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宮本研究室
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利用机器学习掌握地震受灾情况、预测暴雨的防灾工程研究室。
About关于研究室
用人工智能，迅速掌握灾害造成的损失。
宮本研究室研究利用机器学习来把握灾害损失和危险的技术。
利用深度学习分析大地震发生后立即由人造卫星拍摄的图像，
为防备暴雨，
此外还涉及结构物设计所用地震动的确定方法，
术语说明
- 深度学习
- 通过多层叠加的神经网络，
从大量数据中提取特征的机器学习方法 - 设计地震动
- 为确认结构物的安全性，
用来代表该场所预期震动而设定的假想地震动 - 有限元法
- 将地基或结构物分割为细小的单元，
用计算机计算变形和震动的方法
Research研究课题
以数
※示意图基于卫星图像的地震受灾检测
大地震发生后，
※示意图基于数据的短期降雨预测
在暴雨灾害频发的日本，
※示意图代表性设计地震动的设定
在社会基础设施结构物的设计中，
※示意图甲府盆地的地基震动分析
设想哪些地区会发生多大程度的震动，
Members教师
宮本研究室的成员由教师、
- 副教授宮本 崇研究成果 ↗
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Tokyo L7 lrg》 Image courtesy Ron Beck, USGS Eros Data Center Satellite Systems Branch／公有领域
（裁剪） - 基于卫星图像的地震受灾检测：《US Navy 110322-N-SB672-673 An aerial view of Baba Utatsu Minamisanriku, Motoyoshi, Japan, 11 days after a 9.0 magnitude earthquake and subsequent tsunami》 U.S. Navy photo by Mass Communication Specialist 3rd Class Dylan McCord／公有领域
（裁剪） - 基于数据的短期降雨预测：《Typhoon Ampil Brushes Japan (CIRA )》 Himawari imagery: CSU/CIRA & JMA/JAXA／公有领域
（裁剪） - 代表性设计地震动的
设定：《A seismogram of 2011 Tōhoku earthquake and tsunami》 Z22／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 甲府盆地的地基震动分析：《Kofu-Basin from Mt.Daibosatsurei 02》 Σ64／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 相关研究室
（高橋研究室） ：《Full breach at levee L-575 near Hamburg》 US Army Corps of Engineers from USA／CC BY 2.0（裁剪） - 相关研究室
（松﨑研究室） ：《022srUSGSCyprusVia》 H.G. Wilshire, U.S. Geological Survey／公有领域 （裁剪） - 相关研究室
（小口研究室） ：《Ffionphort cracked granite boulder》 作者不詳／公有领域 （裁剪） - 相关研究室
（盛川研究室） ：《Đorđićeva Street damaged building in 2021》 Milan Kušnjačić／CC0（裁剪）
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