文献
J-GLOBAL ID:202202295473717864
整理番号:22A0495708
産業部門における人工知能の技術収束の比較:ネットワーク解析およびクラスタリング解析に関する双方向アプローチ【JST・京大機械翻訳】
Comparing technology convergence of artificial intelligence on the industrial sectors: two-way approaches on network analysis and clustering analysis
著者 (3件):
Lee Soyea
(Technology Management, Economics and Policy Program, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea)
,
Hwang Junseok
(Technology Management, Economics and Policy Program, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea)
,
Cho Eunsang
(Institute of Computer Technology, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea)
資料名:
Scientometrics
(Scientometrics)
巻:
127
号:
1
ページ:
407-452
発行年:
2022年
JST資料番号:
D0772B
ISSN:
0138-9130
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)