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記事検索結果
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当初、AIは新しい領域で世間の認知度が低く、仕事の受注に苦労する部分があったが「機械学習や(それによる)画像認識で、人を検査や単調な業務から解放できるのは強みと信じていた」(遠...
音響信号から音色、和音といった特徴を表す指標(特徴量)を計算し、印象を数値で表現する印象空間内の分布を機械学習によって推定する技術である。 ... 重みを決めるために...
機械学習を繰り返して機械の正常な稼働状態を把握し、異常の兆候を捉える。機械の突発的な故障の低減や状態基準保全(CBM)下における保全業務を効率化する。... 機械に搭載されたプログラマ...
アセントピックのAI処理はニューラルネットワーク式の機械学習と、ルールベースを組み合わせた。部品のCADモデルでピッキングをシミュレーションし、把持が成功しやすいポイントを学習する。
既に学習済みのモデルを有効利用する技術を使って、少数の医療用画像データから自動分類する機械学習モデルを構築。... 緑内障専門医の協力の下に集めた954の日本人の眼球データのうち、739の眼球データを...
経済産業省は、データサイエンスや機械学習技術など人工知能(AI)関連の知識や技術を習得する際に必要となるデータ提供に関する枠組みを固めた。
AI分野は、機械学習やディープラーニング(深層学習)などの「データ学習型」と、言葉や概念を結びつけ体系的に示した「オントロジー」などの知識ベースを利用し、ある事象に関する結論を導く「知...
アルファ碁は人間が打った囲碁の棋譜3000万局面を基にして、ディープラーニング(深層学習)と強化学習という2種類の機械学習の手法を用いて世界チャンピオンに勝つまで強くなった。... そ...
「重点領域はハイブリッドクラウド、エッジ、第5世代通信(5G)、人工知能(AI)・機械学習、データマネジメント、セキュリティーの六つ」。
このプロジェクトは機械学習の一種であるディープラーニング(深層学習)を用いており、江戸時代から現代までの既存の俳句を数十万句利用している。... AIによる選句を考えるヒントとして、あ...
【技術移転】 これまでに、高分解能質量分析や2次元分光分析などの高度な構造解析技術と、データの可視化や機械学習などの先進的な解析技術を組み合わせて、プラスチックやゴムの劣化解析、複合...
温度や湿度、振動、異音、時刻など、収集した稼働データは機械学習プラットフォーム(基盤)「データロボット」で分析する。
NICTでは、リモートセンシングをはじめとするさまざまなセンシングデータやソーシャルビッグデータ(大量データ)から、実空間のイベント情報を抽出し、横断的に利用可能な形式で集積するイベン...
情報技術の発展に伴い、多変量解析や機械学習といったデータ解析技術に触れることが容易になりつつある。... 特定分子の定量にこだわるのではなく、“ふわっと”した定性的な状態を機械学習の教師データとの比較...
合成条件を最適化する機械学習と、物質合成と電気抵抗を評価する機械を組み合わせ、全自動で自律的に薄膜を合成するロボットシステムを構築。
