Kobe University · Graduate School of Science and Technology Innovation · 教授

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• Low-Power High-Accuracy Time Synchronization Using PPI for Bluetooth-Based IoT Systems.2025 · 2025年, ICCE, 1 - 6
• Flexible Optical Tactile Force Sensor to Conduct Measurements From the Back of the Hand2025 · 2025年, IEEE Sensors Journal
• 1W8R 20T SRAM Codebook for 20% Energy Reduction in Mixed-precision Deep-learning Inference Processor System.2025 · 2025年, IPSJ Trans. Syst. LSI Des. Methodol., 18, 19 - 27
• Active Learning for Graph Neural Networks Training in Catalyst Energy Prediction2024 · 2024年, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 1 - 8

• パイプラインバックプロパゲーションを用いたディープラーニングプロセッサ 川口 博 科学研究費補助金／基盤研究(B), 2018年04月 - 2021年03月, 研究代表者 競争的資金2018 · KUID parsed section
• 省電力AIエンジンと異種エンジン統合クラウドによる人工知能プラットフォーム 川口 博 国立研究開発法人産業技術総合研究所, IoT推進のための横断技術開発プロジェクト, 2017年, 研究代表者 競争的資金2017 · KUID parsed section
• 省電力AIエンジンと異種エンジン統合クラウドによる人工知能プラットフォーム 川口 博 IoT推進のための横断技術開発プロジェクト, 2016年, 研究代表者 競争的資金2016 · KUID parsed section
• 階層間協調設計による無線センサネットワークのための省電力通信プロトコルの開発 太田 能 日本学術振興会, 科学研究費補助金／基盤研究(C), 基盤研究(C), 神戸大学, 2006年 - 2008年 無線センサネットワークは、センシング機能を有する小型ノードを無線通信によりマルチホップ接続した無線センサネットワークであり、センサから得られる実世界情報を収集し、アクチュエータを介して実世界へ関与するための基盤システムとして期待されている。本研究では、無線センサネットワークのための低消費電力通信プロトコルの開発をおこない、プロトタイプにおいて消費電力を81%削減した。 競争的資金2006 · KUID parsed section

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