Jiang Liu 研究室
主宰者：Jiang Liu
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Jiang Liu研究室は、情報通信技術から医療・エネルギー応用まで、多岐にわたる実課題の解決に取り組んでいます。研究の大きな柱は、機械学習と信号処理を活用した非侵襲的な健康モニタリングシステムの開発です。マイクロ波や赤外線などの物理信号を人体に照射し、反射波や透過波から血圧や血糖値などの生体情報を推定する手法を研究しており、従来の測定機器の負担を軽減することを目指しています。並行して、これらの信号から有用な特徴量を抽出し、機械学習モデルで予測精度を向上させるアルゴリズムの開発も進めています。
もう一つの重要な研究領域は、ネットワーク通信システムの最適化と信頼性向上です。次世代通信技術（5G・6G）に対応したネットワーク管理手法、車両間通信を用いた経路最適化、UAVを活用した通信カバレッジの拡大など、実運用環境での課題解決に注力しています。さらに、ディープラーニングを用いた画像認識や信号生成、ジェスチャー認識など、深層学習手法の応用研究も幅広く展開しており、社会のデジタル化に貢献する技術開発を推進しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（47 件）
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- DOI: https://doi.org/10.23919/apcc64555.2025.11279781
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2025.114277
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.aej.2025.03.043
- [2025] A Dynamic Shortest Travel Time Path Planning Algorithm with an Overtaking Function Based on VANETDOI: https://doi.org/10.3390/sym17030345
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc61545.2025.10978553
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454806
- DOI: https://doi.org/10.52202/079116-0065
- [2024] Comprehensive Analysis of Traffic Operation for On-Street Parking Based on the Urban Road NetworkDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3449156
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- DOI: https://doi.org/10.1109/healthcom60970.2024.10880746
- DOI: https://doi.org/10.1109/healthcom60970.2024.10880734
- DOI: https://doi.org/10.1109/ist63414.2024.10759202
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124271
- [2024] A Novel Approach for Breast Tumor MRI Classification: Vision Transformers and Majority IntegrationDOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622388
- DOI: https://doi.org/10.3390/fi16040140
- DOI: https://doi.org/10.1002/pc.27642
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3011347
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121607
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccci59363.2023.10210094
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-spring57618.2023.10201177
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- DOI: https://doi.org/10.3390/en16031396
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- DOI: https://doi.org/10.23919/icact53585.2022.9728924
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700525
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3158984
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4276588
- DOI: https://doi.org/10.1109/icsgsc56353.2022.9962989
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.112735
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391981
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369527
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3135359
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369458
- DOI: https://doi.org/10.1109/isape54070.2021.9753228
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-665x/ac36b0
- DOI: https://doi.org/10.1109/jlt.2021.3122141
- DOI: https://doi.org/10.1109/icct52962.2021.9658029
- DOI: https://doi.org/10.1109/wd52248.2021.9508300
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccworkshops50388.2021.9473654
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9414684
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