[確率論的ドシメトリと機械学習：現実的なシナリオでのばく露評価における課題に対処するための革新的なアプローチ] tech./dosim.

Stochastic Dosimetry and Machine Learning: Innovative Approaches for Facing Challenges in Exposure Assessment in Realistic Scenarios

著者: Chiaramello E, Tognola G, Bonato M, Gallucci S, Magne I, Souques M, Fiocchi S, Parazzini M, Ravazzani P
掲載誌: 2020 XXXIIIrd General Assembly and Scientific Symposium of the International Union of Radio Science, Rome, Italy. IEEE, 2020: 1-4; ISBN 978-1-7281-5690-3
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ばく露