Kei Sakaguchi 研究室
主宰者：Kei Sakaguchi
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（100 件）
- DOI: https://doi.org/10.15083/0002014491
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3583879
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcwkshps68340.2025.11590933
- DOI: https://doi.org/10.23919/oceans59106.2025.11245050
- [2025] Learning Based User Scheduling and Resource Allocation in Millimeter-Wave Massive Relay MIMO SystemsDOI: https://doi.org/10.1109/pimrc62392.2025.11275508
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc62392.2025.11275275
- DOI: https://doi.org/10.1109/apwcs67981.2025.11151909
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv64158.2025.11097446
- DOI: https://doi.org/10.1109/ciss64860.2025.10944734
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icce63647.2025.10930016
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10975984
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3562737
- DOI: https://doi.org/10.1109/iotm.001.2300279
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3406220
- [2024] デジタルツインと機械学習を用いた協働ロボットシステム
- DOI: https://doi.org/10.1109/tiv.2024.3368109
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoin59985.2024.10572108
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454630
- DOI: https://doi.org/10.1109/tiv.2024.3485132
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3519666
- [2024] Millimeter-Wave Massive Analog Relay MU-MIMO With Blocking-Empowered User Scheduling Toward 6GDOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2024.3514176
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757650
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc58415.2024.10920203
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.002.2300783
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23021034
- [2023] Field Trial of AR-based Radio Signal Visualization for Better Deployment of mmWave 5G and BeyondDOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333366
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2023tcl0015
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- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333477
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc56721.2023.10293860
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-spring57618.2023.10200728
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- [2023] EXPLORING GROUND SEGMENTATION FROM LIDAR SCANNING-DERIVED IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKSDOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-1-w1-2023-221-2023
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060015
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060139
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icce56470.2023.10043571
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- DOI: https://doi.org/10.1364/cleo_si.2023.sf2q.2
- DOI: https://doi.org/10.1109/icufn55119.2022.9829532
- DOI: https://doi.org/10.24406/publica-fhg-393940
- [2022] Investigations on the frequency dependence of the delay spread in an UMi street canyon scenarioDOI: https://doi.org/10.24406/publica-fhg-397249
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22186983
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc54779.2022.9977450
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc54779.2022.9977924
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22145145
- [2022] Proof-of-Concept of Distributed Optimization of Micro-Services on Edge Computing for Beyond 5GDOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860668
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccwc54503.2022.9720775
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccwc54503.2022.9720899
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700503
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700628
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700602
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccwc51732.2021.9375952
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22010093
- DOI: https://doi.org/10.52953/wzof2275
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625498
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21082659
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21175854
- DOI: https://doi.org/10.1109/apwcs50173.2021.9548763
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2020ebp3170
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-spring51267.2021.9449017
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojvt.2021.3049783
- [2021] 動的ユーザ分布に対するUAV基地局の配置手法に関する検討
- [2021] 社会的距離とモビリティ・ロボティクス・IoT（韓国語版）
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21237855
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625304
- [2021] 社会的距離とモビリティ・ロボティクス・IoT
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