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J-GLOBAL ID：202002222199983758   整理番号：20A0375536

失われた米国サービスメンバーのための記録システムの効率的統合のための機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning for Efficient Integration of Record Systems for Missing US Service Members

著者 (2件)： Warnke-Sommer Julia D. (SNA International) ,  Damann Franklin E. (Defense POW/MIA Accounting Agency)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： DSAA  ページ： 561-569  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 1600万人以上のアメリカ人が世界戦争IIにおいて役に立っていた。これらのサービスメンバーの中で,4000以上が戦争中に行動中に殺された。今日では,72,000以上のサービスメンバーが,世界戦争IIから説明されていない。米国は,世界の戦争IIと他の過去の矛盾から欠落している人をdi緩やかに的に位置づけ,回復し,同定することを続けており,可能性のある会計を提供することができる。本研究は,多数のUSファミリーに対する閉鎖と解像度を重要に提供する。このミッションを満たすために,大量の情報を歴史的記録,家系記録,人類学的データ,考古学的データ,歯科学データ,およびDNAから統合しなければならない。これらの異なるデータ源は,異なるデータガバナンス規則とサービスメンバー情報の異なる内部構造化により,複数の機関により生産され,維持される。以前に,手動アプローチを,これらの異なるデータ源からの抽出,変換,負荷(ETL)記録に着手した。それは,導入されたヒューマンエラーの可能性を作り出す。さらに,2週間の基礎においてこのデータを合成するためには多数の人の時間が必要であった。この問題に取り組むために,(i)遺伝的関係をDNA型アベイラビリティに翻訳するために,(i)レグex決定木を実行し,(ii)異なるデータ源間の記録連鎖に対する機械学習アプローチを実行した。この応用は現在生産されており,必要な時間を大幅に削減し,記録翻訳と統合のために非常に低い誤り率を持っている。Copyright 2020 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： *機械学習 ,  ヒューマンエラー ,  家系 ,  ディシジョンツリー ,  内部構造 ,  DNA【核酸】 ,  遺伝 ,  考古学 ,  アベイラビリティ ,  人類学 ,  誤り率 ,  分解能 ,  歯科学
準シソーラス用語： 加入者情報 ,  アメリカ人 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  移動通信  (ND08030H) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 米国 ,  サービス ,  メンバー ,  統合 ,  機械学習