資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 三陸沖海底ケーブルを用いた分散型音響センシングデータの深層学習による自動検測(STT36-P05)(ポスターセッション)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Application of a deep-learning method to seafloor distributed acoustic sensing data off Sanriku for automatic picking of P- and S-waves (STT36-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 | 山花 弘明, 篠原 雅尚 |
| 著者(英語) | Hiroaki Yamahana, Masanao Shinohara |
| 巻 | 2024 |
| 頁 | STT36-P05 |
| 発行年 | 2024 |
| 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) |
| キーワード | 分散型音響センシング, 海底ケーブル, 機械学習, Distributed acoustic sensing, Seafloor optical cable, Machine learning |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300044149 |