ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 83回
  3. ネットワーク

リッチクライアント-エッジサーバ間における分散機械学習の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215184
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215184
418be02c-36f2-4777-9723-4e3cae614c96
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-4U-03.pdf IPSJ-Z83-4U-03.pdf (446.1 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル リッチクライアント-エッジサーバ間における分散機械学習の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
お茶の水女子大
著者所属
東大
著者所属
東大
著者所属
工学院大
著者所属
お茶の水女子大
著者名 高野, 紗輝

× 高野, 紗輝

高野, 紗輝

Search repository
中尾, 彰宏

× 中尾, 彰宏

中尾, 彰宏

Search repository
山本, 周

× 山本, 周

山本, 周

Search repository
山口, 実靖

× 山口, 実靖

山口, 実靖

Search repository
小口, 正人

× 小口, 正人

小口, 正人

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年IoTデバイスが普及し, 低遅延やネットワークの負荷分散が可能といった利点を持つエッジコンピューティングに注目が集まっている. 現在行われているこの分野の研究では, デバイス側はセンシングと通信を行うだけの位置付けとなっているものが多い. 一方で, リッチクライアントを用いてデータの発生源であるデバイス側で処理を行うと, 通信にかかるコストの削減やプライバシの保護が可能といった点で優れたシステムを構築できると考えられている. 本稿ではより多くの仕事をIoTデバイスに任せる事を目標とし, デバイス上で機械学習を行い, その場で結果を利用できるようにすると同時に学習の続きをエッジサーバで行うシステムの検討を行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 169-170, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 16:16:53.979918
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3