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J-GLOBAL ID：202202210676912000   整理番号：22A1037882

軽量深層学習モデルを用いた中国における現代の都市空間哲学-Under生態学的倫理【JST・京大機械翻訳】

Contemporary Urban Space Philosophy in China Using Lightweight Deep Learning Model-Under Ecological Ethics

著者 (2件)： Cheng Haiyan (Institute of Economic Ethics, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China) ,  Cheng Haiyan (Shanghai University of Finance and Economics Zhejiang College, Zhejiang 321000, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： それは,生態学的文明の構築を改善し,都市と生態学の共通発展を促進することを目的とする。最初に,現代の生態学的倫理を調査して,その原理と特性をまとめた。次に,深い学習モデルにおける畳込みニューラルネットワーク(CNN)画像の技術を分析した。最後に,深い畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いて,生態学的倫理に基づく現代の都市の空間特性を分析し,モデル化した。調査によると,農村住宅地域は,農地と森林の生態学的特性と比較したとき,都市住宅地域より生態学的倫理とより一貫性があり,そして,2つの地域の最も高い生態学的固有値は,およそ8と6であった。都市空間の分析において,空港の生態学的固有値の最大値は9であり,スタジアのそれは8であった。しかし,生態学的倫理と一致するそれらの構築の範囲は非常に小さい。さらに,カシノの都市ビジネスサークルにおける生態学的倫理の固有値は,非常に低い(最も高い値は約5と3)だけでなく,生態学的倫理の建設基準と一致する。都市空間 philosophy学の研究を,生態学的倫理における深層学習のDCNNモデルの採用に基づいて最適化して,それは将来の生態学的都市計画のための参照を提供するだけでなく,都市と生態学の共通開発にも貢献した。Copyright 2022 Haiyan Cheng. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固有値 ,  最適化 ,  *学習モデル ,  森林 ,  都市計画 ,  空港 ,  *都市 ,  モデリング ,  農地 ,  *都市空間 ,  農村 ,  住居地区 ,  *モデル ,  *生態学
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 都市計画一般,都市経済学  (RD01010S) ,  環境問題  (SA01020V)

引用文献 (32件)：

• Y.-Z. Zhang, Z.-Y. Jiang, Y.-Y. Li, Z.-G. Yang, X.-H. Wang, X.-B. Li, "Construction and optimization of an urban ecological security pattern based on habitat quality assessment and the minimum cumulative resistance model in Shenzhen ity, China," Forests, vol. 12, no. 7, pp. 847, 2021.
• R. Zhang, L. Zhang, Q. Zhong, Q. Zhang, Y. Ji, P. Song, Q. Wang, "An optimized evaluation method of an urban ecological network: The case of the Minhang District of Shanghai," Urban Forestry and Urban Greening, vol. 62, no. 2, pp. 127158, 2021.
• A. C. Mater, M. L. Coote, "Deep learning in chemistry," Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 59, no. 6, pp. 2545-2559, 2019.
• J. Bian, H. Ren, P. Liu, "Evaluation of urban ecological well-being performance in China: A case study of 30 provincial capital cities," Journal of Cleaner Production, vol. 254, no. 33, pp. 120109, 2020.
• M. Song, X. Zhao, Y. Shang, "The impact of low-carbon city construction on ecological efficiency: Empirical evidence from quasi-natural experiments," Resources, Conservation and Recycling, vol. 157, no. 67, pp. 104777, 2020.

タイトルに関連する用語 (8件)： 軽量 ,  深層学習 ,  モデル ,  中国 ,  都市 ,  哲学 ,  生態 ,  倫理