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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-12-22 14:00 ［依頼講演］材料研究における2D/3Dデータと機械学習を用いた解析 ○沓掛健太朗（理研）  IMQ2023-9 |
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| 抄録 | （和） | 材料科学では，データの複雑化・高精細化・大規模化・多数化が顕著であり，高速・自動解析手法が求められている．本稿では，X線回折パターンの解析に機械学習を応用する著者らの取り組みを紹介する． |
| （英） | In materials science, data is becoming increasingly complex, high-dimension, large-scale, and numerous, consequently, high-speed and automatic analysis methods are required. This paper introduces the authors' study to apply machine learning to the analysis of X-ray diffraction patterns. | |
| キーワード | （和） | 材料科学 / X線回折 / 次元削減 / NMF / ベイズ最適化 / / / |
| （英） | Material science / X-ray diffraction / Dimensionality reduction / NMF / Bayesian optimization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 323, IMQ2023-9, pp. 1-3, 2023年12月. | |
| 資料番号 | IMQ2023-9 | |
| 発行日 | 2023-12-15 (IMQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2023-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ |
| 開催期間 | 2023-12-22 - 2023-12-22 |
| 開催地（和） | 富山大学都市デザイン学部 |
| 開催地（英） | University of Toyama |
| テーマ（和） | イメージ・メディア・クオリティ一般 |
| テーマ（英） | Image Media Quality, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IMQ |
| 会議コード | 2023-12-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 材料研究における2D/3Dデータと機械学習を用いた解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Machine learning application for 2D/3D data analysis in material science |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 材料科学 / Material science |
| キーワード(2)（和/英） | X線回折 / X-ray diffraction |
| キーワード(3)（和/英） | 次元削減 / Dimensionality reduction |
| キーワード(4)（和/英） | NMF / NMF |
| キーワード(5)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沓掛 健太朗 / Kentaro Kutsukake / クツカケ ケンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) RIKEN (略称： RIKEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-12-22 14:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IMQ |
| 資料番号 | IMQ2023-9 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.323 |
| ページ範囲 | pp.1-3 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2023-12-15 (IMQ) |
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