資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 化学組成を用いた機械学習による破砕帯活動性評価：取り組み事例の紹介(HCG28-P05)(ポスターセッション)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Machine learning for activity evaluation of crush zones using chemical composition: introduction of examples (HCG28-P05)(poster session)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 島田 耕史, 立石 良 |
| 著者(英語) | Koji Shimada, Ryo Tateishi |
| 巻 | 2020 |
| 頁 | HCG28-P05 |
| 発行年 | 2020 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese)、英語 (English) |
| キーワード | 機械学習, 破砕帯, 化学組成, machine learning, crush zone, chemical composition |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300015257 |