文献

J-GLOBAL ID：202202256215610632   整理番号：22A0979805

負リストに基づく電力産業の識別技術に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Identification Technology for Electric Power Industry based on Negative List

著者 (4件)： Wang Di (Big Data Center of State Grid Corporation of China,Beijing,China,100031) ,  Lv Yanli (Big Data Center of State Grid Corporation of China,Beijing,China,100031) ,  Zhou Xin (Big Data Center of State Grid Corporation of China,Beijing,China,100031) ,  Liang Fei (Global Energy Interconnection Research Institute Co., Ltd.,Nanjing,China,210000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 1116-1119  発行年： 2022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： 電力産業データの特性に従って,本論文は,負リストにおける高感度単語の抽出技術を研究して,高感度シソーラスに基づく陰性リストのメタデータを同定して,データコンテンツとメタデータを結合することによって,陰性リストの自動同定の方法について議論して,それは電力データの正確な制御のためのサポートを提供した。Copyright 2022 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： シソーラス ,  *電力 ,  高感度 ,  単語 ,  メタデータ
準シソーラス用語： データ内容 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： リスト ,  産業 ,  識別 ,  研究