Machine learning with effective integration of multiple datasets
Machine learning with effective integration of multiple datasets
有效集成多个数据集的机器学习
批准号：
16H02866
负责人：
Motoki Shiga
金额：
$10.4万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2016
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-04-01 至 2020-03-31
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(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
登录
查看更多内容
Statistical Machine Learning for Spectrum Image Data Analysis
用于光谱图像数据分析的统计机器学习
用于光谱图像数据分析的统计机器学习
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[土井一輝, 大川慧悟, 志賀元紀, 志賀元紀, Motoki Shiga, Motoki Shiga]
通讯作者：
Motoki Shiga
スペクトルデータ解析のための統計的機械学習
用于光谱数据分析的统计机器学习
用于光谱数据分析的统计机器学习
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[佐藤浩基, 志賀元紀, 山田誠, 志賀元紀, 志賀元紀, 志賀元紀]
通讯作者：
志賀元紀
統計的機械学習による物質材料データ解析
使用统计机器学习进行材料数据分析
使用统计机器学习进行材料数据分析
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
[志賀元紀, 武藤俊介, 巽一厳, 津田宏治, 志賀元紀]
通讯作者：
志賀元紀
微細構造計測データ解析のための統計的機械学習
用于微观结构测量数据分析的统计机器学习
用于微观结构测量数据分析的统计机器学习
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[S. Shimadera, K. Kitagawa, K. Sagehashi, Y. Miyajima, T. Niiyama, and S. Sunada, 志賀元紀]
通讯作者：
志賀元紀
Mining Physical/Chemical Properties from Nano-Scale Areas Using STEM Spectroscopic Methods and Informatics Techniques
利用 STEM 光谱方法和信息学技术挖掘纳米级区域的物理/化学特性
利用 STEM 光谱方法和信息学技术挖掘纳米级区域的物理/化学特性
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
Proceedings on the 10th Pacific Rim International Conference on Advanced Materials and Processing
影响因子：
--
作者：
[Shunsuke Muto, Jakob Spiegelberg, Motoki Shiga, Masahiro Ohtsuka, Jan Rusz]
通讯作者：
Jan Rusz
共 38 条
海外基金