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J-GLOBAL ID：201802275217796962   整理番号：18A1354533

関連エディタ-イン-チーフ7月2018から【JST・京大機械翻訳】

From the associate editor-in-chief July 2018

資料名： IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine  (IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine)
巻： 33  号： 7  ページ： 3  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0426C  ISSN： 0885-8985  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2017年7月に,中国の国家会議は,知的無人航空機における研究および他の応用のための機械学習(ML)を含む2018~2020年の人工知能(AI)技術の開発のための行動計画を発表した。2018年に,米国航空研究所では,2018年に「海軍の人工知能」に対する特別なプログラム発表を行い,欧州委員会は2018~2020年の時間枠に対するAI研究への投資を増加させた。このような大規模な国際的努力により,この問題における最初の論文は,排ガス温度とガスタービンの微小出力の間の関係を決定するためのニューラルネットワークの利用を扱うことが期待される。これは,実際の問題を解決するためにML技術を使用する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 航空輸送 ,  ガスタービン ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  無人機 ,  海軍 ,  *エディタ ,  行動計画 ,  機械学習
準シソーラス用語： 欧州委員会 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： エディタ