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Shinya KATOH
Shinya KATOH (
@shinya_katoh
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深層学習を用いた極性判定では時系列データと画像データのどちらが適しているのか?
2日目のポスターセッションで発表します。 内容はP波初動の極性判定を行う深層学習モデルにおける入力形状とフィルタ形状の比較です。 興味があればお越しください。 https://t.co/5diGgNyoux
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地震予知の適中率と予知率
RT @mkatolithos: 小さい地震をたくさん当てるのは誰でもできる上に防災面でも意味はないということは宇津(1977)が論じている。地震予知・予測では基本的な文献です。 https://t.co/lOqr0a4CbK
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S-net観測波形を用いたM6クラス地震のセントロイド・モーメントテンソル解析
今日は地震学会で発表しました!お聞きいただいた皆様、ありがとうございました。 https://t.co/uwag3vVTll
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OA
第一回:連続信号と離散信号
「 (現代では)フーリエ変換はもはや積分では定義されず,(急減少関数列の各項に対するフーリエ変換の関数列)$\hat x_n$の収束先として間接的に定義されている」https://t.co/NIWL406loO
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地震予知の適中率と予知率
小さい地震をたくさん当てるのは誰でもできる上に防災面でも意味はないということは宇津(1977)が論じている。地震予知・予測では基本的な文献です。 https://t.co/lOqr0a4CbK
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