ライブカジノハウス

<ウェブサイト名>

<現在の時刻>

出典: 標準

ページの先頭です。 メニューを飛ばして本文へ メニュー 受験生 在学生 卒業生 教職員 研究者の方 地域・企業の方 交通アクセス Javascriptが無効のため、文字の大きさ・背景色を変更する機能を使用できません。 文字サイズ 拡大 標準 Languages English 中文簡体 中文繁体 &#54620;&#44397;&#50612; 日本語 検索 Googleカスタム検索 検索対象 すべて ページ PDF 現在地 トップページ > 地域基盤研究機構 > 鎌田特命講師,市村教授がSSI2019で最優秀論文賞を受賞 地域基盤研究機構 本文 鎌田特命講師,市村教授がSSI2019で最優秀論文賞を受賞 印刷用ページを表示する 2019年11月28日更新 Tweet 鎌田 真 特命講師(地域基盤研究機構 高度人工知能プロジェクト研究センター),市村 匠教授(地域基盤研究機構長 高度人工知能プロジェクト研究センター長,経営情報学部 経営情報学科)が,2019年11月23日から11月25日に千葉大西千葉キャンパスで開催された国内会議SSI2019(計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2019)でSSI最優秀論文賞を受賞しました。 【題目】 SDNET2018コンクリート構造物画像データセットを用いたひび割れ検出構造適応型深層学習システム 【著者】 鎌田 真 地域基盤研究機構 高度人工知能プロジェクト研究センター 市村 匠 地域基盤研究機構長,      高度人工知能プロジェクト研究センター長,      経営情報学部 経営情報学科 【概要】 学習中に自己組織的に最適なネットワークを発見する構造適応型Deep Belief Network を独自に研究開発し,コンクリート構造物のひび割れ画像ベンチマークデータセットSDNET2018 に提案手法を適用しました。データセットには,橋のデッキ,壁,舗装道路の3 種類のコンクリート構造物の画像のひび割れ画像が約56,000 枚含まれており,本手法は,それぞれ99.7%,99.7%, 99.4%の分類精度を示し,従来の深層学習よりも高い分類精度を実現することができました。 なお,本研究開発は独立行政法人情報通信研究機構(NICT) の委託研究(課題番号: 21405) ,JSPS 科研費(課題番号: 19K12142, 19K24365)の助成を受けて行われたものです。 SSI2019 - 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2019 表彰の様子表彰状 このページに関するお問い合わせ先 高度人工知能プロジェクト研究センター 代表 Tel:082-251-9534 地域基盤研究機構 プロジェクト研究センター 高度人工知能プロジェクト研究センター レモン健康科学プロジェクト研究センター資源循環プロジェクト研究センターHBMS地域医療経営プロジェクト研究センター防災社会システム・デザインプロジェクト研究センター 地域連携センター 宮島学センター このページを見ている人はこんなページも見ています AI(人工知能)はこんなページもおすすめします サイトのご利用について 免責事項 RSSについて 交通アクセス お問い合わせ English 中文簡体 中文繁体 &#54620;&#44397;&#50612; 日本語 Copyright &#169; 2020 Prefectural University of Hiroshima. All Rights Reserved.

188bet. InterCasino(インターカジノ): オンラインカジノ ネットで ... io国 カジノレオログイン
Copyright ©ライブカジノハウス The Paper All rights reserved.