Construction of fast earthquake detection method: super-early warning of destructive earthquakes

地震快速探测方法构建:破坏性地震超预警

基本信息

  • 批准号:
    26289348
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10.23万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2014-04-01 至 2019-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
地磁気変動検出に向けたディープラーニング技術の利用方法の検討
如何利用深度学习技术检测地磁波动的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    香取勇太;大久保寛;竹内伸直;香取勇太,大久保 寛,竹内 伸直;今井稜,鈴木敬久,大久保寛;香取勇太,大久保 寛,竹内 伸直;辻拓麻,香取勇太,大久保寛,竹内伸直,西川清史;香取勇太,大久保寛,竹内伸直
  • 通讯作者:
    香取勇太,大久保寛,竹内伸直
Development of High-speed Visualization System of Hypocenter Data Using CUDA-based GPU computing
基于CUDA GPU计算的震源数据高速可视化系统开发
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takuya Kumagai;Kan Okubo;Naoki Uchida;Toru Matsuzawa;Naoki Kawada;Nobunao Takeuchi
  • 通讯作者:
    Nobunao Takeuchi
Mean-shiftを用いたHTS-SQUID地磁気測定における磁束トラップの雑音除去手法
HTS-SQUID地磁测量中利用均值漂移的磁通陷阱噪声消除方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    香取勇太;大久保寛;竹内伸直;香取勇太,大久保 寛,竹内 伸直;今井稜,鈴木敬久,大久保寛;香取勇太,大久保 寛,竹内 伸直;辻拓麻,香取勇太,大久保寛,竹内伸直,西川清史
  • 通讯作者:
    辻拓麻,香取勇太,大久保寛,竹内伸直,西川清史
High-resolution geomagnetic observation system using HTS-SQUID
使用 HTS-SQUID 的高分辨率地磁观测系统
  • DOI:
    10.1587/comex.2017xbl0168
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.3
  • 作者:
    Yuta Katori;Shinji Isogami;Tsunehiro Hato;Akira Tsukamoto;Keiichi Tanabe;Nobuhito Ohnishi;Chikara Furukawa;Kan Okubo
  • 通讯作者:
    Kan Okubo
ディープラーニング技術を用いた複数観測点データを入力とした高精度地磁気推定
利用深度学习技术,以多个观测点的数据为输入进行高精度地磁估算
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    香取勇太;大久保寛;竹内伸直
  • 通讯作者:
    竹内伸直
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

OKUBO KAN其他文献

OKUBO KAN的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('OKUBO KAN', 18)}}的其他基金

Practice of detection of epicentral earthquake by super-early warning network
超预警网探测震中地震的实践
  • 批准号:
    18H01685
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
High-speed monitoring of asperity structure by similar earthquake discrimination method using GPU computing
利用GPU计算的类似地震判别法对凹凸结构进行高速监测
  • 批准号:
    24656546
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
Development of earthquake detection network using geomagnetic field observation
利用地磁场观测开发地震探测网络
  • 批准号:
    23686130
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (A)

相似海外基金

硫化ガス検知システムによる火山性地震危険予測
利用硫化物气体检测系统进行火山地震灾害预测
  • 批准号:
    23K26358
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
魚骨モデルに基づく地震応答逆解析手法と構造物理量を推定する損傷検知技術の構築
基于鱼骨模型和损伤​​检测技术的地震响应反分析方法构建估算结构物理量
  • 批准号:
    23K20982
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
P波前重力信号地震学の創生:重力弾性完全結合モデルによる理論と観測の統合
创建 P 波预重力信号地震学:使用全耦合重力模型将理论与观测相结合
  • 批准号:
    22K03772
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
重力場変動観測による地震即時検知に向けたねじれ振り子型重力勾配計の開発
开发扭摆式重力梯度仪,通过观察重力场波动即时检测地震
  • 批准号:
    21J14455
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
埋もれた地震波形記録の発掘 -地震計による将来の斜面崩壊の自動検知に向けて-
挖掘埋藏的地震波形记录 - 使用地震仪自动检测未来的斜坡破坏 -
  • 批准号:
    21K18792
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 10.23万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了