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J-GLOBAL ID：202302251943171741   整理番号：23A1752447

AIによる下水道管路破損予測,財政効果の見える化ならびにストックマネジメント,アセットマネジメントの高度化に関する研究

Research on AI-based Prediction of Sewer Pipeline Damage, Financial Effects, and Advancement of Asset Management

著者 (5件)： 藤木一到 (EYストラテジー・アンド・コンサルティング) ,  岩永駿平 (EYストラテジー・アンド・コンサルティング) ,  松村隆司 (EYストラテジー・アンド・コンサルティング) ,  蓑田和麻 (Fracta Japan) ,  前方大輔 (Fracta Japan)
資料名： 日本水環境学会年会講演集  (日本水環境学会年会講演要旨集)
巻： 57th  ページ： 141  発行年： 2023年03月09日 
JST資料番号： S0264B  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)

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シソーラス用語： 予測技法 ,...

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分類 (5件)： 膜分離  (XD02120Z) ,  微生物の生化学  (EG03020N) ,  微生物に対する影響  (EE05020V) ,  水質調査測定一般  (SB02060X) ,  下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H)

タイトルに関連する用語 (11件)： AI ,  下水道 ,  管路 ,  破損 ,  予測 ,  財政 ,  見える化 ,  ストックマネジメント ,  アセットマネジメント ,  高度化 ,  研究