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エッジAI時代の超低演算量・低容量化を実現する汎用深層学習理論の構築
构建通用深度学习理论，实现边缘AI时代超低计算复杂度和容量
基本信息
- 批准号：23K21676
- 负责人：
- 金额：$ 3.99万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份：2024
- 资助国家：日本
- 起止时间：2024-02-28 至 2026-03-31
- 项目状态：未结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（0）
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会议论文数量（0）
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小川 貴弘其他文献
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- DOI：
- 发表时间：
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- 影响因子：0
- 作者：
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長谷山 美紀
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- DOI：
- 发表时间：
2018 - 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
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Hirotake Yamazoe
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- DOI：
- 发表时间：
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- 影响因子：0
- 作者：
赤松 祐亮;原川 良介;小川 貴弘;長谷山 美紀 - 通讯作者：
長谷山 美紀
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- DOI：
- 发表时间：
2019 - 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
柳 凜太郎;藤後 廉;小川 貴弘;長谷山 美紀 - 通讯作者：
長谷山 美紀
画像注視時のfMRIデータを用いた注視画像の推定に関する検討ー確率的生成モデルに基づく複数被験者の共通応答の導入ー
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- DOI：
- 发表时间：
2020 - 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
東 孝明;前田 圭介;小川 貴弘;長谷山 美紀 - 通讯作者：
長谷山 美紀
小川 貴弘的其他文献
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General-purpose deep learning theory for ultra-low computational complexity and low capacity in the age of edge AI
边缘AI时代超低计算复杂度和低容量的通用深度学习理论
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质子、α 和 γ 辐照辅助应力腐蚀开裂：了解燃料-不锈钢界面
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