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J-GLOBAL ID：201802236922571590   整理番号：18A1240360

ニューラルネットを用いた降雪をもたらす雲識別手法の検討

著者 (5件)： 鈴木香寿恵 (統計数理研) ,  徳永旭将 (九州工大) ,  福地岬稀 (九州工大) ,  山内恭 (極地研) ,  山内恭 (総合研究大学院大)
資料名： 極域科学シンポジウム(Web)
巻： 8th  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年 
JST資料番号： U1017A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *降雪 ,  *雲 ,  降雪量 ,  気象データ ,  総観規模 ,  気圧 ,  相対湿度 ,  大気循環 ,  検出 ,  *パターン認識 ,  海氷 ,  気象観測 ,  NOAA衛星 ,  放射計 ,  水収支 ,  立体構造 ,  雲構造 ,  衛星観測 ,  総観場 ,  深層学習 ,  気象観測機器 ,  飛翔体
準シソーラス用語： NOAA/AVHRR ,  ディープラーニング ,  *識別 ,  特徴検出

分類 (2件)： 大気大循環,熱帯気象  (DC05060G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネット ,  降雪 ,  雲 ,  識別 ,  手法