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J-GLOBAL ID：202002224143676362   整理番号：20A2527205

集学的最適化のための人工知能の融合:スキディングトラック-事例研究【JST・京大機械翻訳】

Fusion of Artificial Intelligence for Multidisciplinary Optimization: Skidding Track-Case Study

著者 (2件)： Nigam Abhishek (University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun, India) ,  Ghosh Debi Prasad (Larsen & Toubro Construction, Kolkata, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1199  ページ： 113-124  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業工学における学際的最適化製品の需要は,競争の増大により高い。しかし,それは高価で時間がかかるプロセスである。工学設計における人工知能の統合は,高需要の分野である。ここでは,AIの融合を用いて,スキーディングトラックの事例研究を用いて,学際的問題を解決する方法を提案した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  インダストリアルエンジニアリング ,  インダストリアルデザイン ,  *人工知能 ,  *事例研究 ,  境界領域
準シソーラス用語： 有限要素解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 集学的最適化 ,  人工知能 ,  有限要素解析 ,  AIの融合

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  人工知能 ,  融合 ,  研究