Deep-MAP: 深層学習を用いたマイクロプラスチック分類のためのユーザーフレンドリーなプラッ…｜名古屋市立大学の研究

深層学習を用いたマイクロプラスチック画像の高精度な自動解析手法を確立し、専門知識がなくても利用可能な解析ツールDeep-MAPを開発した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2026年3月1日　IOP Conference Series Earth and Environmental Science
東海・関東の大学の著者	Yutaro Okumura（名古屋市立大学）、Arriel Fadhilah（名古屋市立大学）、S Kidou（名古屋市立大学）
著者（全員）	Yutaro Okumura、Arriel Fadhilah、Riyanto Haribowo、S Kidou
被引用	1（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1088/1755-1315/1593/1/012048

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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