machine learning - 講演プログラム検索結果 - 化学工学会第53回秋季大会 (長野)

`化学工学会第53回秋季大会 (長野)`

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講演プログラム検索結果 : machine learning : 23件

講演要旨閲覧およびGOING VIRTUALのID/PWは9/12午後に招待者および決済が完了した参加登録者にお知らせしました。(9/12以降の決済完了者は決済完了通知に記載されています。)
講演要旨は講演番号をクリックすることで閲覧できます。
講演プログラム一覧表の黄色背景は双方向ライブ配信併用、白色背景はオンライン口頭、緑色背景はオンラインポスターセッションです。
メニューページ記載のご説明もご一読ください。

キーワードが『machine learning』と一致する講演：23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 9:00～ 10:00	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 (京工繊大院工芸) ○(学)高橋明日香・濱本優里・ (学)沼田龍範・ (京工繊大) 三原明大・ (京工繊大院工芸) (正)堀内淳一・ (正)熊田陽一	VHH machine learning production	SY-67	733
第 1 日 12:00～ 12:20	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 (横国大院環情) ○(学)佐藤雅也・ (正)伊里友一朗・ (正)三宅淳巳	machine learning silane compounds quantum chemical calculation	SY-51	408
第 1 日 13:00～ 13:40	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 (東京エレクトロンテクノロジーソリューションズ) ○会田倫崇・山﨑英亮・堀田隼史・川口拓哉・成嶋健索・久保敦史・望月誠一郎・高木俊夫	Machine Learning ALD Simulation	ST-24	221
第 1 日 14:00～ 14:20	DC116	機械学習によるCO₂膜分離プロセスの多目的最適化 (産総研化プロ) ○(正)原伸生・ (正)谷口智・ (正)山木雄大・ (正)Nguyen Thuy・ (正)片岡祥	multi-objective machine learning CO2 membrane separation	SY-60	258
第 1 日 16:00～ 16:20	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 (信州大繊維) ○(学)峯杉悠加・ (正)嶋田五百里・ (正)福長博・ (正)高橋伸英・ (正)長田光正	solubility machine learning phase equilibrium	SY-73	709
第 1 日 16:20～ 17:40	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 (京工繊大院工芸) ○(学)高橋明日香・濱本優里・ (学)沼田龍範・ (京工繊大) 三原明大・ (京工繊大院工芸) (正)堀内淳一・ (正)熊田陽一	VHH machine learning production	SY-67	733
第 2 日 9:40～ 10:00	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 (東工大物質理工) ○(学)金子滉・ (学)片岡大志・ (学)Hao Yingquan・ (正)織田耕彦・ (正)下山裕介	molecular descriptor CO2 capture machine learning	SY-51	636
第 2 日 10:00～ 10:20	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 (金沢大院自) ○(学)塚村慶太・ (金沢大理工) (正)春木将司	Thermal conductivity Machine learning Polymer-based composite material	SY-51	91
第 2 日 10:40～ 11:00	BA206	機械学習によるCO₂吸収プロセスの多目的最適化 (産総研化プロ) ○(正)原伸生・ (正)谷口智・ (正)山木雄大・ (正)Nguyen Thuy・ (正)片岡祥	multi-objective machine learning CO2 absorption	SY-65	253
第 2 日 11:20～ 11:40	BA208	Data-driven decision support for equipment condition monitoring and predictive maintenance in biopharmaceutical drug product manufacturing (U. Tokyo) ○(海)Zuercher Philipp Samuel・ (海)Badr Sara・ (ROCHE) Knueppel Stephanie・ (U. Tokyo) (正)Sugiyama Hirokazu	Digitalization Machine learning Industrial application	SY-65	573
第 3 日 9:00～ 9:20	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 (金沢大理工) ○(学)山本天・ (金沢大院自然) (学)前田直哉・ (金沢大理工) 川西琢也・ (正)内田博久	Machine learning Molecular descriptors Solubility	SY-73	754
第 3 日 9:00～ 10:30	PA313	電力予測モデル構築に向けた高次元エネルギーデータのクラスタリング手法の検討と解析 (東工大化工) ○(学)飯嶌大樹・ (学)Lee Hyojae・ (学)津田舜作・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原学	energy system machine learning data science	ST-23	544
第 3 日 9:20～ 10:20	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 (宮崎大工) ○(学)橋詰満衣・ (学)岩切雄飛・ (正)稲田飛鳥・ (正)大榮薫・ (正)大島達也	solvent extraction machine learning Gallium	SY-57	421
第 3 日 10:20～ 11:20	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 (宮崎大工) ○(学)岩切雄飛・ (正)稲田飛鳥・ (正)大榮薫・ (正)大島達也	machine learning solvent extraction gold	SY-57	259
第 3 日 10:30～ 12:00	PA310	プロトン伝導体の原子価結合法計算に向けたニューラルネットワークモデルの適用 (東工大応化) ○(学)有賀嵩晃・ (学)亀田恵佑・伊藤和真・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原学	solid oxide fuel cell valence bond method machine learning	ST-23	228
第 3 日 10:30～ 12:00	PA312	汎用的な電力需要予測に向けた高次元エネルギーデータの分析と回帰モデルの検討 (東工大応化) ○(学)津田舜作・ (学)大久保辰哉・ (学)Lee Hyojae・ (学)飯嶌大樹・ (学)大歳夏生・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原学	energy system machine learning data science	ST-23	265
第 3 日 10:30～ 12:00	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 (九大院工) ○(学)森雄輝・ (学)小森千有里・ (正)井上元	Modeling Machine learning Current distribution	ST-23	100
第 3 日 11:40～ 12:00	DC309	機械学習による高温高圧水-有機物系の相平衡推算 (信州大繊維) ○(学)田村好太朗・ (正)嶋田五百里・ (正)福長博・ (正)高橋伸英・ (正)長田光正	machine learning prediction of phase equilibrium high-temperature and high-pressure	ST-21	532
第 3 日 14:20～ 14:40	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 (工学院大院工) ○(学)松本拓海・ (工学院大先進工) (正)宮川雅矢・ (正)高羽洋充	machine learning polymer membrane gas separation	ST-21	712
第 3 日 15:00～ 15:20	DC319	[注目講演] PINNs (Physics Informed Neural Networks) によるシリコンバルク単結晶成長デジタルツインの構築 (阪大院基工) ○(学)竹原悠人・ (正)岡野泰則	Digital twin Machine learning Physics Informed Neural Networks	ST-21	396
第 3 日 15:20～ 15:40	DC320	Growth interface shape optimization and adaptive process control for InGaSb crystal growth under microgravity using machine learning (Osaka U.) ○(学)Ghritli Rachid・ (JAXA-SOKENDAI) Inatomi Yuko・ (Osaka U.) (正)Okano Yasunori	Machine Learning Reinforcement Learning Crystal Growth	ST-21	428
第 3 日 16:00～ 16:20	DC322	接触分解反応の生成物収率予測における物理化学に基づく特徴量エンジニアリングの効果 (信州大院総理工) ○(学)安池峻・ (信州大繊維) (正)長田光正・ (正)嶋田五百里	catalytic cracking machine learning feature engineering	ST-21	101
第 3 日 16:40～ 17:00	DC324	化合物のベイズ最適化をする際の初期サンプル選択に関する議論 (明治大) ○(学)森下敏治・ (正)金子弘昌	Bayesian optimization Machine learning Clustering	ST-21	328

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