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dc.contributor.authorCai, Zhirongen
dc.contributor.alternative蔡, 之榕ja
dc.contributor.transcriptionサイ, シヨウja-Kana
dc.date.accessioned2022-11-17T05:24:10Z-
dc.date.available2022-11-17T05:24:10Z-
dc.date.issued2022-09-26-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2433/277317-
dc.language.isoeng-
dc.publisherKyoto Universityen
dc.publisher.alternative京都大学ja
dc.rights許諾条件により要旨は2022-10-01に公開ja
dc.rightsCai, Z., & Naruse, H. (2021). Inverse analysis of experimental scale turbidity currents using deep learning neural networks. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 126, e2021JF006276. https://doi.org/10.1029/2021JF006276en
dc.subjectSedimentologyen
dc.subjectMachine Learningen
dc.subjectInverse Analysisen
dc.subjectNeural Networken
dc.subjectFlume Experimenten
dc.subject.ndc400-
dc.titleReconstructing the Behavior of Turbidity Currents From Turbidites-Reference to Anno Formation and Japan Trenchen
dc.title.alternativeタービダイトにもとづいた混濁流の挙動の復元-安野層と日本海溝の例ja
dc.typedoctoral thesis-
dc.type.niitypeThesis or Dissertation-
dc.textversionETD-
dc.description.degreegrantor京都大学ja
dc.description.degreelevel新制・課程博士-
dc.description.degreediscipline博士(理学)ja
dc.description.degreereportnumber甲第24174号-
dc.description.degreenumber理博第4865号-
dc.description.degreekucallnumber新制||理||1696(附属図書館)-
dc.date.granted2022-09-26-
dc.description.degreeaffiliation京都大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻-
dc.description.degreeexamcommittee(主査)准教授 成瀬 元, 准教授 堤 昭人, 教授 野口 高明-
dc.description.degreeprovision学位規則第4条第1項該当-
dc.identifier.selfDOI10.14989/doctor.k24174-
dcterms.accessRightsopen access-
datacite.date.available2022-10-01-
dc.description.degreediscipline-enDoctor of Scienceen
dc.identifier.degreegrantorID14301-
dc.description.degreegrantor-enKyoto Universityen
dc.description.degreeObjectTypeDFAM-
jpcoar.contributor.TypeSupervisor-
jpcoar.contributor.TypeSupervisor-
jpcoar.contributor.TypeSupervisor-
jpcoar.contributor.Name成瀬, 元ja
jpcoar.contributor.Name堤, 昭人ja
jpcoar.contributor.Name野口, 高明ja
出現コレクション:050 博士(理学)

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