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記事検索結果
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同社の技術は深層学習と患者組織モデルを組み合わせたもので、早期発見段階でも患者を層別化できる可能性がある。
収集したデータに基づき、AIの深層学習を用いて仮想空間で作業や動線、ラインやロボットの配置、従業員の負荷などの模擬実験を実施し最適化を図る。
2010年ごろから化合物の構造情報で機械学習を導入。16年ごろのAIブームの波に乗り深層学習などの活用が進み、インシリコ創薬が本格化した。
【東大阪】近畿大学の山県一夫教授、慶応義塾先端科学技術研究センターの徳岡雄大研究員と慶大の舟橋啓教授、山田貴大専任講師、東京大学の小林徹也准教授らは、深層学習を用いてマウス受精卵の細胞分裂を...
ノイズに対して誤検知を起こすことが少ない深層学習の手法の一つである「変分オートエンコーダー(VAE)」のネットワークを使いながら、正常音と劣化傾向音を分離する独自の基準で稼働音の特徴を...
岡野原氏は、電力効率世界一のディープラーニング(深層学習)用スーパーコンピューターや超高速原子レベルシミュレーターの開発など、最先端の深層学習の研究と社会実装について、革新的な成果を出...
電力効率世界一の深層学習用スーパーコンピューターや超高速原子レベルシュミレーターの開発などで知られるベンチャー企業「PreferredNetworks(プリファードネットワークス)」の...
人が判断した結果をディープラーニング(深層学習)で学習することで人が五感で確認するのと同じ精度を出しやすい」 *取材はオンラインで実施。
非現実な世界で学ぶAI 深層学習の発達で、高度な物体操作能力を持つロボットが開発されるようになった。... 課題は深層学習の訓練の手間やコストがかかることである。 ...
深層学習技術については「トランスフォーマー」が増加傾向にあり、「CNN」「深層強化学習」などの伸びは鈍化している。
一方、深層学習(ディープラーニング)技術は大幅なアルゴリズムの高度化が困難になっていることからコモディティーになりつつあり、技術や製品そのものではなくサービスを導入する産業の選択、エッ...
また、人工知能(AI)を用いたシミュレーションや深層学習などに関わる研究者も在籍し、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の活用など開発力強化に向けた基盤づくりに取り...
紙管容器やプラスチックチューブなどを触覚ハンドに持たせて握り方を深層学習で最適化する。... 深層学習すると物の形状に合わせて握り方を変えるようになった。... 今後、作業に合わせた物の握り方を深層学...
脳波データをいったん画像に変換して深層学習に適用すると、「ノンレム睡眠」「レム睡眠」「覚醒状態」の3パターンに精度良く分けられた。
また、電子シャッターの最速シャッタースピードを18万分の1秒にしたほか、深層学習(ディープラーニング)技術を用いた被写体検出オートフォーカス(AF)を搭載。
地図の作成や自己位置推定を行う「SLAM技術」と数万点のかご車情報を深層学習(ディープラーニング)した人工知能(AI)を搭載し、かご車を認識して自動で取りに行き、障害物...
深層学習(ディープラーニング)を用いた文字認識強化やパターンマッチング精度の向上で高精度な画像解析を実現したほか、接続できるカメラの種類を増やした。
21年にはAIを用いた自社開発の抗体創薬支援技術「マレキサ」が、深層学習のアルゴリズムに基づき、既存の抗体に比べて結合強度が1800倍高い抗体のアミノ酸配列を提案した。
