及のため恥を忍んで再びポスト。 人工知能学会論文誌Vol.37, No.3 タイトル:出産前後の情報検索の分析:数理最適化による検索日の確率分布推定 著者名:岩永 二郎, 西村 直樹, 鮏川 矩義, 高野 祐一 https://t.co/6HK4Bv707e
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数理最適化入門(3) : ラグランジュ緩和と劣勾配法(チュートリアル)
ラグランジュ緩和と劣勾配法を会得しました。https://t.co/cSpPpciPl7
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スペクトル解析と最大エントロピー法
スペクトル解析と最大エントロピー法 https://t.co/EdeSNBSuST
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素人発想玄人実行2.0
フェローからのメッセージということで、最近、自分なりに思い描く「素人発想玄人実装2.0」について執筆しました。 https://t.co/I2PoPeQTFe
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第五回:実装における諸注意
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第五回が無料オンライン公開されました! https://t.co/xafzrSEVpB https://t.co/8kYHcTuH5C
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第四回:信号の再構成と窓関数
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第四回が無料オンライン公開されました! https://t.co/ZHmNHVe3S6 https://t.co/zsqQk6yGcy
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第三回:短時間フーリエ変換
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第三回が無料オンライン公開されました! https://t.co/XrJRhvDJHn https://t.co/APq9UqoG0D
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第二回:離散フーリエ変換
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第二回が無料オンライン公開されました! https://t.co/AeHn0ZHHfn https://t.co/ZlEYKrPSMR
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第一回:連続信号と離散信号
連載講座「短時間フーリエ変換入門」の第一回が無料オンライン公開されました! https://t.co/dUp9DmAwzG https://t.co/tzD4L5uMGY
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次元削減の再構成誤差を用いた異常検知手法の比較
深層学習以前の異常検知に関する論文のひとつ / 次元削減の再構成誤差を用いた異常検知手法の比較https://t.co/VXDTQYD340
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深層学習を用いた異常検知技術
解説 深層学習を用いた異常検知技術 https://t.co/B2cCczaBhz
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くしゃみ時における腰部負担の分析
ぎっくり腰になって以来、くしゃみをする際にこんな感じで身構えるようになった。実際、くしゃみ時には下手すると300Kg近く腰に負担がかかる模様。危険だ。実験ではチリ紙でこよりを作って誘発させるらしい。 https://t.co/QsESjwF3EN https://t.co/CU7XnsT8gL
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音響信号処理における位相復元
「音響信号処理における位相復元」という解説論文がオンラインで出版されました!誰でも無料で読めます! https://t.co/PGz5roians 「位相復元」という処理について,光と音の両方から解説を試みました!めっちゃサーベイ頑張って124本も文献を引用してます!連載講座と同時執筆で大変でした…! https://t.co/dcBTRY9A62
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短時間フーリエ変換の基礎と応用
良い解説だなぁ(しみじみ)/ 短時間フーリエ変換の基礎と応用 https://t.co/CNoa4Aqpsg
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ハイパースペクトルイメージングと最適化 ―復元と合成―
小野が執筆した最適化に基づくハイパースペクトルイメージング技術に関する解説記事(和文)が出版されました。 https://t.co/yysaLLS3Fo 最適化の詳細には立ち入らずに定式化のお気持ちを説明したものになっています。
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リーマン多様体上の最適化の理論と応用
リーマン多様体上の最適化の理論と応用 https://t.co/1NQb7MTliM
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リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向
リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向 https://t.co/zmZTQs37Sm
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環境音から異常を検知する統計的手法
Deepでポン以前の異常音検出についてはこちらをご覧ください https://t.co/aFwRAhLksW
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組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
整数計画問題の定式化について解説を書いてますが,あくまで入門編でこれだけでは全然足りないですよね. 「組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで」 https://t.co/q1rhlB9uNN
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リーマン多様体上の最適化の理論と応用
リーマン多様体上の最適化の理論と応用 https://t.co/RiMuS6GyWp
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Kernel-Induced Sampling Theorem
もとになった論文は同著者のこれ 『Kernel-Induced Sampling Theorem』https://t.co/HUXHaDJTOs
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再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理
『再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理』https://t.co/kegKoxOdzM
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深層ニューラルネットの積分表現理論
(このテーブルは勉強になる)無限個の中間層素子をもつニューラルネットは、二乗可積分関数の空間 L2 や、連続関数の空間 C にコンパクト開位相を入れた空間などで稠密=万能関数近似装置となることができる。 1. https://t.co/GovYP82BTT 2. https://t.co/hF2K3H0hdD https://t.co/jLq0TLX33l
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分枝限定法 : さらなる計算効率の希求(<特集号>堅く柔らかく…数理計画アプローチ再訪)
ここまで解ける整数計画 https://t.co/zwXx2PuPAS 分枝限定法:さらなる計算効率の希求 https://t.co/MsACbDe1Tu
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ここまで解ける整数計画(<特集号>堅く柔らかく…数理計画アプローチ再訪)
ここまで解ける整数計画 https://t.co/zwXx2PuPAS 分枝限定法:さらなる計算効率の希求 https://t.co/MsACbDe1Tu
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保育活動と保育室内の音環境 : 音声コミュニケーションを育む空間をめざして(<小特集>子どものための音環境)
もっと言えば,例えば日本の保育園は音環境が劣悪になりがちで「保育活動後は聴力レベルが低下する」とか「騒音環境が子どもの発達に影響を及ぼす」みたいな話もあるので,日々の発声をモニタリングすることで聴覚の状態を把握できたりしたらすごく有用な気がする. https://t.co/pFHtlRLtv1
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組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
せっかくなので,これも宣伝させて・・・ 「組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで」 https://t.co/q1rhlB9uNN
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臨床化学検査の分析能の比較評価法
2変数間の関係を捉えるために相関係数を求めてそれを視覚的に確認するため散布図に回帰直線を引きたい。yのxへの普通のOLS回帰?でもそれだとxとyの扱いが非対称だしx軸方向の誤差を考慮していない。x軸方向にも誤差がある時の回帰、モデルIIの回帰とは? https://t.co/FKmp9R0ecN 3章がドンピシャ。 https://t.co/uuuZpCk8bf
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グラフ信号処理のすゝめ
グラフ信号処理,和文だと https://t.co/zQ7jAawi3Y がおすすめ(信号処理バックグラウンドがあったほうが読みやすい)
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対応点探索のための二値特徴量
ちなみに、ビットカウント極めたい人はコレ読んでくれるとうれしいhttps://t.co/ITChL8iBBr
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A Bayesian Approach to Image Recognition Based on Separable Lattice Hidden Markov Models
統計モデルに基づく画像認識の論文(共著)が無事publishされた。めでたい。https://t.co/vHZGFkkNrY
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ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムにおける並列処理アーキテクチャーに関する研究
なんかニューラルネットワークで似たようなことやってる論文見たよなあと思ったら…結構古いな。https://t.co/rS0TBR5qJ2 遺伝アルゴリズム版もたしか見たよと思ったら1993年か。https://t.co/keQRuRkMYm https://t.co/d7O6YpEjsW
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共変量シフト下での教師付き学習
共変量シフトがどういう状況を指すのかは、この論文 https://t.co/ThLHpno65B の3ページ目あたりとかこの論文 https://t.co/M0cz3yMUCl を読んで分かった(ような気がする?)
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特集「国内人工知能研究拠点紹介」
無料ダウンロードできるのか。素晴らしい → 人工知能, Vol. 31, No. 3, 2016年5月号, 特集「国内人工知能研究拠点紹介」 https://t.co/WvKDS1pmug
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特集「ニューラルネットワーク研究のフロンティア」にあたって
人工知能(学会誌)の3月号の特集「ニューラルネットワーク研究のフロンティア」.「深層学習」の連載記事以降の最新動向を,(私以外は)豪華な執筆陣に,できるだけテクニカルで,かつ,わかりやすく解説して頂きました.各記事のあらまし → https://t.co/5QJWcJBRM4
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Phase-Based Window Matching with Geometric Correction for Multi-View Stereo
Multi-view stereoの論文が公開されたけど・・・著者紹介の写真がボスと間違われている・・・ゲラ刷りのときに確認したはずなんだけど・・・. http://t.co/Gdsz85jT0G
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Perfumeのダンスはなぜ難しいのか?-多変量ヒルベルトーファン変換によるモーション解析
CiNii 論文 - Perfumeのダンスはなぜ難しいのか?-多変量ヒルベルトーファン変換によるモーション解析 http://t.co/t62jyGUnbY #CiNii
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粒子フィルタ
こんな論文どうですか? 粒子フィルタ(樋口 知之),2005 http://t.co/ugcF3RzxMT 非線形・非ガウス型時系列データを記述する広範囲の時系列モデルが, 状態空間モデルの一般化版である一般状態空間モデルで表現できる.カオ…
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いまさら聞けない! コンピュータの数学:3. 機械学習のための数学
http://t.co/RZn2yGLPGa 「いまさら聞けない! コンピュータの数学:3. 機械学習のための数学」杉山 将, 鈴木 大慈, 情報処理, Vol.56, No.5, pp.442-447 (2015-04-15):4年生に...と思ったら4年生には難しすぎた...
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カメラの移動撮影に基づく2視点からの3次元形状計測とその性能評価
時間がかかりましたが,「カメラの移動撮影に基づく2視点からの3次元形状計測とその性能評価」という論文が映像情報メディア学会誌に掲載されました. http://t.co/U0lW4fw4Mm
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Colorization Based Image Coding by Using Local Correlation between Luminance and Chrominance
@K_348 @kchrshirai ちなみにColorization符号化なら http://t.co/cSQjiQ9HCq もご参考まで。
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