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「深層学習」の検索結果8件1 ~ 8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. 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

4. 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

5. 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

6. 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 58

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

7. 溶接自動化のための画像センサ技術の開発(ディープラー ニングによる画像認識)

deep , ICML. 4 ) 岡谷貴之. 深層学習. 講談社, 2015, p.30. 5 ) 岡谷貴之. 深層学習. 講談社, 2015, p.35. 図 9 制御パラメータの変化

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/68_2/063-066.pdf

8. 神 戸 製 鋼 技 報

(技術資料) 機械学習による酸化物半導体薄膜評価の高精度化 岸 智弥・細川佳之 72 (技術資料) ICT活用による建機走行モータ製造ラインの品質管理強化 辻 敏之・市川伸介・弓場一人・友澤雅典

www.kobelco.co.jp/technology-review/pdf/68_2/whole.pdf

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