文献
J-GLOBAL ID:202102235403982800
整理番号:21A0577096
ハイブリッド深層強化学習と事例ベース推論を用いたシナリオベース海洋石油流出緊急応答【JST・京大機械翻訳】
Scenario-Based Marine Oil Spill Emergency Response Using Hybrid Deep Reinforcement Learning and Case-Based Reasoning
著者 (3件):
Huang Kui
(School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
,
Nie Wen
(State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
,
Luo Nianxue
(School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
資料名:
Applied Sciences (Web)
(Applied Sciences (Web))
巻:
10
号:
15
ページ:
5269
発行年:
2020年
JST資料番号:
U7135A
ISSN:
2076-3417
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
スイス (CHE)
言語:
英語 (EN)