資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 機械学習による地層およびコア回収率予測(MIS18-P03)(ポスターセッション)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Machine Learning Approaches for Predicting the Lithology and Core Recovery Rate (MIS18-P03)(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 | 井上 朝哉, 中川 友進, Bilen Hakan, 和田 良太, 勝井 辰博, 鈴木 博善 |
| 著者(英語) | Tomoya Inoue, Yujin Nakagawa, Hakan Bilen, Ryota Wada, Tokihiro Katsui, Hiroyoshi Suzuki |
| 巻 | 2021 |
| 頁 | MIS18-P03 |
| 発行年 | 2021 |
| 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 | 英語 (English) |
| キーワード | 科学掘削, 機械学習, 船上掘削データ, Scientific drilling, machine learning, Surface drilling data |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300020956 |