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J-GLOBAL ID：202102269462625844   整理番号：21A0696867

時系列予測モデルによるAuナノワイヤ量子化コンダクタンスのリアルタイム予測

Real-Time Prediction of Quantized Conductance in Au Nanowire Using Time-Series Prediction Model

著者 (4件)： 佐伯大地 (東京農工大) ,  島田萌絵 (東京農工大) ,  三木司 (東京農工大) ,  白樫淳一 (東京農工大)
資料名： 応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Autumn Meeting (CD-ROM))
巻： 81st  ページ： ROMBUNNO.9p-Z28-19  発行年： 2020年08月26日 
JST資料番号： Y0055B  ISSN： 2758-4704  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 深層学習は複雑なデータの表現を学習することが可能であり、様々な分野での応用が期待されている[1]。特に音声認識や自然言語などの処理に代表される時系列データの分析においては、ニューラルネットワークを拡張したRecurrent Neural...【本文一部表示】

シソーラス用語： 音声認識 ,  学習 ,  *金 ,  フィードバック制御 ,  ニューラルネットワーク ,  自然言語 ,  エレクトロマイグレーション ,  指関節 ,  *コンダクタンス
準シソーラス用語： 時系列データ ,  予測精度 ,  実時間 ,  リアルタイムOS ,  *金ナノワイヤ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時系列予測 ,  モデル ,  Auナノワイヤ ,  量子化コンダクタンス ,  リアルタイム ,  予測