Takayuki Nishio 研究室
主宰者:Takayuki Nishio
東京工業大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
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研究成果(70 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/infocom59046.2026.11571299
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2026.3652819
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc65079.2026.11366278
- [2026] Loss-robust split VLA inference framework toward real-time cloud-controlled robots: Proof of ConceptDOI: https://doi.org/10.1109/infocom59046.2026.11571329
- DOI: https://doi.org/10.1109/infocom59046.2026.11571585
- DOI: https://doi.org/10.1109/infocom59046.2026.11571408
- DOI: https://doi.org/10.1145/3680207.3765601
- [2025] A Semantic Inpainting Framework for Distributed Cross-Modal Integrated Sensing and CommunicationDOI: https://doi.org/10.1109/icmlcn64995.2025.11140469
- [2025] FireSpot-Seg: A Segmentation Database for Early-Stage Wildfire Smoke Detection with Using YOLOv8-SegDOI: https://doi.org/10.1109/kst65016.2025.11003368
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3529499
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcwkshps68340.2025.11591158
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10975920
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10976126
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10975999
- [2025] High-resolution efficient image generation from WiFi CSI using a pretrained latent diffusion modelDOI: https://doi.org/10.1109/gcwkshps68340.2025.11591056
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom59602.2025.11431996
- [2024] Beamforming Feedback-Based Line-of-Sight Identification Toward Firmware-Agnostic WiFi SensingDOI: https://doi.org/10.1109/ojvt.2024.3440400
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454716
- [2024] Sensing SNR-Based Feature Selection of Beamforming Feedback Toward Firmware-Agnostic WiFi SensingDOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2024.3373757
- [2024] Enhancing Latency-Accuracy Tradeoff in Dynamic Split Inference via Vector Quantized BottleneckDOI: https://doi.org/10.1109/gcwkshp64532.2024.11100386
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3486371
- DOI: https://doi.org/10.1109/msec.2024.3441731
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454787
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454718
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3477497
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437609
- DOI: https://doi.org/10.1109/isai-nlp60301.2023.10354548
- DOI: https://doi.org/10.1109/seaa60479.2023.00015
- DOI: https://doi.org/10.1080/09593330.2023.2226331
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1062726
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060624
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060680
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmlcn.2023.3319286
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3214972
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3026
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860545
- [2022] Anomaly Traffic Detection with Federated Learning toward Network-based Malware Detection in IoTDOI: https://doi.org/10.1109/globecom48099.2022.10000633
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860728
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860523
- DOI: https://doi.org/10.1109/ecti-con54298.2022.9795537
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2022xbl0051
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021ebp3197
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41928-022-00728-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/ectidamtncon53731.2022.9720361
- [2022] Decentralized and Model-Free Federated Learning: Consensus-Based Distillation in Function SpaceDOI: https://doi.org/10.1109/tsipn.2022.3205549
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3149336
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3180178
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3179581
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3165029
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3202172
- [2021] Joint Computation Offloading and Sampling Interval Optimization for Accuracy-Guaranteed SurveillanceDOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369655
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3133311
- [2021] Packet-Loss-Tolerant Split Inference for Delay-Sensitive Deep Learning in Lossy Wireless NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/globecom46510.2021.9685179
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2021.3116231
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2021.3074939
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2020ebt0009
- [2021] Throughput Measurement for IEEE 802.11ad with Various Obstacles and Reflectors by Real MachinesDOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391783
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-tw52618.2021.9603150
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369593
- DOI: https://doi.org/10.1017/s0950268821000340
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