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海外文献集録 webzine について
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| 番号 2016-041 | コンテキストに基づく予測器混合ロスレス画像圧縮 | ||
| T. Strutz | Context-based Predictor Blending for Lossless Color Image Compression | pp.687-695 | |
| コンテキスト量子化，最小二乗フィルタリング，ロスレス画像圧縮，予測器混合 | |||
| 番号 2016-042 | 参照グラフを用いたHEVCスレッドレベル並列化 | ||
| M. Kim, et al. | Exploiting Thread-level Parallelism on HEVC by Employing a Reference Dependency Graph | pp.736-749 | |
| 映像符号化，並列処理 | |||
| 番号 2016-043 | 複雑なネットワークにおけるファジィクラスタリング | ||
| L. Hu, et al. | Fuzzy Clustering in a Complex Network based on Content Relevance and Link Structures | pp.456-470 | |
| 実世界の問題を表現するため複雑なネットワークにおけるクラスタリング手法を提案している．各ノードにコンテンツを持つ複雑なネットワークのノードをオーバーラップのあるファジィクラスタに分割する．ノード対のコンテンツ間の関連度とリンク情報によるクラスタ密度を尺度としてクラスタリングする．文書データセットからソーシャルコミュニティを検出する実験で有効性を確認した． | |||
| 番号 2016-044 | NOR型フラッシュメモリーの放射線による劣化評価 | ||
| A. R. Duncan, et al. | Characterizing Radiation and Stress-induced Degradation in an Embedded Split-gate NOR Flash Memory | pp.1276-1283 | |
| 番号 2016-045 | 最新の物体候補領域提案手法の分析 | ||
| J. Hosang, et al. | What Makes for Effective Detection Proposals? | pp.814-830 | |
| 近年注目されている物体候補領域提案(Detection Proposals)の最新手法を様々な基準で比較評価し，各手法の傾向を分析すると共に，後段の識別器(DPM, R-C NN, Fast R-CNN)と組み合わせた際の総合的な検出性能について評価．総合的な検出性能を高めるためには，従来から重要視されてきた指標である再現率(Reca ll)に加えて位置精度の高さが重要であることを示し，より優れた指標として平均再現率(Average Recall)を提案．総合的な検出性能との高い相関性を示した． | |||
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