268438記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 太陽黒点の半暗部-暗部比率の時間的・緯度的変動（Temporal and Latitudinal Variation in Penumbra-Umbra Ratios of the Sunspots: Analyses of RGO, Kodaikanal and Debrecen Databases）
2 分で読了
0 views

太陽黒点の半暗部-暗部比率の時間的・緯度的変動

（Temporal and Latitudinal Variation in Penumbra-Umbra Ratios of the Sunspots: Analyses of RGO, Kodaikanal and Debrecen Databases）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から「黒点の研究が長期予測に重要だ」と聞いて困っているのですが、そもそも黒点の観測データで何が分かるのか、投資対効果の観点で教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く要点を3つでお伝えしますよ。1) 黒点の構造を比べると長期の太陽活動の変動が見える、2) 緯度分布を見ると活動の中心がどこに移動しているか分かる、3) それらは電力網や衛星運用のリスク評価に役立つ。これだけ押さえれば十分に経営判断に使えるデータになりますよ。

田中専務

なるほど、具体的にはどんな指標を見るのですか。研究では“q”という指標が出てくると聞きましたが、それは何でしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！

論文研究シリーズ
前の記事
グラフニューラルネットワークからMLPへ：低・高周波知識の抽出と注入
（Extracting Low-/High-Frequency Knowledge from Graph Neural Networks and Injecting it into MLPs）
次の記事
物理に着想を得たガウス過程の理解
（Physics Inspired Approaches To Understanding Gaussian Processes）
関連記事
自然言語検索を可能にするLLMsの活用
（LEVERAGING LLMS TO ENABLE NATURAL LANGUAGE SEARCH ON GO-TO-MARKET PLATFORMS）
多次元オンライン較正の多項式時間アルゴリズム
（High dimensional online calibration in polynomial time）
ガウス混合近似による逐次関数空間変分推論
（Sequential Function-Space Variational Inference via Gaussian Mixture Approximation）
データ駆動型予測制御によるロバストな外骨格歩行
（Data-Driven Predictive Control for Robust Exoskeleton Locomotion）
Adaptive Optimization Algorithms for Machine Learning
（機械学習のための適応的最適化アルゴリズム）
産業用会話エージェントのためのAI対応操作グラフ表現によるInsightful Assistant
（Insightful Assistant: AI-compatible Operation Graph Representations for Enhancing Industrial Conversational Agents）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
カーネル混合ネットワーク：連続確率変数の条件密度推定のための非パラメトリック手法
（The Kernel Mixture Network: A Nonparametric Method for Conditional Density Estimation of Continuous Random Variables）
  • 論文研究
深層敵対的ニューラル復元
（Deep Adversarial Neural Decoding）
  • 論文研究
暗黙モデルのための勾配推定器
（Gradient Estimators for Implicit Models）
  • 論文研究
関係データからの解釈可能な可能性論理理論の導出
（Induction of Interpretable Possibilistic Logic Theories from Relational Data）
  • 論文研究
Efficient Learning of Harmonic Priors for Pitch Detection in Polyphonic Music
（多声音楽におけるピッチ検出のための調和的事前分布の効率的学習）
  • 論文研究
特徴ドリフト補償を伴うCNNベースの大規模画像データ向け結合クラスタリングと表現学習
（CNN-Based Joint Clustering and Representation Learning with Feature Drift Compensation for Large-Scale Image Data）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む