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J-GLOBAL ID:201802271514926333   整理番号:18A1213390

ビッグセンシングデータはスマート都市におけるよりスマートな健康管理のための深層学習に合致する【JST・京大機械翻訳】

Big Sensed Data Meets Deep Learning for Smarter Health Care in Smart Cities
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 26  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7228A  ISSN: 2224-2708  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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インターネットのインターネット(IoT)概念の出現とスマートな都市センシングとの統合により,スマートな接続された健康システムがスマートな都市サービスの不可欠な構成要素として現れた。ウェアラブルまたは侵入プローブによるハードセンシングベースのデータ収集は,密集センシングのようなソフトセンシングベースの取得と結合して,凝集センサデータにおける隠れたパターンをもたらす。最近の研究は,従来の人工ニューラルネットワーク,すなわち,深い学習によって,多くの隠れたパーセプトロン層を通して,この挑戦に取り組むことを目指している。本論文では,スマートヘルスサービスにおける予測と意思決定を改善するために,センシングデータに適用できる深い学習技術をレビューした。さらに,センサのタイプと感知データに基づくこれらの方法論の比較と分類を示した。さらに,各カテゴリにおけるオープン問題と研究課題に関する徹底的な議論を提供した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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移動通信  ,  人工知能 
引用文献 (97件):
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