Machine learning - 講演プログラム検索結果 - 化学工学会第87年会(神戸)

`化学工学会第87年会(神戸)`

Last modified: 2022-03-04 12:00:00

講演プログラム検索結果 : Machine learning : 11件

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キーワードが『Machine learning』と一致する講演：11件該当しました。
検索結果は開始時刻順に並んでいます。

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
Day 1 16:20～ 17:00	C123	[Invited lecture] Nanoporous materials informatics: How data science can accelerate the exploratory search of efficient nanoporous (electro)catalysts (NIMS) (Reg)Chaikittisilp Watcharop	Zeolite Nanoporous materials Machine learning	K-1	310
第 2 日 10:20～ 11:20	PB238	機械学習による芳香族炭化水素の有機修飾粘土への吸着量予測 (工学院大先進工) ○(学)正部家隼人・ (正)宮川雅矢・ (正)高羽洋充	organoclay machine learning adsorption	4-e	441
第 2 日 14:20～ 14:40	I217	機械学習を活用したリンゴ酸酵素の補酵素特異性の変換 (阪大院情報) (学)杉木創・ ○(正)二井手哲平・ (正)戸谷吉博・ (正)清水浩	enzyme design cofactor machine learning	7-f	625
第 2 日 14:20～ 15:20	PC234	原子価結合法への機械学習の適用によるペロブスカイト型プロトン伝導体探索の検討 (東工大応化) ○(学)有賀嵩晃・ (学)亀田恵佑・ (学)佐々木瑛太・ (正)長谷川馨・ (正)Manzhos Sergei・ (正)伊原学	solid oxide fuel cell valence bond method machine learning	9-e	347
第 2 日 14:40～ 15:00	B218	重質油接触分解反応の生成物組成予測における機械学習と特徴量エンジニアリングの利用 (信州大繊維) ○(正)嶋田五百里・ (正)長田光正・ (正)福長博・ (信州大先鋭材料研) (正)古山通久	machine learning feature engineering catalytic cracking	CS-1	484
第 2 日 15:00～ 15:20	B219	機械学習による水熱条件下での有機物の溶解度推算 (信州大繊維) ○(正)長田光正・峯杉悠加・ (学)田村好太朗・ (正)嶋田五百里	machine learning subcritical water solubility	CS-1	577
第 3 日 9:20～ 10:20	PD367	機械学習を利用したバイオオイル／重質油混合接触分解の生成物収率予測モデルの構築 (信州大院総理工) ○(学)安池峻・ (信州大繊維) (正)長田光正・ (正)福長博・ (正)高橋伸英・ (正)嶋田五百里	bio-oil co-processing machine learning	5-a	561
第 3 日 9:40～ 10:00	M303	プロセス制御をめぐるAI利用の展望 (産総研人工知能/NEC) ○(正)窪澤駿平・大西貴士・ (産総研人工知能/東大) 鶴岡慶雅	process control artificial intelligence machine learning	6-d	63
第 3 日 13:20～ 13:40	I314	抗ウイルス性カテキンを対象とした機械学習による共結晶化の予測 (東工大物質理工) ○(正)楠祐一郎・ (正)織田耕彦・ (正)下山裕介	cocrystallization machine learning catechin	1-b	442
Day 3 14:20～ 14:40	D317	Machine learning based analysis of catalytic lignin depolymerization processes (Tokyo Tech) *Castro Garcia Abraham, Cheng Shuo, Cross Jeffrey S.	Lignin depolymerization Machine learning Catalysts	IS-1	208
第 3 日 14:20～ 15:20	PE362	Junction Tree VAE機械学習の潜在空間を利用した高分子材料の逆設計 (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	Junction Tree Variational Autoencoder Machine learning	12-j	631

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