決定論的電波伝搬シミュレーションの可能性 — AI対応の位置推定とセンシング (Potentials of Deterministic Radio Propagation Simulation for AI-Enabled Localization and Sensing)

田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。うちの現場でAIを使った位置検出やセンシングを検討しているのですが、データが足りないと部下が騒いでおりまして、どう対応すべきか見当がつきません。要は大量データがいるという話ですよね？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、データの不足はよくある課題ですよ。今回の論文は、物理法則に基づく「決定論的な電波伝搬シミュレーション」を使って、現実に近い大量の学習データを作る方法を示していますよ。

田中専務

それは要するに、現場で人が何日もかけて集める実データを、コンピュータの中で

• 論文研究

D+中間子の崩壊プロセスにおける新たな観測の意義（Observation of $D^{+} o K_{S}^{0}a_{0}(980)^{+}$ in the amplitude analysis of $D^{+} o K_{S}^{0}π^... 前の記事 GitHub Copilotの利用実務・課題・期待機能の解明（Demystifying Practices, Challenges and Expected Features of Using GitHub Copilot） 次の記事

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