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「深層学習」の検索結果14件1 ~ 10件目を表示

1. 機械学習深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化 予測技術

ではさまざまな条件における劣化データに対して機械学 機械学習深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化 予測技術 高岸洋一 * 1 (博士(理学)) ・山上達也 * 1 (博士(工学))

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/71_1/048-052.pdf

2. R&D 神戸製鋼技報|KOBELCO 神戸製鋼

放射光実験にベイズ最適化を組み合わせて測定時間を短縮化した事例のほか、深層学習により画像解析の省力化を実現した事例、データの品質を向上させた超解像についてそれぞれ例示した。さらに、

www.kobelco.co.jp/technology-review/vol71_1.html

3. A 推進プロジェクト部

技術開発本部 機械学習深層学習(ディープラーニング)などの人工知能(AI) 技術の活用により、神戸製鋼グループの製品開発や製造プロセスの高度化と革新に貢献していきます。また、

www.kobelco.co.jp/releases/files/180927.pdf

4. C hanging

気環境改善に貢献 深層学習など 運転データを活用した 重要因子の抽出 運転データ 運転に反映 運転 条件等 運転 特性値 理論的検証 仮説の抽出 より環境負荷の小さい運転の実現に 向けた取り組み

www.kobelco.co.jp/about_kobelco/outline/integrated-reports/2019/files/integrated-reports2019.pdf

5. 人とともに発展するデータ駆動科学・AIの応用技術

CMOS カメラの発展と深層学習の登場により,画像データの活用が飛躍的に発展し,ものづくりの現場における官能評価の置き換えにも用いられるようになった。

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_2/089-093.pdf

6. 変化し続けるものづくりを支えるプロセス制御

temperature, CT)の制御に,深層学習による鋼板温度 予測モデルを導入することで,熱伝導方程式によるモデ ルを用いた従来技術と比較して,鋼板温度の制御精度を 大幅に向上させたものである。

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_2/079-083.pdf

7. 計測インフォマティクスの紹介

本稿では,放射光実験にベイズ最適化を組み合わせて測定時間を短縮化 した事例のほか,深層学習により画像解析の省力化を実現した事例,データの品質を向上させた超解像について それぞれ例示した。

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/71_1/037-040.pdf

8. 神 戸 製 鋼 技 報

(論文) 機械学習深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化予測技術 高岸洋一・山上達也 53 (論文) 軟X線発光分光を用いた残留オーステナイト中固溶炭素分析技術 日野 綾・山田敬子

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/71_1/whole.pdf

9. 溶接コア技術の開発と社会実装

を用いた溶接材料組成の設計 計算機の高性能化やビッグデータの拡充,深層学習な どの技術的ブレイクスルーを背景として,AI 技術の産 業応用事例が急速に増加している。AI は学習データか

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_2/098-104.pdf

10. 溶接材料開発におけるMI技術の適用

まえがき =近年,計算機の高性能化,ビッグデータの拡 充,深層学習などの技術的ブレイクスルーを背景にし て,AI 技術の産業応用事例が急増している。AI は学習

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/72_1/091-096.pdf

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