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記事検索結果
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日本航空(JAL)と三菱重工業は7日、飛行中に被雷する可能性が高い位置を高精度に予測する技術を開発したと発表した。... 宇宙航空研究開発機構(JAXA&#...
機械学習の予測に効いている原子を特定できるため解釈しやすい。... このデータを機械学習にかけると予測精度を表す決定係数が0・9以上の予測モデルを構築できた。... さらに三元系酸化物の予測に応用し、...
24年度春期の助成事業を募集しており、テーマはウェルビーイング(孤独・孤立の予知・予防)、人間拡張(介護支援)、地方医療(がん発生予測モデル構築)。
また、がん、脳卒中、心血管疾患、糖尿病、腎疾患の5大生活習慣病のリスク予測モデルも東京大学未来ビジョン研究センターの助言を得て開発した。
東北大学の笠井均教授と中辻博貴助教(研究当時)らは、抗菌薬に絞った記述子を開発し、抗菌活性を予測する機械学習モデルを構築した。予測対象を狭めて計算負荷を抑えた。... 既知分子の分子構...
テクノロジー活用では「汎用性」「精度」「保守性」の担保だけではなく、経営の意思決定に対する「説明性」を担保した予測モデルを構築している点が特徴だ。
(梶原洵子) データフラクトの需要予測モデル「パースウェル」は、主に顧客の販売実績データを機械学習してモデルを構築し、天気予報などの外部データと連...
また、多様な運賃があると予測モデルを使っても最適解を見つけにくかったが、「新運賃はシンプルなため、予測モデルの力を最大限に発揮できる」(吉本グループ長)。「今この航空券をいくらで売るべ...
防災科研は山形県新庄市に雪氷防災実験棟を持ち、実際の雪を用いたシミュレーション研究、センシングや予測技術を開発してきた。... さらに、気象予測モデルを組み合わせることで数時間先までの予測を可能にし、...
ダムの流入量予測は平常時と洪水時で対応が異なり、AIは主に洪水時対応の流入量予測モデルで活用する。... また平常時の流入量予測モデルでも、8ダムにAIの導入を検討する。 ... 国...
材料の配合には膨大な組み合わせがあり、従来は人の試行錯誤に依存しがちだったが、AIの活用で高精度予測、開発の効率化が可能になった。 ... 目標の特性を実現するた...
三菱マテリアルと物質・材料研究機構(NIMS)は、86元素を網羅する銅合金の特性予測モデルを構築した。同モデルを用いた両者の共同研究では、銅合金の機械特性と電気特性のバランスを評価する...
予後改善・治療期間短縮 広島大学の小西勝講師らは、超音波画像を用いた舌がん患者の頸(けい)部リンパ節転移の予測モデルを開発した。... その結果、最も良い機械学習モデ...
30年分の実験データを集めてもデータの数が限られるため、スパース混合回帰モデルという手法で予測モデルを構築した。... 合金組成などから析出物の大きさなどを推定し、強度などの予測に用いる。... 材料...
生成AIは膨大な量の文章から言葉の関係を学習して、次に続く言葉を予測することで応答を返している。... このような膨大なマルチモーダルデータを学習して作られた予測モデルは、米国スタンフォード大学の研究...
山火事による大気汚染物質の発生量予測モデルの構築や発生メカニズム解明につながる。 ... 結果を統計モデルで解析したところ、VOCの瞬間的発生量は燃える植物の種類に依存せず、高温・低...
ナビタイムジャパン(東京都港区、大西啓介社長)は、リアルタイムの道路交通情報に特化したアプリケーション「渋滞情報マップby NAVITIME」内の「AI渋滞...
断層の間隙水圧を調査することで巨大地震に影響するスロー地震の理解が進み、巨大地震発生予測モデルの高度化につながると期待される。
まず商品の需要を予測し、その予測を元に値引き率を最適化する。需要予測モデルでは商品の各値引率ごとの需要を推定する。
