化学工学会第88年会(東京)
講演プログラム検索結果 : Machine learning : 22件
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キーワード が『Machine learning』と一致する講演：22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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第 1 日 | I119 | Quantitative Comparison of Reinforcement Learning and Model-based Optimal Control for Chemical Processes | process control machine learning optimal control | 6-d | 52 |
| Day 1 | D124 | [Invited lecture] Graph theory approach to data-driven energy planning | P-graph energy planning machine learning | K-2 | 620 |
| 第 2 日 | PB225 | 機械学習を指針とした進化分子工学による抗体断片の結合機能創出 | Antibody fragments Phage display Machine learning | 7-a | 551 |
| 第 2 日 | PB237 | 真菌セルラーゼの機械学習支援を用いた多機能同時進化工学 | machine learning enzyme biorefinery | 7-a | 710 |
| 第 2 日 | F207 | エポキシドとグリニャール試薬の開環反応における原薬フロー合成のハイブリッドモデリング | Flow chemistry Machine learning Random forest regression | 5-i | 167 |
| 第 2 日 | PC229 | モノクローナル抗体製造における上流・下流統合プロセスのシミュレーションと設計 | Surrogate model Bayesian optimization Machine learning | 6-b | 496 |
| 第 2 日 | PC230 | 水素パイプラインの水素漏洩検知に向けた機械学習と物理モデリングの適用 | hydrogen pipeline leak detection machine learning | 10-e | 269 |
| 第 2 日 | PC236 | Machine Learning Study for Identifying key factors that determine the Corrosion Resistance of Stainless Steels | Machine Learning Corrosion | 6-g | 420 |
| Day 3 | D301 | Prediction of surface-modified iron oxide nanoparticles extraction from reaction field using solubility parameters and machine learning | nanoparticle extraction solubility parameter machine learning | IS-1 | 475 |
| 第 3 日 | PD311 | Hansenパラメータを入力とした機械学習によるナノ粒子分散性の予測 | Hansen solubility parameter nanoparticle dispersion machine learning | 1-b | 486 |
| 第 3 日 | PD333 | バイオオイル／重質油混合接触分解における機械学習を用いた生成物組成予測 | bio-oil co-processing machine learning | 5-a | 539 |
| 第 3 日 | H305 | 機械学習とランダム運動モデルを組み合わせた粉体混合の高速計算 | Powder mixing High-speed computing Machine learning | 2-f | 112 |
| 第 3 日 | PD346 | 機械学習を利用した多孔質高分子モノリス触媒の開発 | Immobilized Catalyst Monolith Machine Learning | 5-a | 317 |
| 第 3 日 | H306 | [注目講演] Machine learning-based calibration of physical properties in bulk material simulations | Discrete element method Machine learning Model identification | 2-f | 284 |
| 第 3 日 | I307 | ジペプチド物性データ解析によるLC溶出時間の予測 | peptide LC-MS/MS machine learning | 7-h | 450 |
| 第 3 日 | R306 | [依頼講演] 化学工学分野における理論駆動型機械学習モデルの活用 | Machine learning Artificial Intelligence Big data | HQ-21 | 471 |
| 第 3 日 | PE302 | 敵対的生成ネットワークによる高分子構造生成と分離膜設計の応用 | machine learning polymer membrane gas separation | 4-a | 625 |
| 第 3 日 | PE340 | Machine Learning-assisted Large-scale Screening of Metal-organic Frameworks for CO2/CO Separation | Metal-organic frameworks CO2/CO separation machine learning | 4-e | 487 |
| 第 3 日 | B319 | [依頼講演] 化学工場におけるデジタル技術の活用 | chemical plant digital transformation machine learning | SS-5 | 349 |
| 第 3 日 | Q306 | [依頼講演] 化学工場におけるデジタル技術の活用 | chemical plant digital transformation machine learning | SS-7 | 348 |
| 第 3 日 | Q307 | 深層生成モデルを用いた機能性分離材料の逆設計 | machine learning polymer membrane gas separation | SS-7 | 357 |
| 第 3 日 | Q314 | [招待講演] 実用段階に入った予知保全におけるAI活用事例 | AI Machine Learning Predictive Maintenance | SS-7 | 393 |
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