資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | ジルコン微量元素組成による起源岩石種推定の再評価: 機械学習を用いたアプローチ(演旨) |
| 論文題名(英語) | Reassessment of source rock prediction based on zircon trace elements: A machine learning approach (abs.) |
| 資料名 | 日本地球化学会年会講演要旨集 (online) |
| 資料名(英語) | Annual Meeting of the Geochemical Society of Japan (online) |
| 著者 | 板野 敬太, 沢田 輝, 平田 和希 |
| 著者(英語) | K. Itano, H. Sawada, K. Hirata |
| 巻 | 69 |
| 頁 | PR0107 |
| 発行年 | 2022 |
| 発行者 | 日本地球化学会 |
| 発行者(英語) | Geochemical Society of Japan |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| DOI | 10.14862/geochemproc.69.0_131 |
| キーワード | ジルコン, 微量元素, 機械学習, Zircon, Trace element, Machine learning |
| ID | 300038555 |