English
| 正體中文 |
简体中文
|
全文筆數/總筆數 : 80990/80990 (100%)
造訪人次 : 41621127 線上人數 : 2684
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by
NTU Library IR team.
搜尋範圍
全部NCUIR
地球科學學院
應用地質研究所
--研究計畫
查詢小技巧:
您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
進階搜尋
主頁
‧
登入
‧
上傳
‧
說明
‧
關於NCUIR
‧
管理
NCU Institutional Repository
>
地球科學學院
>
應用地質研究所
>
研究計畫
>
Item 987654321/91559
資料載入中.....
書目資料匯出
Endnote RIS 格式資料匯出
Bibtex 格式資料匯出
引文資訊
資料載入中.....
資料載入中.....
請使用永久網址來引用或連結此文件:
http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/91559
題名:
人工智慧技術應用於放射性廢棄物及其設施之管理評估研究
;
Applcation of Ai for Management and Assessment of Radioactive Waste and Its Facility
作者:
陳瑞昇
;
洪炯宗
貢獻者:
國立中央大學應用地質研究所
關鍵詞:
用過核子燃料
;
高階放射性廢棄物
;
放射性廢棄物管理
;
深層地質儲存場
;
耦合的熱-水-力-化(THMC)過程
;
人工智慧
;
資料驅動機器學習
;
物理啟發機器學習
;
high-level radioactive waste (HLW)
;
radioactive waste management (RWM)
;
deep geological repository (DGR)
;
thermo-hydro-mechanical-chemical (THMC) processes
;
artificial intelligence (AI)
;
data-driven machine learning (DDML)
;
physics-inspiring machine learning
日期:
2024-01-26
上傳時間:
2024-09-18 15:01:03 (UTC+8)
出版者:
科技部
摘要:
高階放射性廢棄物的深層地質儲存場為目前可信賴的處置方式之一,但通常會發生耦合熱-水-力-化(THMC)過程,數值工具長用以了解THMC過程但確是計算耗費。資料驅動的機器學習或物理啟發的機器學習的人工智慧已開始應用於放射性廢棄物管理,本計畫目的為系統性了解、研析與概述人工智慧於放射性廢棄物與設施管理的應用,計畫成果將對精進放射性廢棄物管理的應用有許多幫助。
關聯:
財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:
[應用地質研究所] 研究計畫
文件中的檔案:
檔案
描述
大小
格式
瀏覽次數
index.html
0Kb
HTML
13
檢視/開啟
在NCUIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.
社群 sharing
::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 |
收藏本站
|
設為首頁
| 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
DSpace Software
Copyright © 2002-2004
MIT
&
Hewlett-Packard
/
Enhanced by
NTU Library IR team
Copyright ©
-
隱私權政策聲明