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          <dc:title>無線センサノードを対象としたオンデバイス学習の異常検知への応用</dc:title>
          <dc:title xml:lang="en">Anomaly Detection using On-Device Learning Algorithm on Wireless Sensor Nodes</dc:title>
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            <jpcoar:creatorName>塚田, 峰登</jpcoar:creatorName>
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            <jpcoar:creatorName>近藤, 正章</jpcoar:creatorName>
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            <jpcoar:creatorName>松谷, 宏紀</jpcoar:creatorName>
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          <jpcoar:subject subjectScheme="Other">エッジコンピューティング基盤</jpcoar:subject>
          <datacite:description descriptionType="Other">実世界のデータは周囲の様々な環境的要因に影響される．センサ周囲のノイズ，センサの位置，キャリブレーションの影響やそれらの時間変化などが含まれる．近年，これらに対処するための技術の一つとして「オンデバイス学習」と呼ばれる手法が提案されており，デバイス上で小さなニューラルネットワークを逐次的に訓練することで，データの変化に追従できる．本稿では，オンデバイス学習を用いた異常検知のための無線センサノードを提案する．実際の回転機器の振動データを用いた異常検知タスクにおいて，推論のみの従来手法と比較して，短い実行時間かつ小さな消費電力量で，ノイズが発生する環境下で高い異常検知精度を保つことを示す．</datacite:description>
          <dc:publisher xml:lang="ja">情報処理学会</dc:publisher>
          <datacite:date dateType="Issued">2022-07-20</datacite:date>
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          <dc:type rdf:resource="http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh">technical report</dc:type>
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          <jpcoar:sourceTitle>研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）</jpcoar:sourceTitle>
          <jpcoar:volume>2022-ARC-249</jpcoar:volume>
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