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J-GLOBAL ID：201902230575110061   整理番号：19A0761373

深さ学習の著作権保護分野における応用に関する考え方【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Xue Ziyu (国家广播電視総局广播科学研究院) ,  Wang Lei (国家广播電視総局广播科学研究院) ,  Guo Peiyu (国家广播電視総局广播科学研究院)
資料名： Guangbo Dianshi Xinxi  (Guangbo Dianshi Xinxi)
号： z1  ページ： 66-69  発行年： 2018年 
JST資料番号： C4092A  ISSN： 1007-1997  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： メディア数量の爆発的増加と人々の著作権保護意識の絶え間ない強化に伴い、深さ学習技術による著作権の保護は次第に研究の焦点となっている。著作権保護分野における深さ学習技術の応用状況,研究内容と現段階成果を紹介し,ハードウエア,支持層,モデル層,アプリケーション層の4つのレベルでサービスアーキテクチャを構築し,著作権保護領域に応用した深さ学習フレームワーク図を提案した。著作権保護分野における深さモデルの応用は,強い参照価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハードウェア ,  *学習 ,  計算機アーキテクチャ ,  *著作権
準シソーラス用語： *著作権保護 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ドキュメンテーション一般  (AC01000N) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  著作権保護 ,  応用