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J-GLOBAL ID：201802236799333420   整理番号：18A1259578

機械学習を用いたLTE適合試験における電力消費署名の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying power consumption signatures in LTE conformance tests using machine learning

著者 (6件)： Carvalho Sidartha A. L. (Centro de Informa ́tica, UFPE, Recife, Brazil, 50740-560) ,  Harada Lucas M. F. (Centro de Informa ́tica, UFPE, Recife, Brazil, 50740-560) ,  Lima Rafael N. (Centro de Informa ́tica, UFPE, Recife, Brazil, 50740-560) ,  Barbosa Carolina M. A. (Centro de Informa ́tica, UFPE, Recife, Brazil, 50740-560) ,  Cunha Daniel C. (Centro de Informa ́tica, UFPE, Recife, Brazil, 50740-560) ,  Silva-Filho Abel G. (Centro de Informa ́tica, UFPE, Recife, Brazil, 50740-560)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： LASCAS  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近のモバイルスマートフォンはエネルギー-ハンガリー電池給電装置であり,無線周波数(RF)適合性試験は現在のドレイン測定なしで現在実行されていることを考慮して,本論文の目的は,Long Terme Evolution(LTE)ユーザ装置RF適合試験の下でスマートフォンの電力消費シグネチャ(PCS)を同定する機械学習手法を提案することである。実験結果により,提案した方法は,潜在的な使用事例に対するPCSによる運転履歴を構築するために使用できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械学習 ,  電池 ,  *電力消費 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 無線周波数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  LTE ,  適合試験 ,  電力消費 ,  署名 ,  同定