著者

佐藤 真一 LIU HONG 佐藤 真一 LIU HONG

出版者

国立情報学研究所

雑誌

特別研究員奨励費

巻号頁・発行日

2023-03-08

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2021年度には、証明可能な深層学習の枠組みについて検討を行う。次いで2022年度は、説明可能かつ頑健な深層学習の枠組みの検討を行う。最終年度である2023年度は、全体を総合し、証明可能・説明可能・効率的・頑健な深層学習の枠組みを構築する。その枠組みの実用性の検証のため、マルチメディア検索並びに人物再同定を対象として、この枠組みが実際に効果的に機能することを示す。

著者

Xiao Deng M. Liu Hong L. Qin Ling

出版者

社団法人応用物理学会

雑誌

Japanese journal of applied physics. Pt. 2, Letters (ISSN:00214922)

巻号頁・発行日

vol.38, no.8, pp.L875-L877, 1999-08-01

被引用文献数

2

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The Townsend first ionization coefficient α, electron attachment coefficient η and effective ionization coefficient α^^- (=α-η) in SF_6 and xenon gas mixtures were measured by the steady-state Townsend method for 22.6 &les; E/p &les; 94 V・mm^<-1>kPa^<-1> and mixture ratios of 10:90, 25:75, 50:50, 75:25 and 90:10. The limiting E/p in SF_6-Xe, (E/p)_<lim>, which represents E/p for α/P=n/P, was derived from the pre-breakdown current growth measurements, which varies approximately linearly with SF_6 concentration in the SF_6-Xe gas mixtures.