更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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“劣化診断へのIoTの活用”“劣化診断のIoT活用で使用するセンサ”などを掲載！
古い構造物が増えてきていることもあって、構造物の異常の予兆をとらえて、 劣化診断のスクリーニングを、IoTを活用して行う取り組みがあります。 耐用年数に近いインフラについて、IoTを活用して定点観測や常時モニタリングで データを蓄積、劣化状況を一次スクリーニングすることができれば非常に有効な システムとなります。 診断する構造物は、橋梁、ダム、トンネル、河川の構造物、鉄塔など、診断部位は、 コンクリート、鉄筋、配管の劣化など、多岐に渡ります。 当資料では、“劣化診断へのIoTの活用”をはじめ、“劣化診断の課題” “劣化診断のIoT活用で使用するセンサ”などを掲載。ぜひご一読ください。 【掲載内容】 ■劣化診断へのIoTの活用 ■劣化診断の現在の手法 ■劣化診断の課題 ■IoT活用によるメリット ■劣化診断のIoT活用で使用するセンサ ■Tele-Sentientの特長
画面上の操作でデータの前処理から深層学習による予測モデル(サロゲートモデル)が構築可能！多目的最適化にも対応！！
『Neural Designer』は、データサイエンスと機械学習のための プログラミング不要のアプリです。 AI(深層学習)による予測モデルおよびサロゲートモデルを簡単に 構築することが可能なソフトウェアです。 対応している予測モデルとしては近似モデル、分類モデル、時系列予測モデルの3つがあり、予測モデルを数式として表現可能です。 当製品を使用すれば、プログラミングに頼っていたデータの前処理から深層学習モデルの学習、モデルの構築、モデルの検証といった作業を画面上の操作で実施可能なため、専門家に頼ることなくモデル構築が可能です。 【特長】 ■プログラミング不要でGUIでの設定のみで深層学習による 予測モデルの構築が可能 ■目的とする変数と各設計変数の関係式をy=f(x)の式で表現 ■作成されたモデルはCやPython形式で出力可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
