WEKO3
アイテム
Application of machine learning for derivation of correction factor for radon exhalation rate
https://repo.qst.go.jp/records/76902
https://repo.qst.go.jp/records/769029f8fdc94-b1eb-4882-bbf0-12dcc35dd328
| Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-09-24 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Application of machine learning for derivation of correction factor for radon exhalation rate | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||
| 資源タイプ | conference object | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
ミロソラフ, ヤニック
× ミロソラフ, ヤニック× Hosoda, Masahiro× Tokonami, Shinji× Janik, Miroslaw |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Nowadays machine learning (ML) methods provides extremely important tools for intelligent environmental data analysis, processing and visualization. We describe application of ML to environmental sciences in the emphasis to radon exhalation rate. | |||||
| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等） | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | ＂19th International Conference on Solid State Dosimetry＂における発表 | |||||
| 発表年月日 | ||||||
| 日付 | 2019-09-16 | |||||
| 日付タイプ | Issued | |||||
