化学工学会 第53回秋季大会 (長野)
講演プログラム検索結果 : 機械学習 : 18件
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講演題目 が『機械学習』を含む講演：18件該当しました。
検索結果は開始時刻順に並んでいます。また、フラッシュ付きポスターの場合、フラッシュとポスターの２件となります。
| 講演 時刻 | 講演 番号 | 講演題目／発表者 | キーワード | 分類 番号 | 受理 番号 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第 1 日 | PB114 | 機械学習によるVHH抗体の配列情報に基づく高発現クローン予測モデルの構築 | VHH machine learning production | SY-67 | 733 |
| 第 1 日 | CA110 | 機械学習による環状シラン化合物のグループ加算値の算定 | machine learning silane compounds quantum chemical calculation | SY-51 | 408 |
| 第 1 日 | DJ113 | [展望講演] 機械学習によるW-ALD成膜速度の予測精度向上と応用展開 | Machine Learning ALD Simulation | ST-24 | 221 |
| 第 1 日 | DC116 | 機械学習によるCO2膜分離プロセスの多目的最適化 | multi-objective machine learning CO2 membrane separation | SY-60 | 258 |
| 第 1 日 | CB122 | 機械学習による水-有機物系の溶解度の温度依存性推算 | solubility machine learning phase equilibrium | SY-73 | 709 |
| 第 1 日 | PB114 | 機械学習によるVHH抗体の配列情報に基づく高発現クローン予測モデルの構築 | VHH machine learning production | SY-67 | 733 |
| 第 2 日 | DA201 | 機械学習による抗コロナウイルス活性をもつペプチド医薬品の探索 | Computer deep learning anti-coronavirus | SY-70 | 32 |
| 第 2 日 | CA203 | [注目講演] 分子記述子による機械学習と拡散モデルを融合したCO2回収システムの材料設計 | molecular descriptor CO2 capture machine learning | SY-51 | 636 |
| 第 2 日 | CA204 | 機械学習を用いた高分子系複合材料の熱伝導率の予測 | Thermal conductivity Machine learning Polymer-based composite material | SY-51 | 91 |
| 第 2 日 | BA206 | 機械学習によるCO2吸収プロセスの多目的最適化 | multi-objective machine learning CO2 absorption | SY-65 | 253 |
| 第 2 日 | DH208 | 1990種ペプチドを用いたプロテアーゼ切断点推定のための機械学習モデルの構築 | Bioactive peptide Cleavage site Machine-learning | SY-71 | 337 |
| 第 3 日 | CB301 | QSPRに基づく機械学習を利用した超臨界CO2に対する有機化合物の溶解度推算モデル開発 | Machine learning Molecular descriptors Solubility | SY-73 | 754 |
| 第 3 日 | PB313 | Ga(Ⅲ)へのイオン溶媒和抽出剤探索における機械学習の検討 | solvent extraction machine learning Gallium | SY-57 | 421 |
| 第 3 日 | PB308 | 機械学習におけるAu(III)へのイオン溶媒和抽出能力の予測精度に寄与する記述子の探索 | machine learning solvent extraction gold | SY-57 | 259 |
| 第 3 日 | PA320 | モデリング・機械学習による面内異常電流推定技術の構築 | Modeling Machine learning Current distribution | ST-23 | 100 |
| 第 3 日 | DC309 | 機械学習による高温高圧水-有機物系の相平衡推算 | machine learning prediction of phase equilibrium high-temperature and high-pressure | ST-21 | 532 |
| 第 3 日 | DC317 | Junction Tree VAE機械学習によるガス分離を目的とした高分子膜構造の逆設計 | machine learning polymer membrane gas separation | ST-21 | 712 |
| 第 3 日 | DC318 | 機械学習を用いた気体分離プロセスと分離膜材料の同時設計 | Membrane module Materials Informatics Process design | ST-21 | 187 |
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化学工学会 第53回秋季大会 (長野)
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