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ISBN 4-7818-0455-6

 

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IISBN 4-320-02484-2

 

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ISBN4-320-02524-5

 

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ISBN4-320-02544-X

 

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ISBN4-87188-153-9

 

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ISBN4-254-12703-0

 

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IISBN4-320-02759-0

 

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ISBN4-320-02897-X

 

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ISBN 0-7923-7954-3

 

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’˜ŽÒFGeorge Chang, Marcus J. Healey, James A.M. McHugh, Jason T.L. Wang

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ISBN4-320-12087-6

 

 

 

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’P’˜@•½¬3”N9ŒŽ@Software Practice & Experience, Vol. 21, No. 10, pp.1015-1026

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’P’˜@•½¬‚T”N‚PŒŽ@ƒRƒ“ƒsƒ…[ƒ^ƒ\ƒtƒgƒEƒFƒA, Vol.10, No.1,pp. 41-50

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Determining Indexing Strings with Statistical Analysis    

‹¤’˜   •½¬15”N9ŒŽ  IEICE TRANS.INF & SYST.CVol.E86-D No.9Cpp.1781-1787

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Factor Controlled Hierarchical SOM Visualization for Large Set of Data

‹¤’˜   •½¬15”N9ŒŽ  IEICE TRANS.INF & SYSTCVol.E86-D No.9Cpp.1796-1803, IEICE 2003

ƒf[ƒ^‚ðŒø‰Ê“I‚É•\Ž¦‚·‚é•û–@‚̈ê‚‚Ɏ©ŒÈ‘gD‰»ƒ}ƒbƒv‚Æ‚¢‚¤Žè–@‚ª‚ ‚邪Cƒf[ƒ^‚Éd—v“x‚ª•t‹L‚³‚ê‚Ä‚¢‚½‚Æ‚µ‚Ä‚àC‚±‚ê‚ð—LŒø‚ÉŽg—p‚·‚é•û–@‚ª‚È‚¢D‚»‚±‚ÅCŽ©ŒÈ‘gD‰»ƒ}ƒbƒv‚̃Aƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚ðŠg’£‚µ‚ÄCd—v‚ȃf[ƒ^‚ð‘I‚ñ‚¾ŠT—v‚Ì•\Ž¦‚ÆCÚ×î•ñ‚Ì•\Ž¦‚Æ‚ð—¼—§‚Å‚«‚éV‚µ‚¢Ž©ŒÈ‘gD‰»ƒ}ƒbƒv‚ð’ñˆÄ‚µ‚½D‚»‚µ‚Ä‚¢‚­‚‚©‚̃R[ƒpƒX‚̃f[ƒ^‚ɑ΂µC‚»‚Ì•\Ž¦Œ‹‰Ê‚ð•ªÍ‚µ‚½D”~‘º‚Íd—v“x‚ðŽg‚¤Ž©ŒÈ‘gD‰»ƒ}ƒbƒv‚ÌŠg’£•û–@‚ðŽ¦‚µCChakma‚Í‚»‚ê‚ðŽÀ‘•‚µ‚ÄC’è—Ê“I‚È•]‰¿‚ðs‚Á‚½D

’˜ŽÒFChakma JunanC”~‘º‹±Ži

 

Optimal Local Dimension Analysis of Latent Semantic Indexing on Query neighbor Space

‹¤’˜   •½¬15”N9ŒŽ  IEICE Transactions on Information and SystemsCVol. E86-DCNo.9 Sep. pp.1762-1772C2003.

î•ñŒŸõ‚Ì–â‚¢‡‚킹‚ÆŽ—‚Ä‚¢‚éƒhƒLƒ…ƒƒ“ƒgW‡‚ÅLatenet Semantic Index‚ð쬂µ‚ÄCŒŸõ¸“x‚Ì‚‚­‚Ȃ鎟Œ³”‚𒲂ׂ½‚Æ‚±‚ëC’Êí‚P‚O‚O’ö“x‚Ås‚í‚ê‚é‚à‚Ì‚ª‚ЂƂ‚©“ñ‚‚̊î’êƒxƒNƒgƒ‹‚Å•¶‘‚ª”»•Ê‚Å‚«‚邱‚Æ‚ð•ñ‚µ‚½B

’˜ŽÒFYinghui Xu, Kyoji UmemuraC

 

MiNet: Building Ad-Hoc Peer-to -Peer Networks for Information Sharing Based on Mobile Agents

‹¤’˜   •½¬16”N12ŒŽ   LNCS(Lecture Notes of Computer Science), Vol.3336, Springer, p.59-70, 2004.

’˜ŽÒFTakafumi Yamaya, Toramatsu Shintani, Tadachika Ozono, Yusuke Hiraoka, Hiromitsu Hattori, Takayuki Ito, Naoki Fukuta and Kyoji Umemura

Œg‘ÑŒ^‚Ì‘•’u‚ł̃Oƒ[ƒoƒ‹î•ñ‹¤—LƒVƒXƒeƒ€‚ðŽÀŒ»‚·‚邽‚߂̃lƒbƒgƒ[ƒNƒVƒXƒeƒ€‚ð\’z‚µCƒZƒLƒ…ƒŠƒeƒB‚Ì‚‚¢ŠÂ‹«‚ɈÚs‚µ‚Ä‚àî•ñ‹¤—L‚ª‚Å‚«‚éŽdŠ|‚¯‚Å‚ ‚邱‚Æ‚ðà–¾‚µC‚»‚Ì•û–@‚Ì“¾Ž¸‚ð˜_‚¶‚½B

 

Literal Matching Biased Link Analysis  

‹¤’˜   •½¬17”N3ŒŽ  LNCS(Lecture Notes of Computer Science), Vol.3411, Springer, pp.153-164

’˜ŽÒFYinghui Xu, Kyoji Umemura

Webƒf[ƒ^‚ð‘ÎÛ‚Æ‚µ‚½î•ñŒŸõ‚É‚¨‚¢‚ÄCƒŠƒ“ƒN‚̉ðÍ‚ðs‚Á‚ÄŒŸõ‚Ì•‚¯‚É‚·‚邱‚Æ‚ªs‚í‚ê‚Ä‚¢‚邪CƒŠƒ“ƒN‚ɂ‚¢‚ÄCî•ñ‚ð‹­‰»‚·‚邽‚߂̃Šƒ“ƒN‚ÆC“Ç‚Ýi‚߂邽‚߂̃Šƒ“ƒN‚𕶎šî•ñ‚̃}ƒbƒ`ƒ“ƒO“x‡‚¢‚É‚æ‚Á‚Ä„’肵C•Ê‚̃Šƒ“ƒN‰ðÍ‚ðs‚¤‚±‚Æ‚É‚æ‚Á‚ÄC‹æ•Ê‚µ‚È‚¢‰ðÍ‚æ‚è‚àŒø‰Ê‚ª‚ ‚邱‚Æ‚ð•ñ‚µ‚½B

 

Improvements of Kats K Mixture Model@@@2005”N˜_•¶ÜŽóÜ

‹¤’˜   •½¬17”N10ŒŽ  Journal of Natural Language Processing, Vol.12, No.5, pp.131-155 Ž©‘RŒ¾Œêˆ—, 2005

’˜ŽÒFYinghui Xu, Kyoji Umemura

 

Query Expansion with the Minimum Relevance Judgments

‹¤’˜@•½¬17”N10ŒŽ Information Retrieval Technology, pp.31-42, LNCS3689, 2005, Korea

’˜ŽÒFMasayuki Okabe, Kyoji Umemura, Seiji Yamada

 

•¶‘Šg’£‚É‚æ‚éƒL[ƒ[ƒh’Šo

‹¤’˜   •½¬19”N1ŒŽ, Ž©‘RŒ¾Œêˆ—@Vol.14, No.1, pp.67-84

’˜ŽÒF’·’¬Œ’‘¾C•“c‘PsC”~‘º‹±Ži

 

Substring Statistics  µ‘Ò˜_•¶

‹¤’˜  •½¬21”N3ŒŽ@CICLing 2009, LNCS(Lecture Notes of Computer Science), vol.5449 Springer-Verlag, pp. 53-71A2009D

’˜ŽÒFKyoji Umemura, Kenneth Church

 

•¶Žš—ñ‚ð“Á’¥—Ê‚Æ‚µ”½•œ“x‚ð—p‚¢‚½ƒeƒLƒXƒg•ª—Þ            

Extracting String Features with Adaptation for Text Classification

‹¤’˜F•½¬22”N1ŒŽAŽ©‘RŒ¾Œêˆ— Vol.17 No.1 pp.78 – 97

’˜ŽÒF”öã@“OA•½“cŸ‘åA‰ª•”³KA”~‘º‹±Ži

 

Traffic Anomaly Analysis and Characteristics on a Virtualized Network Testbed

‹¤’˜FIEICE Transactions on Information and Systems (D)  Vol.E94-D,No.12, pp.2353-2361,Dec.@2011

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu, and Kyoji Umemura

 

Analytical Modeling of Network Throughput Prediction on the Internet

‹¤’˜FIEICE TRANS. & SYST., Vol.E95-D, No.12, DECEMBER 2012, pp.2870-2878

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu, Nonmembers and Kyoji Umemura, Member

 

 

 

 

 

i‘Û‰ï‹c˜_•¶j

Experience about compound dictionary on computer networks

‹¤’˜@•½¬5”N6ŒŽ@ACL First workshop on very large corpora , pp.113 -119

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’˜ŽÒF”~‘º‹±ŽiC”~‘ºWLC—é–؉xŽq

 

String comparison based on substring equations

’P’˜@•½¬6”N8ŒŽ@ACL Second workshop on very large corpora, pp.121-128

•¶Žš—ñ‚Ì“™†ŠÖŒW‚©‚ç•ÏŠ·‹K‘¥‚ðŒvŽZ‚·‚é•û–@‚ðq‚×C‚»‚̉ž—p‚ðŽ¦‚µ‚½D‚»‚̉ž—p‚Æ‚ÍCƒ[ƒ}Žš‚Å•\Œ»‚³‚ê‚Ä‚¢‚é“ú–{‚̌ŗL–¼ŽŒ‚ðŒŸõ‚·‚邱‚Æ‚Å‚ ‚éDƒ[ƒ}Žš‚ÍC‚¢‚­‚‚©•ûŽ®‚ª‚ ‚éD‚±‚̘_•¶‚Å‚ÍC‘½‚­‚Ì‹Lq•ûŽ®‚ª‚ ‚Á‚½‚Æ‚µ‚Ä‚àC‚»‚ê‚ð“ˆê‚µ‚ÄC˜R‚ê‚Ì‚È‚¢ŒŸõ‚ª‚Å‚«‚é•û–@‚ðŽ¦‚µ‚½D

’˜ŽÒF”~‘º‹±Ži

 

Construction of a bilingual dictionary intermediated by a third language

‹¤’˜@•½¬6”N8ŒŽ@The 15th international conference on computational linguisticsC‘æ‚PŠª, pp.298-309

‘æ3‚ÌŒ¾Œê‚ð’‡—§‚¿‚Æ‚·‚邱‚Æ‚ÅC“ñ‚‚̌¾Œê‚̑Ζ󎫑‚ðŽ©“®“I‚ɇ¬‚·‚鎎‚Ý‚ðs‚¢C‚»‚ÌŒ‹‰Ê‚ð•]‰¿‚µ‚½D‚R”Ô–Ú‚ÌŒ¾Œê‚ðŽg—p‚·‚邱‚Æ‚ÅCŒê‚Ì‘½‹`«‚ðŒŸo‚·‚邱‚Ƃɘ_•¶‚Ì“Á’¥‚ª‚ ‚éD“c’†‚Æ”~‘º‚Ì‹¤“¯‚ÅŠî–{‚̃Aƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚ðlˆÄ‚µ‚½D”~‘º‚ÍC•]‰¿‚Ì‚½‚߂̊‹«‚ÌÝ’è‚ÆC•]‰¿‚Ì‚½‚ß‚ÌŽÚ“x‚ðlˆÄ‚µ‚½D“c’†‚Í•]‰¿ì‹Æ‚Ƙ_•¶ì¬‚ðs‚Á‚½D

’˜ŽÒF“c’†‹v”üŽqC”~‘º‹±Ži

 

A reference system for world wide web: Autoref

‹¤’˜@•½¬8”N3ŒŽ@IPSJ Proceedings of multimedia Japan 96 , pp.388-391

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’˜ŽÒF”~‘º‹±ŽiCˆÉ“¡Cˆê

 

Knowledge discovery by logical resolution with usefulness measure

‹¤’˜@•½¬10”N11ŒŽ@ACM/IPSJ Proceedings of foundations of data organization, pp.89-96

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’˜ŽÒFŽR–{ ‰pŽqC”~‘º‹±Ži

 

Dynamic programming: a method for taking advantage of technical terminology@in Japanese documents

‹¤’˜@•½¬12”N10ŒŽ@Proceedings of the 5th international workshop on information retrieval with Asian language, pp.125 -132

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’˜ŽÒFŽR–{‰pŽqCŽR–{Š²—YC”~‘º‹±ŽiCKenneth W. Church

 

Using variable length for retrieving technical abstracts in Japanese

‹¤’˜@•½¬12”N10ŒŽ@Proceedings of the 5th international workshop on information retrieval with Asian language, pp.213 -214

î•ñŒŸõ‚É‚¨‚¢‚ÄC’·‚¢•¶Žš—ñ‚ðî•ñŒŸõ‚ÉŽg‚¤‚±‚Æ‚Ís‚í‚ê‚È‚¢D‚»‚ê‚ÍCƒVƒXƒeƒ€‚Ì“®ì‘¬“x‚ð’ቺ‚³‚¹‚é‚È‚Ç‚Ì–â‘肪‚ ‚邽‚ß‚Å‚ ‚éD‚µ‚©‚µC’·‚¢•¶Žš—ñ‚ðŽg‚¤‚±‚Æ‚ªŒø‰Ê‚ª‚ ‚é‚©‚Ç‚¤‚©‚Í’m‚ç‚ê‚Ä‚¢‚È‚©‚Á‚½D‚»‚±‚ÅCî•ñŒŸõ‚ÉŽg—p‚·‚镶Žš—ñ‚Ì’PˆÊ‚Ì’·‚³‚ð•Ï‰»‚³‚¹‚ÄC’·‚¢•¶Žš—ñ‚܂ňµ‚¤‚±‚Æ‚ª¸“x‚ÌŒüã‚ÉŠñ—^‚·‚邱‚Æ‚ðŽ¦‚µ‚½D

’˜ŽÒFFeng LinC ”~‘º‹±ŽiC ŽR–{Š²—YC Kenneth W. Church

 

Empirical Term Weighting and Expansion Frequency

‹¤’˜@•½¬12”N10ŒŽ@ACL Proceeding of the 2000 joint SIGDAT conference on empirical methods in natural language processing and very large corpora, pp.117-123

î•ñŒŸõ‚É‚¨‚¢‚ÄC—pŒê‚Ìd‚Ý•t‚¯‚ÍŒŸõ¸“x‚ð¶‰E‚·‚éd—v‚È–â‘è‚Å‚ ‚邪C“Œv“I‚È—˜_‚Æ“Œv’l‚̃Xƒ€-ƒWƒ“ƒO‚Åd‚Ý‚ðŒˆ‚ß‚é‚Æ‚¢‚¤•û–@‚ð’ñˆÄ‚µ‚½D‚±‚Ì•û–@‚ÅCŒoŒ±“I‚És‚í‚ê‚Ä‚¢‚éd‚Ý•t‚¯‚Ì•ûŽ®‚Æ®‡«‚Ì‚ ‚錋‰Ê‚ª“¾‚ç‚ê‚é‚΂©‚è‚Å‚È‚­CExpansion frequency‚Æ‚¢‚¤V‚µ‚¢ŠT”O‚Ì“Œv’l‚ɂ‚¢‚Ä‚àC“KØ‚Èd‚Ý‚ª’è‚܂邱‚Æ‚ðŽ¦‚µ‚½D‚³‚ç‚ÉCExpansion frequency‚Æ“Œv“I‚Èd‚Ý•t‚¯‚ð‘g‚݇‚킹‚邱‚Æ‚ÅCŒ¾Œê’mŽ¯‚ð‘å—Ê‚ÉŽg‚Á‚½î•ñŒŸõƒVƒXƒeƒ€‚Æ“¯“™‚ÌŒŸõ«”\‚ª“¾‚ç‚ê‚邱‚Æ‚ðŽ¦‚¹‚½D

’˜ŽÒF”~‘º‹±ŽiCKenneth W. Church

 

Empirical Term Weighting

‹¤’˜@•½¬13”N10ŒŽ@‚Qnd NTCIR Workshop Meeting 2001, pp.216-221

Kyoji Umemura, Yoshiyuki Takeda, Michiko Tanaka,Lin Feng, Eiko Yamamoto

 

Selecting indexing strings using adaptation

‹¤’˜@•½¬14”N8ŒŽ@The 25th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval, pp.42 -43, ACM SIGIR 2002

î•ñŒŸõ‚É‚¨‚¢‚ÄCŒŸõ—v‹‚Ì‚È‚©‚©‚猟õ‚ÉŒø‰Ê‚Ì‚ ‚é•”•ª‚¾‚¯‚ðŽæ‚èo‚·‚±‚Æ‚Íd—v‚È–â‘è‚Å‚ ‚邪CŒŸõ‚ÉŒø‰Ê‚ª‚ ‚é’PŒê‚̓Rƒ“ƒsƒ…[ƒ^‚É“o˜^‚³‚ê‚Ä‚¢‚È‚¢Œê‚Å‚ ‚邱‚Æ‚ª‘½‚¢‚Ì‚ÅC‚±‚ÌŽæ‚èo‚µ‘€ì‚͓‚¢D‚±‚̘_•¶‚Å‚Í”½•œ“x‚Æ‚¢‚¤“Œv—Ê‚É‚æ‚Á‚ÄCŒ¾Œê“Æ—§‚Éî•ñŒŸõ‚ÉŒø‰Ê‚ª‚ ‚é’PŒê‚ª‘I•Ê‚Å‚«‚邱‚Æ‚ðŽ¦‚µCƒRƒ“ƒsƒ…[ƒ^‚É–¢’m‚Ì’PŒê‚Å‚ ‚Á‚Ä‚àCŒŸõ‚ÉŒø‰Ê‚ª‚ ‚è‚»‚¤‚È•¶Žš—ñ‚ªŽæ‚èo‚¹‚邱‚Æ‚ðŽ¦‚µ‚½D‚»‚µ‚ÄC‚»‚Ì•¶Žš—ñ‚¾‚¯‚ð‘I‚Ô‚±‚Æ‚É‚æ‚Á‚ÄCî•ñŒŸõ‚̸“x‚ªŒüã‚·‚邱‚Æ‚ðŽ¦‚µ‚½D

’˜ŽÒF•“c‘PsC”~‘º‹±Ži

 

Deciding Indexing Strings with Statistical Analysis

‹¤’˜@•½¬12”N8ŒŽ@NTICIR Workshop 3  Meeting CLIR, Proceeding, pp.79 -85, NTICIR Workshop 2002

’˜ŽÒF•“c‘PsC”~‘º‹±ŽiCŽR–{‰pŽq

 

Selecting the most highly correlated pairs within a large vocabulary@

’P’˜@•½¬14”N8ŒŽ@Proceedings of the workshop on SEMANET: building and using semantic networks, pp.94-100, SEMANET 2002

‘å‹K–Í‚ÈŒêœb‚Ì‘g‚Ì‚È‚©‚©‚çCoŒ»ƒpƒ^-ƒ“‚Ì‘ŠŠÖ‚ª‚‚¢‘g‚ð˜R‚ê‚È‚­“Á’è‚·‚éƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚ðŽ¦‚µ‚½D’Êí‚Ì•û–@‚Å‚ÍC10”N•ª‚ÌV•·‹LŽ–‚ð‘ÎÛ‚ÉC‚·‚ׂĂ̒PŒê‚ÌoŒ»‚ÉŠÖ‚·‚é‘ŠŠÖŒW”‚ð‹‚߂邱‚Ƃ͓‚¢‚ªC‚»‚ê‚ð’Êí‚̬Œ^‚̃Rƒ“ƒsƒ…[ƒ^‚ÅŽÀs‚Å‚«‚é•û–@‚ɂ‚¢‚Äq‚ׂ½D‚±‚̃Aƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚ÌŽÀs‘¬“x‚ÍC‘ÎÛ‚Æ‚·‚éŒêœb‚̗ʂɈˑ¶‚¹‚¸Cƒf[ƒ^—Ê‚¾‚¯‚Ɉˑ¶‚·‚éD‚»‚µ‚ÄCƒf[ƒ^—Ê‚ðN‚Æ‚·‚é‚ÆC‚»‚Ì•½‹Ï‚ÌŒvŽZ—Ê‚ÍN log(N)‚É”ä—á‚·‚é‚à‚Ì‚Æ‚È‚èC‘å‹K–͂ȃf[ƒ^‚É‚à“K—p‚Å‚«‚é‚à‚Ì‚Æ‚È‚Á‚Ä‚¢‚éD
’˜ŽÒF”~‘º‹±Ži

 

Very low dimensional latent semantic indexing for local query regions

‹¤’˜@•½¬15”N7ŒŽ  Sixth  International Workshop on Information Retrieval with Asian Languages, IRAL-2003@Proceedings of the  6th international workshop on information retrieval with Asian language@ (pp.84 -91), IRAL 2003, JAPAN(Hokakido)

î•ñŒŸõ‚Å‚ÍŽ¿–âŠg’£‚Æ‚¢‚¤•û–@‚ª‚ ‚èCŒŸõŒ‹‰Ê‚ðŽ¿–â•¶‚ɒljÁ‚·‚é‚Æ‚¢‚¤•û–@‚ÅCŒŸõ‚̸“x‚ð‚ ‚°‚é‚Æ‚¢‚¤Žè–@‚ª‚ ‚éD‚±‚ÌŽè–@‚É‚¨‚¢‚Ä‚ÍCŽ¿–âŠg’£‚̃hƒLƒ…ƒƒ“ƒg‚É—ÞŽ—‚Ì‚à‚Ì‚ª‘½‚­‘¶Ý‚·‚é‚ÆCŒŸõŒ‹‰Ê‚ª•Î‚Á‚Ä‚µ‚Ü‚¤‚Æ‚¢‚¤–â‘肪‚ ‚éD‚±‚̘_•¶‚Å‚ÍCŽ¿–âŠg’£‚̃hƒLƒ…ƒƒ“ƒg‚̎嬕ª•ªÍ‚ðs‚Á‚ÄC•Î‚è‚ð–hŽ~‚Å‚«‚éŽè–@‚ð’ñˆÄ‚µ‚Ä‚¢‚éD‚»‚µ‚ÄC’ñˆÄŽè–@‚ƈê”Ê‚ÌŽ¿–âŠg’£‚Æ”äŠr‚µ‚½D”~‘º‚Í‘å‹K–͂ȃR[ƒpƒX‚ɑ΂µ‚Ď嬕ª•ªÍ‚ð—˜—p‚µ‚½î•ñŒŸõŒŸõ‚ÌŽè–@‚ð•¡”Ž¦‚µCXu‚Í‚»‚ê‚ð‡”Ô‚ÉŽÀŒ»‚µCŒø‰Ê‚Ì‚ ‚éŽè–@‚ð“Á’肵‚½D

’˜ŽÒFXu YinghuiC”~‘º‹±Ži

 

Dynamic programming matching for large scale information retrieval

‹¤’˜@•½¬15”N7ŒŽ@Proceedings of the  6th international workshop on information retrieval with Asian language , pp.100-107, IRAL 2003, JAPAN(Hokakido)

‘å‹K–Í‚È•¶‘‚ð‘ÎÛ‚ÉDPƒ}ƒbƒ`ƒ“ƒO‚Åî•ñŒŸõ‚ðs‚¤ƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚ðŽÀŒ»‚µCŒø‰Ê‚𑪒肵‚½D’Êí‚ÌDPƒ}ƒbƒ`ƒ“ƒO‚ðî•ñŒŸõ‚ɉž—p‚·‚é‚É‚ÍCî•ñŒŸõ‚̸“x‚Ì–â‘è‚ÆCî•ñŒŸõ‚Ì‘¬“x‚Ì–â‘è‚Ì“ñ‚‚ª‚ ‚邪C‘OŽÒ‚ɂ‚¢‚Ä‚ÍC‚·‚Å‚Éæs‚·‚錤‹†‚ª‚ ‚Á‚½‚ªC‚±‚̘_•¶‚Å‚ÍCŒvŽZ‘¬“x‚Ì–â‘è‚ð‰ðŒˆ‚Å‚«‚邱‚Æ‚ðŽ¦‚µ‚½DŽÀÛ‚ÉC”•SƒƒKƒoƒCƒg‚Ìî•ñ‚ðDPƒ}ƒbƒ`ƒ“ƒO‚ÅŒŸõ‚µ‚Ä‚àC10•b’ö“x‚ÅŒ‹‰Ê‚𓾂邱‚Æ‚ª‚Å‚«C‚±‚ê‚Ü‚Å‚Ì•û–@‚æ‚è‚à‚QŒ…’ö“x‚‘¬‰»‚Å‚«‚½D

’˜ŽÒFŽR–{‰pŽqCŠÝ“c³”ŽC ••À‰À‘¥C•“c‘PsC”~‘º‹±Ži

 

Japanese Multiword Extraction using SVM and Adaptation@@@

‹¤’˜@•½¬16”N7ŒŽ@LREC-2004(Lisbon, Poltugal)  Workshop on Methodologies and Evaluation of Multiword Units in Real-world ApplicationsCpp.1-4

’˜ŽÒFT. OgataCK. TeraoCK. Umemura

”½•œ“x‚Æ‚¢‚¤“Á’¥—Ê‚ð—p‚¢‚é‚ÆCƒL[ƒ[ƒh‚ƈӖ¡‚Ì‚È‚¢•¶Žš—ñ‚ª•ª—£‚Å‚«‚邱‚Æ‚ð“Œv—ʂ̃vƒƒbƒg‚ÅŽ¦‚µCSupport Vector Machine‚Ì“ü—Í‚Æ‚µ‚Ä”½•œ“x‚ð—p‚¢‚邱‚Æ‚ÅŽ«‘‚ð—p‚¢‚È‚¢‚ŃL[ƒ[ƒh‚ð’Šo‚·‚é•û–@‚ð•ñ‚µ‚½B

 

Related Word-pairs Extraction without Dictionaries    

‹¤’˜@•½¬16”N7ŒŽLREC-2004(Lisbon, Poltugal)Cpp.1309-1312

’˜ŽÒFEiko Yamamoto, Kyoji Umemura

‘OŒã‚É“¯‚¶‚悤‚È•¶Žš—ñ‚ª˜A‘±‚·‚é‚Æ‚¢‚¤ƒqƒ…[ƒŠƒXƒeƒBƒbƒNƒX‚ð‚‘¬‚ÉŽÀ‘•‚µC‚»‚ê‚É‚à‚Ƃ¢‚ÄC“¯‚¶‚悤‚ÉŽg‚í‚ê‚éŒêiŒê‹åj‚ðŽ«‘‚ð—p‚¢‚È‚¢‚Å“Á’è‚·‚é•û–@‚ð•ñ‚µ‚½B

 

A Unified Model Literal Mining and Link Analysis for Ranking Web Resources

‹¤’˜@@•½¬16”N8ŒŽ@@SIGIR 2004CEnglandCpp.546-547

’˜ŽÒFYinghui XuCKyoji Umemura

Webƒf[ƒ^‚ð‘ÎÛ‚Æ‚µ‚½î•ñŒŸõ‚É‚¨‚¢‚ÄCƒŠƒ“ƒN‚̉ðÍ‚ðs‚Á‚ÄŒŸõ‚Ì•‚¯‚É‚·‚邱‚Æ‚ªs‚í‚ê‚Ä‚¢‚邪CƒŠƒ“ƒN‚ɂ‚¢‚ÄCî•ñ‚ð‹­

‰»‚·‚邽‚߂̃Šƒ“ƒN‚ÆC“Ç‚Ýi‚߂邽‚߂̃Šƒ“ƒN‚𕶎šî•ñ‚̃}ƒbƒ`ƒ“ƒO“x‡‚¢‚É‚æ‚Á‚Ä„’肵C•Ê‚̃Šƒ“ƒN‰ðÍ‚ðs‚¤‚±‚Æ‚É‚æ‚Á‚ÄC

‹æ•Ê‚µ‚È‚¢‰ðÍ‚æ‚è‚àŒø‰Ê‚ª‚ ‚邱‚Æ‚ð•ñ‚µ‚½B

 

Web Searching Using Term  Entropy on Virtual Document and Query Independent Importance in  NTCIR-4 Web Task@@@

‹¤’˜@•½¬16”N9ŒŽ@@

NTCIR@2004 Workshop 4 MeetingCChinaCVol.1Cpp.1-8

’˜ŽÒFYinghui Xu, Kyoji Umemura

Webƒf[ƒ^‚ð‘ÎÛ‚Æ‚µ‚½î•ñŒŸõ‚É‚¨‚¢‚ÄCWebƒf[ƒ^‚ÍŒŸõ‚Ì’PˆÊ‚Æ‚µ‚Ă̓mƒCƒY‚Æ‚È‚éƒtƒB[ƒ‹ƒh‚ª‘½‚¢‚±‚Æ‚ðà–¾‚µCƒy[ƒW‚²‚Ƃɉ¼‘z•¶‘‚ðƒŠƒ“ƒNî•ñ‚ð‚à‚Æ‚É쬂·‚µC‚»‚±‚ɑ΂µ‚Äî•ñŒŸõ‚ðs‚¤‚±‚Æ‚ÅŒø‰Ê‚ª‚ ‚邱‚Æ‚ð•ñ‚µ‚½B

 

Literal-Matching-Biased Link Analysis

‹¤’˜@•½¬16”N10ŒŽ@

AIRS, Asia Information Retrieval Symposium, October 18-20, 2004, Beijing, China, Proceeding, p91-97

’˜ŽÒFYinghui Xu, Kyoji Umemura

 

Query Expansion with the Minimum User Feedback by Transductive Learning

‹¤’˜@•½¬17”N10ŒŽ@HLT/EMNLP 2005CCanada @Human Language Technology Conference and Conference on Empirical Methods in Natural Language

Processing, pp.963-970

’˜ŽÒFMasayuki Okabe, Kyoji Umemura, Seiji Yamada

 

Substring statistics

‹¤’˜F10th Internal Conferece, Computational Linguistics and Intelligent Text Processing

53-71, March 2009, USA

’˜ŽÒFKyoji Umemura, Kenneth Church

 

Analysis of Anomalies on a Virtualized Network Testbed

‹¤’˜F•½¬22”N6ŒŽ29“ú-7ŒŽ1“ú, Bradford, West Yorkshire, UK

The 10th IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT 2010)

IEEE Computer Society pp.297 - 304

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu, and Kyoji Umemura

 

A Light-weight Autonomous Power Saving Method for Wireless Sensor Networks

‹¤’˜FThe sixth International Conference on Autonomic and Autonomous Systems ICAS 2010, March 7-13, 2010 – Cancun, Mexico  http://www.iaria.org/conferences2010/ProgramICAS10.html

’˜ŽÒFToshio Hirotsu, Shinnosuke Nishitani, Hirotake Abe, Kyoji Umemura, Kensuke Fukuda

Satoshi Kurihara, Toshiharu Sugawara

 

A Light-weight Autonomous Power Saving Method for Wireless Sensor Networks

Toshio Hirotsu, Shinnosuke Nishitani, Hirotake Abe, Kyoji Umemura, Kensuke Fukuda

Satoshi Kurihara, Toshiharu Sugawara

ICSA 2010 APPLIED STATISTICS SYMPOSIUM
June 20-23, 2010, Downtown Indianapolis, IN , USA

 

Estimating Traffic anomaly Anomalies for Throughput Prediction on Network Virtualization

‹¤’˜FHSNCE2011 (collocated with IEEE/IPSJ SAINT2011)Ap.267-273, Munich, GERMANY, July 18-21

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu, and Kyoji Umemura

 

Predicting Network Throughput for Grid Applications on Network Virtualization Areas •\²

‹¤’˜FAssociation for Computing Machinery, Network-aware Data Management(NDMf11), pp.11 – 20, Seattle, Washington, USA, Nov 14, 2011

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyoji Umemura

 

A Statistical Approach for Selecting Throughput Prediction Parameters on the Internet@

‹¤’˜FThe 6th International Conference on Ubiquitous Information Technologies & Applications (CUTE 2011), pp.37-40, Seoul, KOREA, Dec. 15-17, 2011

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

 

 

 

 

 

 

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‹¤’˜  ‘æ46‰ñî•ñˆ—Šw‰ïƒvƒƒOƒ‰ƒ~ƒ“ƒOEƒVƒ“ƒ|ƒWƒEƒ€App.149-154A2005 ‚PŒŽ@“Œ‹ž

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‹¤’˜  î•ñˆ—Šw‰ï‘æ166‰ñŽ©‘RŒ¾Œêˆ—Œ¤‹†‰ï, pp.9-14, 2005 3ŒŽ@“Œ‹ž

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‹¤’˜  î•ñˆ—Šw‰ï‘æ67‰ñ‘S‘‘å‰ï, ”­•\”Ô†6M-1, 2005 3ŒŽ@“Œ‹ž

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‹¤’˜  î•ñˆ—Šw‰ï‘æ67‰ñ‘S‘‘å‰ï, ”­•\”Ô†6M-5, 2005 3ŒŽ@“Œ‹ž

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Transductive ŠwK‚É‚æ‚éŬ•¶‘”»’è‚©‚ç‚̃NƒGƒŠŠg’£iQuery Expansion with the Minimum Judgmentj

‹¤’˜  •½¬17”N3ŒŽ  lH’m”\Šw‰ï‘S‘‘å‰ïi19‰ñj˜_•¶W, pp.1-4, JSAI 2005

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‹¤’˜@•½¬17”N5ŒŽ  î•ñˆ—Šw‰ïŒ¤‹†•ñ, Vol.2005, No.48, pp.99-104,  2005 5ŒŽ ‰«“ê

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‹¤’˜@•½¬17”N9ŒŽ  “dŽqî•ñ’ÊMŠw‰ï‹ZpŒ¤‹†•ñ, Vol.105, No.299, pp.17-22, IEICE 2005@9ŒŽ@“Œ‹ž

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‹¤’˜@•½¬18”N5ŒŽ19“ú@î•ñˆ—Šw‰ïŒ¤‹†•ñ, Vol.2006, No.53, pp.75-80, 2006-NL-173, 2006A“Œ‹ž

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‹¤’˜@•½¬18”N10ŒŽ, ƒCƒ“ƒ^[ƒlƒbƒgƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒX@2006-10, pp.67-74A“Œ‹ž

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‹¤’˜F•½¬20”N4ŒŽ,@î•ñˆ—Šw‰ïŒ¤‹†•ñ 2008-OS-108(25)A“¿“‡@Vol.2008, No.35, ISSN 0919-6072, pp. 187-194

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‹¤’˜Fî•ñˆ—Šw‰ï71‰ñ‘S‘‘å‰ï3ZD-1iŽ ‰êŒ§‘’ÃŽsF2009”N3ŒŽ11“ú      000j pp.2-459-460

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‹¤’˜Fî•ñˆ—Šw‰ï71‰ñ‘S‘‘å‰ï3ZD-2iŽ ‰êŒ§‘’ÃŽsF2009”N3ŒŽ11“új pp.2-461-462

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Compression-based Dissimilarity Measure (CDM)‚ð—p‚¢‚½lŠ´ƒZƒ“ƒTî•ñ‚Ì—ÞŽ—”»’è

‹¤’˜Fî•ñˆ—Šw‰ï71‰ñ‘S‘‘å‰ï3ZD-3iŽ ‰êŒ§‘’ÃŽsF2009”N3ŒŽ11“új@pp.2-463-464

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‹¤’˜Fî•ñˆ—Šw‰ï71‰ñ‘S‘‘å‰ï3ZD-4iŽ ‰êŒ§‘’ÃŽsF2009”N3ŒŽ11“új@pp.2-465-466

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‹¤’˜F•ñˆ—Šw‰ï71‰ñ‘S‘‘å‰ï4V-6iŽ ‰êŒ§‘’ÃŽsF2009”N3ŒŽ11“új@pp.3-239-240

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‹¤’˜F“dŽqî•ñ’ÊMŠw‰ï2009”N‘‡‘å‰ï@DS-2-2@iˆ¤•QŒ§¼ŽRŽsF2009”N3ŒŽ20“új@î•ñEƒVƒXƒeƒ€u‰‰˜_•¶Wpp.S41-42

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An Empirical Paradigm for Experimental Information Retrieval, in English

‹¤’˜Fî•ñˆ—Šw‰ï@‰Ä‚̃vƒƒOƒ‰ƒ~ƒ“ƒOƒVƒ“ƒ|ƒWƒEƒ€ “È–ØŒ§“ß{‰–Œ´i2009”N8ŒŽ31“ú~9ŒŽ2“úApp.99-102@@Šw¶§—ãÜ

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‹¤’˜Fî•ñˆ—Šw‰ïŒ¤‹†•ñA‹ž“s‘åŠw@2009”N9ŒŽAvol.2009.NL-193 No.8, pp.1-6

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Evaluation of Network Throughput Predictability for Bulk Transfer

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’˜ŽÒFC.H.Lee, H. Abe, T. Hirotsu and K. Umemura

 

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‹¤’˜FŒ¾Œêˆ—Šw‰ï@NLPŽáŽè‚̉ï‘æ4‰ñi‹ž“s‘åŠwA2009”N9ŒŽ30“ú-10ŒŽ1“új

’˜ŽÒFŒF’J–€”üŽqAˆ¢•” —mäC‰ª•” ³KC”~‘º ‹±Ži

 

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‹¤’˜F‘æ7‰ñî•ñŠwƒ[ƒNƒVƒ‡ƒbƒviWiNF2009j˜_•¶Wi–¼ŒÃ‰®H‹Æ‘åŠwF2009”N11ŒŽ2728“új@A-1, pp.1-4

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‹¤’˜F‘æ7‰ñî•ñŠwƒ[ƒNƒVƒ‡ƒbƒviWiNF2009j˜_•¶Wi–¼ŒÃ‰®H‹Æ‘åŠwF2009”N11ŒŽ2728“új@B-4, pp.163-166

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‹¤’˜F‘æ7‰ñî•ñŠwƒ[ƒNƒVƒ‡ƒbƒviWiNF2009j˜_•¶Wi–¼ŒÃ‰®H‹Æ‘åŠwF2009”N11ŒŽ2728“új@B-4, pp.167-170

’˜ŽÒF‘å–x’B–çA‹e’n@½AÄ“¡‹`•¶A‰äÈ—TŽ÷Aˆ¢•”—mäA‰ª•”³sA”~‘º‹±Ži

 

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‹¤’˜F‘æ7‰ñî•ñŠwƒ[ƒNƒVƒ‡ƒbƒviWiNF2009j˜_•¶Wi–¼ŒÃ‰®H‹Æ‘åŠwF2009”N11ŒŽ2728“új@B-4, pp.181-184

’˜ŽÒF‰äÈ—TŽ÷Aˆ¢•” —mäC‰ª•” ³KC”~‘º ‹±Ži

 

Compression-based Dissimilarity Measure (CDM)‚ð—p‚¢‚½lŠ´ƒZƒ“ƒTî•ñ‚Ì—ÞŽ—”»’è

‹¤’˜F‘æ7‰ñî•ñŠwƒ[ƒNƒVƒ‡ƒbƒviWiNF2009j˜_•¶Wi–¼ŒÃ‰®H‹Æ‘åŠwF2009”N11ŒŽ2728“új@B-4, pp.185-188

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‹¤’˜F“dŽqî•ñ’ÊMŠw‰ï2010”N‘‡‘å‰ï@DS-2-4@i“Œ–k‘åŠw@å‘äŽsF2010”N3ŒŽ1619“új@î•ñEƒVƒXƒeƒ€u‰‰˜_•¶Wpp.S23-24

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Characteristics of Internet Traffic Anomalies over a Virtualized Network Testbed

‹¤’˜FThe 7th Korea-Japan e-Science Symposium, Hongcheon, Korea July 2010

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

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Throughput Evaluation for Improving Predictability over the Internet

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’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

A PCA Analysis for Traffic Anomaly Estimation

‹¤’˜FƒCƒ“ƒ^[ƒlƒbƒgƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒX2010A“ú–{ƒ\ƒtƒgƒEƒGƒAŠw‰ïi“Œ‹ž‘åŠw–í¶u“°@2010”N10ŒŽ25“ú-26“új, N0.66, p93-98

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

Traffic Anomaly Analysis and Throughput Evaluation

‹¤’˜FInternal Symposium on Electronics-Inspired Interdisciplinary Research(EIIRIS), p92, Aichi, Japan, Nov. 2010

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

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Comparing Variety with Frequency on Judging the Correspondence of the Surrounding Contexts of Words and Evaluation Approach @§—ãÜ

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Internet Traffic Characteristics of Virtual Machine on Amazon EC2

‹¤’˜FIPSJ Technical report (SIGOS 117), 2011-OS-117, pp.1-7, Okinawa, Japan, April 2011

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

Network Throughput Prediction using Support Vector Regression

‹¤’˜FApplication and Deepening of Intelligent Sensing Technology (ADIST 2011), TUT Campus, pp.40, Japan,October 14, 2011

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

Recent Empirical Evaluation of Aggregate THrouput using Parallel Transfers on the Internet

‹¤’˜FComSys2012@‘æ24‰ñƒRƒ“ƒsƒ…[ƒ^ƒVƒXƒeƒ€EƒVƒ“ƒ|ƒWƒEƒ€i“Œ‹žA’}”g‘åŠw@“Œ‹žƒLƒƒƒ“ƒpƒX•¶‹žZŽÉ134u‹`ŽºA2012”N12ŒŽ6“ú~7“úApp.53-58j

’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

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Appropriate Parameter Selection for Predicting Network Throughput on the Internet

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’˜ŽÒFChunghan Lee, Hirotake Abe, Toshio Hirotsu and Kyojji Umemura

 

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‹¤’˜@•½¬‚Q”N‚VŒŽ@NTT R&D, @Vol. 39,No.7, 1990

NTT‚ÅŠJ”­‚µ‚½Lispƒ}ƒVƒ“Elis‚̂ЂƂ‚̉ž—p‚Æ‚µ‚ÄAAnonymous Remote Shell‚ªƒf[ƒ^’ñ‹Ÿ‚ÌŽè’i‚Æ‚µ‚Ä—ÇD‚È«Ž¿‚ðŽ‚‚±‚Æ‚ðŽ¦‚µ‚½D

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Real-time transmission and software decompression of digital video in a workstation

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’P’˜@@º˜a61”N11ŒŽ@@@bit,Vol.18, No.13 @pp.1691-1697 

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