安藤の卒業研究の履歴(No.12)

並列分散処理とディープーラニング

Hadoopによる並列処理での機械学習

SRCNN超画像化

https://qiita.com/hima_zin331/items/7cdb6e12bcc85b683c26

python 3.9
tensorflow 2.5.0rc0
tensorflow-gpu 2.5.0

CUDA 11.3
cuDNN 8.2.0

参考文献

1，2章？

生活習慣病の予防、食生活生活習慣病の予防と食事‐公益社団法人　千葉県栄養士会 https://www.eiyou-chiba.or.jp/commons/shokuji-kou/preventive/seikatusyukan/

栄養学の見地夏バテ工藤一彦：「からだの不調を食事で治す」，女子栄養大学出版部（2001）

献立は面倒貝沼やす子，江間章子：日常の献立作りの実態に関する調査研究（第１報），日本調理学会誌，Vol.30，No,4. pp.364-371

自動化することの意味、人工知能 https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/information/dictionary/metabolic/ym-040.html　

【前編】給食業界で高まるAI活用ニーズ～「献立作成」「食数予測」課題とユースケース！ https://data.nifcloud.com/blog/food-service-provider_ai-use-case_01/

線形計画法日本栄養士会編(梶本雅俊, 大谷八峰, 白鷹増男,他):「栄養指導に役立つコンピュータ入門」, 第一出版(1983)

整数計画問題。組み合わせ最適化 Joseph L. Balintfy, G. Terry Ross, Prabhakant Sinha and Andris A. Zoltners: A mathematical Programing System for Preference and Compatibility Maximized Menu Planning and Scheduling, Mathmatical Pro-gramming, Vol.15, No.1, pp.63-76,1978.

【2022年最新版】me:new（ミーニュー）の実際使ってみて分かったメリットと使い方を解説！ https://app-story.net/menew-how-to-use/#i-16

料理レシピボブとアンジー管理栄養士監修の健康ヘルシーレシピ https://www.bob-an.com/

野菜の価格推移が一目で分かる！主婦の味方「おねだんノート」 https://onedannote.com/

ファジィ数理計画法を用いた料理の選択　辻明日夏, 倉重賢治, 亀山嘉正知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.20,No.3,pp.337-346（2008）

忙しい人の手料理支援のための献立選択およびまとめ買い選択アルゴリズム谷口詩歩舩曵信生中西透電子情報通信学会　信学技報

3章

パレート解

多目的最適化ライブラリのplatypusを使ってみる https://qiita.com/pontyo4/items/d8812e4f46850d746fcd

遺伝的アルゴリズム "Adaptation in Natural and Artificial Systems"(1975)

NSGA2 Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S. and Meyarivan, T.: A Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm: NSGA-II, IEEE . on Evolutionary Computation, Vol. 6, No. 2, pp. 182-197 (2002).

4章

厚生労働省「日本人の食事摂取基準(2020年版)」 https://www.mhlw.go.jp/content/10904750/000586553.pdf

安藤の卒業研究 の履歴(No.12)

並列分散処理とディープーラニング