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J-GLOBAL ID：202102276325616444   整理番号：21A1204853

海上及び空気知能ビッグデータの開発に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the Development of Maritime and Air Intelligence Big Data

著者 (3件)： Chen Tao (Dalian Naval Academy, No.5 Brigade of Postgraduate,Dalian,China) ,  Rao Shiiun (Dalian Naval Academy,Department of Information System,Dalian,China) ,  Hong Jun (Dalian Naval Academy,Department of Information System,Dalian,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BigDIA  ページ： 367-371  発行年： 2020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： 科学と技術の発展によって,海洋と空気知能データは爆発して,海上と空気知能解析は,大きいデータの時代に入った。本論文は,大きいデータの定義をまとめて,大きいデータ,U.S.軍事大データ応用研究と海洋と空気知能の特徴に基づく知能解析方法を導入した。4つの側面から関連した開発戦略,すなわち,海洋と空気知能分析のための大きいデータプラットフォームの構築,海洋と空気知能の大きいデータ解析ソフトウェア,任務と運動のデジタル化,および海洋と空気知能の大きいデータ人材の栽培。海洋と空気の知能分析作業を探し,開発するためのナビの参照を提供する。Copyright 2021 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： *人的資源 ,  海洋
準シソーラス用語： *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 海上 ,  知能 ,  ビッグデータ ,  開発 ,  研究