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記事検索結果
86件中、2ページ目 21〜40件を表示しています。 (検索にかかった時間：0.006秒)
【東大阪】近畿大学の山県一夫教授、慶応義塾先端科学技術研究センターの徳岡雄大研究員と慶大の舟橋啓教授、山田貴大専任講師、東京大学の小林徹也准教授らは、深層学習を用いてマウス受精卵の細胞分裂を...
LSTMは時系列データを学習するための技術だが、静止画も認識できた。... LSTMは時々刻々と変わるデータを学習する際に、長期記憶と短期記憶として学習に用いるデータの時間幅を変えて学習する。
株価チャートは中央銀行の金融政策など、感染者推移は変異種の登場などで時系列データの背景にあるコンセプトが変化することがある。... 実験ではコンセプトとしてモデルが変わる時系列データを作成して変化を検...
従来、評価に月単位の使用が必要だったが、計測データと目標指標を比較する機能とセルフチェック機能を加えて短期間評価を可能にした。... 今回、時系列データ解析ではなく、計測データを目標指標と比較する機能...
例えば、衛星画像の時系列データを利用した藻場分布変化の解析アルゴリズムに、空中飛行ロボット(ドローン)による高解像画像データや潜水調査から得られる藻場などの現況情報を結びつける新たなマ...
データ処理の速さを生かし、機器への組み込みも進む。... 人を点と線で認識するためデータが小さく、処理が速い。... 開発中のシステムでは時系列データから動作を登録、検出することを可能にする。
今回のシステムは制御システムなど設備に装着した多数のセンサーから大量の時系列データを収集して分析する。センサー間の不変的な関係性(インバリアント)をモデル化することで、予測されるデータ...
ビッグデータ(大量データ)が蓄積されたことから、異常な状況を抜き出して要因を人工知能(AI)で分析する段階に入りつつある。 ... これまで...
今回のAIは大規模プラントに設置する数千点のセンサーから集めた時系列データを基に異常の兆候を早期に検出できる。検知性能向上に加えて、公開データでの検証によると人間が気づく時点より6・8日早く異常兆候を...
特殊な時系列データの予測問題に適用したところ、毎秒1ペタ(ペタは1000兆)回以上の積和演算に相当する処理ができた。
富士通とフランスの国立研究機関のInriaは、時系列データにおいて異常な状態と判定した要因を特定する人工知能(AI)技術を開発した。... これらの結果から、時系列データの読影を通じて...
新手法は表現したい流体現象などに対し、データが少ない場合でもモデルを作成できる。今回、感圧塗料の光分布の時系列データをモデル化し、ノイズを除去した。
今秋をめどに時系列データ分析作業・推論モデル生成マシン「CX―M」に機能を実装する予定。 収集した正常状態の時系列データの分布の偏りを考慮し、設備の周波数などを想定した多様な異常デー...
そのような背景のもと、JAXAでは流体データの解釈を容易にする手段の一つとして、モード分解に基づくデータ解析ソフトFBasisを開発している。FBasisでは時系列データに内在する支配現象の空間分布と...
多数の時系列データから何が先に起き何が後で起きるかのパターンを抽出する手法を確立。国内のビール市場のデータに適用し、購買価格やウェブサイトへのアクセス数などの関連を明らかにした。ビッグデータ(...
電通国際情報サービス(ISID)は、人工知能(AI)モデルの開発や運用を自動化するソリューション「オプタピーエフ」の機能強化として、時系列データの前処理加工を行う「タイ...
人工知能(AI)のアルゴリズムで果樹を1本ごとに診断し、詳細な時系列データを蓄積する技術に強みを持つ。
