メタ情報
| meta description平均長 | 51.42 |
|---|
| OGPありページ数 | 19 |
|---|
| Twitterカードありページ数 | 19 |
|---|
内部リンク分析(Internal)
| ユニーク内部リンク数 | 23 |
|---|
| ページあたり内部リンク平均 | 21.16 |
|---|
連絡先候補(Contacts)
このデータの閲覧には会員登録が必要になります。会員登録
キーワード分析(KeywordMap)
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|
| 当社は | 1 |
| 利用者は | 0.952381 |
| Masaaki | 0.591664 |
| Iiyama | 0.591664 |
| fnames | 0.560524 |
| ftypes | 0.560524 |
| text | 0.404823 |
| DOI | 0.404823 |
| 国際会議 | 0.404823 |
| Sea | 0.373682 |
| Temperature | 0.280262 |
| IEEE | 0.249122 |
| 以下 | 0.238095 |
| validator | 0.217981 |
| 論文 | 0.217981 |
| Fishing | 0.217981 |
| Pattern | 0.217981 |
| format | 0.186841 |
| Kalpesh | 0.186841 |
| Patil | 0.186841 |
| Surface | 0.186841 |
| 飯山 | 0.166667 |
| 将晃 | 0.166667 |
| 笠原 | 0.166667 |
| 秀一 | 0.166667 |
| Deep | 0.155701 |
| Vol | 0.155701 |
| Oceans | 0.155701 |
| 美濃 | 0.155701 |
| 導彦 | 0.155701 |
| Atsushi | 0.155701 |
| Hashimoto | 0.155701 |
| Michihiko | 0.155701 |
| Minoh | 0.155701 |
| Ocean | 0.146288 |
| なお | 0.142857 |
| また | 0.131831 |
| 設定 | 0.124561 |
| 兼務 | 0.124561 |
| 京都大学 | 0.124561 |
| 2021年 | 0.124561 |
| Access | 0.124561 |
| Estimation | 0.124561 |
| Motoharu | 0.124561 |
| Sonogashira | 0.124561 |
| Using | 0.124561 |
| Hidekazu | 0.124561 |
| Kasahara | 0.124561 |
| Conference | 0.124561 |
| Recognition | 0.124561 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| fnames | ftypes | 4.126368 | 70 |
| OceanEyesは | パターン認識と海洋シミュレーション | 3.96533 | 79 |
| Iiyama | Masaaki | 3.772503 | 76 |
| データ同化技術などの最先端の技術を活用し | パターン認識と海洋シミュレーション | 3.672818 | 57 |
| ftypes | text | 3.649593 | 54 |
| fnames | text | 3.539972 | 52 |
| OceanEyesは | データ同化技術などの最先端の技術を活用し | 3.376096 | 57 |
| OceanEyes | データ同化技術などの最先端の技術を活用し | 3.189231 | 38 |
| OceanEyes | パターン認識と海洋シミュレーション | 3.119312 | 42 |
| format | validator | 3.114747 | 26 |
| 将晃 | 飯山 | 3.025117 | 28 |
| 秀一 | 笠原 | 3.025117 | 28 |
| 導彦 | 美濃 | 2.757159 | 20 |
| Atsushi | Hashimoto | 2.757159 | 20 |
| Michihiko | Minoh | 2.757159 | 20 |
| OceanEyes | OceanEyesは | 2.750116 | 40 |
| Kalpesh | Patil | 2.619838 | 21 |
| Motoharu | Sonogashira | 2.577847 | 16 |
| Hidekazu | Kasahara | 2.577847 | 16 |
| 敦史 | 橋本 | 2.577847 | 16 |
| Sea | Temperature | 2.561263 | 30 |
| Satoki | Shibata | 2.346457 | 12 |
| Ltd | OceanEyes | 2.337378 | 19 |
| Hashimoto | Michihiko | 2.32248 | 16 |
| Surface | Temperature | 2.261289 | 20 |
| Pattern | Recognition | 2.257633 | 16 |
| 将晃 | 橋本 | 2.257633 | 16 |
| 敦史 | 笠原 | 2.257633 | 16 |
| Conference | International | 2.205614 | 12 |
| Ltd | データ同化技術などの最先端の技術を活用し | 2.16072 | 19 |
| の表示 | 潮目 | 2.137917 | 10 |
| Array | new | 2.105527 | 8 |
| Deep | learning | 2.096368 | 12 |
| Eyes | Ocean | 2.079333 | 17 |
| Sea | Surface | 2.076051 | 20 |
| 効率的な操業で燃費削減 | 鮮度向上を目指す | 2.064514 | 8 |
| 京都大学 | 経済学研究科 | 2.037617 | 9 |
| 将晃 | 笠原 | 2.036834 | 17 |
| 沖合 | 遠洋漁業者 | 2.023501 | 8 |
| 沿岸漁業者 | 鮮度向上を目指す | 2.023501 | 8 |
| ひまわり | 気象衛星 | 2.023501 | 8 |
| の映像から独自のAI技術で表面海水温情報を復元した | ひまわり | 2.023501 | 8 |
| 予測データの配信 | 独自の高解像度モデルによる | 2.023501 | 8 |
| 中層の海水温や潮流など | 多彩な項目の情報が使えます | 2.023501 | 8 |
| 端末 | 通信回線 | 2.023501 | 8 |
| 上記推奨の通信回線 | 端末 | 2.023501 | 8 |
| 上記推奨の通信回線 | 端末もしくは同等性能の通信回線 | 2.023501 | 8 |
| 端末もしくは同等性能の通信回線 | 製品をご利用ください | 2.023501 | 8 |
| 製品をご利用ください | 通信 | 2.023501 | 8 |
| 端末性能が不十分な場合 | 通信 | 2.023501 | 8 |