メタ情報
| meta description平均長 | 319.6 |
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| OGPありページ数 | 20 |
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| Twitterカードありページ数 | 20 |
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内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 25 |
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| ページあたり内部リンク平均 | 21.65 |
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連絡先候補（Contacts）
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キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|
| 眼から心身の状態を推測するAI開発 | 1 |
| 関連プロジェクト | 0.95132 |
| Risk | 0.75 |
| prediction | 0.75 |
| chronic | 0.75 |
| diseases | 0.75 |
| two | 0.75 |
| stage | 0.75 |
| semi | 0.75 |
| supervised | 0.75 |
| clustering | 0.75 |
| 詳細はお問い合わせください | 0.75 |
| AIを用いた建築現場で有用なDX技術の開発 | 0.668386 |
| 未公開 | 0.668386 |
| method | 0.668386 |
| 解説 | 0.668386 |
| 慢性疾患の罹患Risk予測AIの開発 | 0.668386 |
| SAIのAI開発環境 | 0.668386 |
| AI開発のデータ収集 | 0.668386 |
| AIアプリ開発 | 0.668386 |
| 性能評価 | 0.668386 |
| を提供いたします | 0.668386 |
| 第127回日本眼科学会総会 | 0.668386 |
| モーニングセミナー | 0.668386 |
| MS1 | 0.668386 |
| これまでにない人工知能の医療応用 | 0.668386 |
| 眼から全身の健康状態を知る | 0.668386 |
| 座長 | 0.668386 |
| 大阪大学 | 0.668386 |
| 西田幸二先生 | 0.668386 |
| にて | 0.668386 |
| 眼底情報から心の健康を評価する | 0.668386 |
| 最新AI技術の紹介 | 0.668386 |
| セミナーのPDF版はこちらからダウンロードして下さい | 0.478122 |
| と題して | 0.478122 |
| 弊社の最新AI技術の成果を報告いたします | 0.478122 |
| 日時 | 0.478122 |
| 2023年4月7日 | 0.478122 |
| 会場 | 0.478122 |
| 第2会場 | 0.478122 |
| 東京フォーラム | 0.478122 |
| ７F | 0.478122 |
| ホール | 0.478122 |
| B7 | 0.478122 |
| PDF版はこちらからダウンロードして下さい | 0.478122 |
| 公開論文 | 0.478122 |
| レポートのPDF版はこちらからダウンロードして下さい | 0.478122 |
| 概要紹介 | 0.478122 |
| PDFファイル | 0.478122 |
| 約270KB | 0.478122 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| Risk | prediction | 2.08198 | 12 |
| semi | supervised | 2.08198 | 12 |
| clustering | supervised | 1.99973 | 11 |
| モーニングセミナー | 第127回日本眼科学会総会 | 1.993714 | 8 |
| chronic | prediction | 1.993663 | 12 |
| chronic | diseases | 1.993663 | 12 |
| diseases | two | 1.993663 | 12 |
| stage | two | 1.993663 | 12 |
| semi | stage | 1.993663 | 12 |
| AI開発のデータ収集 | SAIのAI開発環境 | 1.886294 | 8 |
| AIアプリ開発 | 性能評価 | 1.886294 | 8 |
| method | 解説 | 1.873917 | 7 |
| AIアプリ開発 | AI開発のデータ収集 | 1.790204 | 8 |
| MS1 | モーニングセミナー | 1.790204 | 8 |
| MS1 | これまでにない人工知能の医療応用 | 1.790204 | 8 |
| これまでにない人工知能の医療応用 | 眼から全身の健康状態を知る | 1.790204 | 8 |
| 座長 | 眼から全身の健康状態を知る | 1.790204 | 8 |
| 大阪大学 | 座長 | 1.790204 | 8 |
| 大阪大学 | 西田幸二先生 | 1.790204 | 8 |
| にて | 西田幸二先生 | 1.790204 | 8 |
| にて | 眼底情報から心の健康を評価する | 1.790204 | 8 |
| 最新AI技術の紹介 | 眼底情報から心の健康を評価する | 1.790204 | 8 |
| を提供いたします | 性能評価 | 1.764715 | 7 |
| clustering | method | 1.647014 | 8 |
| PDFファイル | 概要紹介 | 1.609438 | 4 |
| 東京フォーラム | 第2会場 | 1.493675 | 4 |
| 眼から心身の状態を推測するAI開発 | 関連プロジェクト | 1.463989 | 7 |
| clustering | semi | 1.419751 | 9 |
| と題して | 弊社の最新AI技術の成果を報告いたします | 1.377912 | 4 |
| 弊社の最新AI技術の成果を報告いたします | 日時 | 1.377912 | 4 |
| 2023年4月7日 | 日時 | 1.377912 | 4 |
| 2023年4月7日 | 会場 | 1.377912 | 4 |
| 会場 | 第2会場 | 1.377912 | 4 |
| AIアプリ開発 | を提供いたします | 1.369753 | 6 |
| MS1 | 第127回日本眼科学会総会 | 1.369753 | 6 |
| Risk | chronic | 1.345281 | 9 |
| stage | supervised | 1.345281 | 9 |
| AIアプリ開発 | SAIのAI開発環境 | 1.284768 | 6 |
| AI開発のデータ収集 | 性能評価 | 1.284768 | 6 |
| clustering | 解説 | 1.276795 | 6 |
| diseases | prediction | 1.275952 | 9 |
| chronic | two | 1.275952 | 9 |
| diseases | stage | 1.275952 | 9 |
| semi | two | 1.275952 | 9 |
| AIを用いた建築現場で有用なDX技術の開発 | 未公開 | 1.268652 | 3 |
| 東京フォーラム | ７F | 1.268652 | 3 |
| 概要紹介 | 約270KB | 1.268652 | 3 |
| PDFファイル | 約270KB | 1.268652 | 3 |
| これまでにない人工知能の医療応用 | モーニングセミナー | 1.208746 | 6 |
| MS1 | 眼から全身の健康状態を知る | 1.208746 | 6 |