文献

J-GLOBAL ID：202002292079829255   整理番号：20A0470416

第33回日本道路会議 深層学習の進化が与える道路政策へのインパクト

著者 (1件)： 丸山宏 (Preferred Networks)
資料名： 道路  (Road Engineering & Management Review)
号： 947  ページ： 8-9  発行年： 2020年02月01日 
JST資料番号： G0078A  ISSN： 0012-5571  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *道路 ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  *交通政策 ,  ブラックボックス ,  計算機科学 ,  亀裂
準シソーラス用語： コンピュータサイエンス ,  研究論文 ,  *深層学習

分類 (1件)： 道路工学一般  (RC08010M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 会議 ,  深層学習 ,  進化 ,  道路 ,  政策 ,  インパクト