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J-GLOBAL ID:202202258357731376   整理番号:22A0685345

ビッグデータ知識工学によるインテリジェントブリッジ管理【JST・京大機械翻訳】

Intelligent bridge management via big data knowledge engineering
著者 (9件):
資料名:
巻: 135  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0491A  ISSN: 0926-5805  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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大規模データや人工知能のような新しい知的技術を完全に組み合わせ,マルチソース,自律,大規模,不均一特徴を有するブリッジ管理の効果的なデータ融合を実現し,さらにドメイン知識共有とサービスの能力を改善することは,橋工学の分野で緊急の需要と将来の発展傾向になった。本論文は,ブリッジ管理のビジネスバックグラウンドと大きいデータ特性をまとめて,関連研究の簡単なレビューを示した。大きいデータ知識工学パラダイムに従って,本論文は,データソース,ストレージとコンピューティング,知識表現,知識コンピューティング,および知識サービスの層から成る新しいBigKEベースのインテリジェントブリッジ管理と保全フレームワークを提案する。各層に含まれる対応する主な研究内容についても議論した。最後に,将来の研究の分野を詳述する提案フレームワークのいくつかの可能な応用シナリオと主な課題を指摘した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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