Machine Learning - 講演プログラム検索結果 - 化学工学会第89年会 (堺)

`化学工学会第89年会 (堺)`

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。
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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 13:20～ 15:20	PA130	機械学習と進化分子工学を利用した機能タンパク質の配列-構造-機能相関の探求 (東北大院工) ○(学)樺井柾希・ (正)伊藤智之・杉山成実・ (正)中澤光・ (東北大院工/理研革新知能) (正)梅津光央	Protein Machine learning Molecular evolution	7-a	547
第 1 日 13:40～ 14:00	K115	バッチプロセスのスモールデータ環境での品質予測制御 (カネカ) (法)山口貴史	Machine Learning Quality Prediction Small data	6-a	286
第 1 日 15:00～ 15:20	K119	データ駆動型アプローチによる反応プロセス自動解析 (東大院工/Auxilart) ○(正)Kim Junu・ (理研AIP) 坂田逸志・ (Ubitone) 山蔦栄太郎・ (東大院工) (正)杉山弘和	Mechanistic model Machine learning Neural network	6-b	235
第 1 日 16:00～ 16:20	F122	液相光触媒プロセスにおける機械学習を利用したハイブリッド速度論モデルの開発 (長岡高専) ○(正)熱海良輔・ (学·技基)中野悠・ (学)岩井真	Photocatalyst Kinetics Machine learning	5-a	693
第 1 日 16:20～ 16:40	F123	Machine Learning-assisted analysis of NO adsorption and dissociation on PdRuIr ternary nanoparticle alloy (Shinshu U.) ○(正)Aspera Susan Menez・ Valadez Huerta Gerardo・ Nanba Yusuke・ Hisama Kaoru・ (正)Koyama Michihisa	machine learning nanoparticle alloy catalysis	5-a	285
第 1 日 16:40～ 17:00	K124	風況・日射量変化を考慮したグリーンアンモニア製造プロセスの動的シミュレーション (長岡高専) ○(正)熱海良輔・ (学)金内大洋・ (学)羽田泰幸	Dynamic simulation Green ammonia Machine learning	6-c	695
第 2 日 09:20～ 11:20	PB221	機械学習によるポリマー特性のリアルタイムモニタリングおよびポリマー重合プロセスの設計 (明治大院理工) ○(学)川越琳太・ (DIC) (法)寺内一利・ (法)浜田史也・ (法)山地俊則・ (明治大院理工) (正)金子弘昌	machine learning polymer Online sensing	6-d	66
第 2 日 09:20～ 11:20	PB226	分子記述子を用いたアミンの蒸気圧予測手法に関する研究 (IHI) ○(法)門脇遥奈・ (工学院大) (学)正部家隼人・ (正)高羽洋充・ (IHI) (法)高橋克己	Machine Learning Physical Property Prediction amine	6-g	12
第 2 日 09:20～ 11:20	PB280	Application of US-EC system oxidation PPCPs and using machine learning to predict hydraulic retention time in continuous processes (Korea U.) ○(海)Zhou Yongyue・ (海)Ren Yangmin・ (海)Guo Fengshi・ (部)Sun Shiyu・ (Kumoh Nat. Inst. Tech.) Son Younggyu・ (Korea U.) Cui Mingcan・ Khim Jeehyeong	Machine learning Sonoelectrochemical Continuous stirred-tank reactor	13-b	16
第 2 日 09:20～ 11:20	PB286	多孔質中空糸膜を用いたCO₂減圧フラッシュ放散におけるアミン吸収液のCO₂放散性能の予測 (信州大院総理工) ○(学)中村純也・ (信州大繊維) (正)嶋田五百里・ (正)長田光正・ (正)福長博・ (正)高橋伸英	CO2 chemical absorption CO2 stripping machine learning	13-g	690
第 2 日 10:00～ 10:20	F204	画像解析を利用した機械学習モデルによるグラフェンドメイン拡大合成条件の探索 (福岡大工) (学)田原勇弥・ ○(正)吉原直記・ (正)野田賢	Graphene Chemical vapor deposition Machine learning	5-i	302
第 2 日 13:20～ 15:20	PC216	Determination of Molecular Descriptor in Pharmaceutical Cocrystal Prediction (Nat. Taipei Tech.) ○(海)Hung Ying Chieh・ Hung Hsiu-Min・ Huang Kuan Hsiang	Molecular Descriptor Machine learning Cocrystal	8-b	370
第 2 日 14:20～ 14:40	K217	機械学習を用いた高分子の粗視化力場パラメータ最適化 (トヨタ自) ○(正)森下哲典・ (Massachusetts Inst. Tech.) Leon Pablo・ Gomez-Bombarelli Rafael	Coarse-Grained Force Field Machine Learning	6-g	220
第 2 日 15:00～ 15:20	F219	機械学習手法を用いた高分子固定化触媒の開発 (九大院工) ○(正)三浦佳子・周新程・ (正·技士)松本光・ (正)長尾匡憲	Polymer Immobilized Catalyst Machine Learning Pd	5-f	717
第 2 日 15:00～ 15:20	H219	In vitro心筋細胞拍動データを用いたAI心毒性予測モデル構築に向けた指標安定性の理解 (名大院創薬) ○(正)田中健二郎・出水遂志・坂将成・ (静県大薬) 岩下賢士郎・ (名大院創薬) 今井祐太・ (近畿大工) (正)蟹江慧・ (静県大薬) 佐藤里菜・清水聡史・ (国立衛研) 柳田翔太・川岸裕幸・諫田泰成・ (静県大薬) 黒川洵子・ (名大院創薬) (正)加藤竜司	cardiotoxicity iPS-derived cardiomyocytes Machine learning	7-e	195
第 3 日 9:20～ 9:40	H302	タンパク質言語モデルを用いた一変異効果予測による蛍光免疫センサーの機能向上 (東工大生命理工) ○(学)井上暁人・ (東工大研究院) (正)朱博・ (正)安田貴信・ (東工大工) 水谷圭佑・小林健・ (東工大研究院) (正)北口哲也	immunosensor yeast surface display machine learning	7-a	13
第 3 日 09:20～ 11:20	PD367	Machine Learning Models for Predicting Gaseous Adsorption in Metal-Organic Frameworks by Employing Sigma Profiles of Organic Linkers (Nat. Central U.) ○Cheng Ya-Hung・ Hsieh Chieh-Ming・ (Nat. Taiwan U.) Lin Li-Chiang・ Sung I-Ting	metal-organic frameworks adsorption machine learning	4-e	362
第 3 日 10:00～ 10:20	I304	分子記述子に着眼した機械学習による表面修飾ナノ粒子の分散性予測 (東工大物質理工) ○(正)織田耕彦・ (学)柴田皐翔・ (正)下山裕介	machine learning dispersion prediction surface modified nanoparticles	1-b	242
第 3 日 10:00～ 10:20	J304	Machine learning compared with conventional statistic model: Design of permeable reactive barrier for groundwater remediation (Korea U.) ○(学)Ren Yangmin・ (学)Zhou Yongyue・ (学)Sun Shiyu・ (学)Guo Fengshi・ Cui Mingcan・ Khim Jeehyeong	Groundwater Permeable reactive barrier Machine learning	13-a	19
第 3 日 13:20～ 15:20	PE335	Establishment of machine learning model for ultrasonic combined catalyst degradation of organic pollutants: focus on prediction of kinetic constants (Korea U.) ○(学)Sun Shiyu・ (学)Zhou Yongyue・ (学)Ren Yangmin・ (学)Guo Fengshi・ Cui Mingcan・ Khim Jeehyeong	Ultrasonics catalyst machine learning	5-b	319
第 3 日 14:00～ 14:20	I316	Physics-informed neural networksによる気泡塔内部の流れの予測 (みずほRT) ○(法)中村幸太郎・山出吉伸・水原慎一・小泉拓	Bubble column OpenFOAM Machine learning	2-d	635
第 3 日 14:00～ 14:20	K316	機械学習を利用した双性イオンポリマーブラシへのタンパク質吸着現象の理解 (東工大化生研) ○(正)奥山浩人・ (正)菅原勇貴・ (正)山口猛央	Zwitterionic polymer Antifouling Machine learning	12-a	554

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