Increase the accuracy of time scales by using the deep learning technique
使用深度学习技术提高时间尺度的准确性
基本信息
- 批准号：19K05288
- 负责人：
- 金额：$ 2.75万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份：2019
- 资助国家：日本
- 起止时间：2019-04-01 至 2022-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
産業技術総合研究所計量標準総合センター 物理計測標準研究部門時間標準研究グループ ホームページ
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- DOI：
- 发表时间：
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
- 通讯作者：
Potential for improving the local realization of coordinated universal time with a convolutional neural network
利用卷积神经网络改善协调世界时本地实现的潜力
- DOI：10.1063/1.5088533
- 发表时间：2019
- 期刊：
- 影响因子：1.6
- 作者：Takehiko Tanabea;Jiaxing Ye;Tomonari Suzuyama;Takumi Kobayashi;Yu Yamaguchi;and Masami Yasuda
- 通讯作者：and Masami Yasuda
NMIJにおける周波数メトロロジーリンクシステムの開発
NMIJ 频率计量链路系统的开发
- DOI：
- 发表时间：2020
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：田邊健彦;大久保章;稲場肇;小林拓実;高見澤昭文;赤松大輔;安田正美
- 通讯作者：安田正美
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Tanabe Takehiko其他文献
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