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研究成果
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GmDH deep learning approach improving safety and risk assessment in pipelines
Guzman Urbina Alexander
, Aoyama Atsushi, Choi Eugene
研究成果
:
Conference contribution
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「GmDH deep learning approach improving safety and risk assessment in pipelines」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Engineering
Algorithm
25%
Artificial Intelligence
25%
Complexity
50%
Deep Learning
100%
Energy Engineering
25%
Estimation
25%
Highlight
25%
Infrastructure
50%
Large Amount
25%
Large Number
25%
Learning Algorithm
25%
Learning Approach
25%
Making Decision
25%
Models
50%
Regression
25%
Reliability
25%
Sustainable Development
25%
Computer Science
Assessment Model
25%
Biggest Challenge
25%
Complexity
50%
Data Analysis
50%
Hybrid System
25%
Learning Algorithm
25%
Learning Approach
25%
Making Decision
25%
Optimal Configuration
25%
Regression
25%
Risk Assessment
100%
Simulation Mode
50%
Sustainability
25%
Traditional Method
25%
Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutical Science
Risk Assessment
100%
Risk Evaluation
25%
Safety Assessment
25%
Chemical Engineering
Artificial Intelligence
25%
Deep Learning
100%
Learning System
25%
Material Science
Pipeline
25%