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J-GLOBAL ID：202002247175074302   Reference number：20A1701679

Identifying the Snowfall Cloud at Syowa Station, Antarctica via a Convolutional Neural Network

CNNを用いた南極・昭和基地に降雪をもたらす雲識別

Author (7)： SUZUKI Kazue (Hosei Univ.) ,  SHIMOMURA Masaki (Meiji Univ.) ,  NAKAMURA Kazuyuki (Meiji Univ.) ,  HIRASAWA Naohiko (National Inst. of Polar Res.) ,  YABUKI Hironori (National Inst. of Polar Res.) ,  YAMANOUCHI Takashi (National Inst. of Polar Res.) ,  TOKUNAGA Terumasa (Kyushu Inst. of Technol.)
Material： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
Volume： 34th  Page： ROMBUNNO.3F1-ES-2-05 (WEB ONLY)  Publication year： 2020 
JST Material Number： U1701A  ISSN： 2758-7347  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： *neural network (biomodel) ,  *Antarctica ,  *cloud ,  model ,  amount of snowfall ,  structure ,  Machine Learning ,  meteorological image ,  visualization ,  Data Visualization ,  cloud structure ,  snow cloud ,  convolutional neuralnetwork
Semi thesaurus term： convolutional neural network ,  estimation model

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Meteorology in general  (DC05010D)

Terms in the title (6)： CNN ,  南極 ,  昭和基地 ,  降雪 ,  雲 ,  識別