课题基金 / 基金详情

Data mining: Methodology for evaluating adaptive cultivars to climate change using simulation model

Data mining: Methodology for evaluating adaptive cultivars to climate change using simulation model
数据挖掘：使用模拟模型评估适应气候变化的品种的方法
批准号：
15K14635
负责人：
Shimono Hiroyuki
金额：
$2.5万
依托单位：
Iwate University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2015
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2015-04-01 至 2017-03-31
来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-15K14635/
关键词：
数理モデルビッグデータイネ品種気候変動表現型可塑性成長モデル多収気象

项目摘要

项目成果

Shimono Hiroyuki的其他基金

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
点击翻译按钮获取中文摘要
英文摘要
期刊论文(5)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
人工知能を用いたイネ育種法 1.データマイニング法の検証
利用人工智能的水稻育种方法1.数据挖掘方法的验证
DOI： --
发表时间： 2017
期刊：
影响因子： --
作者： [Masuya, Y. and Shimono, H., 塩井健一朗・熊谷悦史・舛谷悠祐・黒田栄喜・下野裕之]
通讯作者： 塩井健一朗・熊谷悦史・舛谷悠祐・黒田栄喜・下野裕之
Mining a yield-trial database to identify high-yielding cultivars by simulation modeling: a case study for rice
挖掘产量试验数据库，通过模拟建模识别高产品种：水稻案例研究
DOI： 10.2480/agrmet.d-16-00004
发表时间： 2017
期刊： Journal of Agricultural Meteorology
影响因子： 1.3
作者： [Masuya, Y. and Shimono, H.]
通讯作者： H.
成長モデルを利用した気候変動への適応イネ品種の評価法の開発
利用生长模型开发水稻品种适应气候变化的评价方法
DOI： --
发表时间： 2016
期刊：
影响因子： --
作者： [Shioi, K., Kumagai, E., Kuroda, E. and Shimono, H., 舛谷悠祐・長井和哉・黒田栄喜・下野裕之]
通讯作者： 舛谷悠祐・長井和哉・黒田栄喜・下野裕之
Artificial intelligence (AI) as a tool for rice breeding (1) Confirmation of mining method from big data
人工智能（AI）作为水稻育种工具（1）大数据挖掘方法的确认
DOI： --
发表时间： 2016
期刊：
影响因子： --
作者： [Shioi, K., Kumagai, E., Kuroda, E. and Shimono, H.]
通讯作者： H.
Artifical Intelligence Assistance for Plant Breeding
  • 批准号：
    19H00938
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
  • 资助金额：
    $29.29万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Shimono Hiroyuki
  • 依托单位：
    Iwate University
Alternative methodology for screening responsive cultivars to elevated atmospheric CO2 concentration in crops
  • 批准号：
    25292011
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 资助金额：
    $12.06万
  • 财政年份：
    2013
  • 负责人：
    Shimono Hiroyuki
  • 依托单位：
    Iwate University
海外基金