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VOL.74 NO.5(2019年9月) バックナンバーへ
特集:デジタル変革を加速する東芝のアナリティクスAI
製造業や社会インフラなどの現場では,高度化や複雑化が進んでいる一方で,人材不足が深刻な問題となっており,生産性や,品質,安全性などへの影響が懸念されています。東芝グループは,AIの技術を開発するとともにAIを使ったサービスを展開し,システムの最適化・自律化を支援することで,顧客とともに,ものづくりや社会インフラなどにおける課題を解決していきます。この特集では,東芝グループで研究開発を進めているAI技術やその適用事例について,紹介します。

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  目次
 
 
 
 
特集:デジタル変革を加速する東芝のアナリティクスAI
巻頭言 令和時代における東芝グループのAIへの取り組みと展望(p.1)(258KB/PDFデータ)

トレンド CPSによる価値創出を支える東芝グループのアナリティクスAI技術(p.2-8)(847KB/PDFデータ)

設備の時系列センサーデータを用いた機械学習による異常診断手法(p.9-12)(538KB/PDFデータ)

深層学習を用いて自動化した半導体製造プロセスの欠陥分類システム(p.13-16)(486KB/PDFデータ)

機械学習を用いたスイッチギアの絶縁劣化診断技術(p.17-21)(771KB/PDFデータ)

気象予測データと機械学習を用いた高精度な電力需要予測手法(p.22-25)(555KB/PDFデータ)

高精度かつ高度なADASの構築に貢献する車載向け低消費電力DCNNハードウェアアクセラレーター(p.26-29)(727KB/PDFデータ)

深層学習を用いた高精度リアルタイム人物映像解析技術(p.30-33)(506KB/PDFデータ)

高精度な文字認識を実現したAIによる学習手法(p.34-37)(540KB/PDFデータ)

推論根拠を提示し人の判断を支援する東芝アナリティクスAI“SATLYS”の適用(p.38-41)(990KB/PDFデータ)

専門知識がなくても高度なAI分析が可能になるクラウドサービス SATLYSKATA(p.42-45)(551KB/PDFデータ)

 
一般論文

ディープラーニングを用いた新しい画像領域分割手法(p.46-49)(1.55MB/PDFデータ)

高速道路上での電気自動車の電欠を防止するEV充電ナビシステム(p.50-53)(440KB/PDFデータ)

H2Oneの離島などへの導入に向けた取り組み(p.54-58)(642KB/PDFデータ)

水車発電機の高効率化を実現する最新技術(p.59-62)(1.17MB/PDFデータ)

情報集配信の高度化に対応した次期系統運用関係情報システム(p.63-67)(1.34MB/PDFデータ)

 
R&D最前線

レーザー溶接のCPS化による製造プロセスの自動化(p.68-69)(493KB/PDFデータ)

 
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