化学工学会 第55回秋季大会
講演プログラム検索結果 : Kaneko Hiromasa : 18件
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ローマ字氏名 が『Kaneko Hiromasa』と一致する講演：17件該当しました。
司会・座長氏名 が『Kaneko Hiromasa』と一致するセッション：1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 | YB130 | 機械学習による高分子ニッケル触媒を用いた鈴木・宮浦型クロスカップリング反応の収率予測モデルの構築および新規高分子ニッケル触媒の提案 | Machine Learning Polymeric Ni Catalysts Chemical Reactions | SY-63 | 271 |
| 第 1 日 | YB158 | 機械学習およびベイズ最適化を用いたエチルベンゼン製造プロセスの省エネルギー設計 | Machine learning Bayesian optimization Process design | SY-63 | 76 |
| 第 1 日 | YA189 | 分子の匂い予測における嗅覚受容体からの情報の利用の検討 | Odor Protein Machine Learning | SY-68 | 165 |
| 第 1 日 | YA189 | 分子の匂い予測における嗅覚受容体からの情報の利用の検討 | Odor Protein Machine Learning | SY-68 | 165 |
| 第 1 日 | L113 | 光熱モニタ法によって測定された中赤外スペクトルから血糖値を推定する機械学習モデルの構築 | mid-infrared spectra noninvasive blood glucose monitoring machine learning | SY-66 | 102 |
| 第 1 日 | L115 | プロセスの動特性および類似した二つの品質を考慮したソフトセンサーモデルの開発 | machine learning soft sensor time delay | SY-66 | 260 |
| 第 1 日 | 座長 | ||||
| L119 | P&IDのデジタル利用: PFDからP&ID、3DまでのTopologyデータ利用の現状と課題 | Piping and Instrument Diagram Plant Design Topology | SY-66 | 521 | |
| L120 | ロータリー打錠機における粉末充填の吸引効果の考察 | multi-physics simulation discrete element method powder die filling | SY-66 | 192 | |
| L121 | 脱硝装置を模擬した素反応・輸送モデルの逆解析による反応速度の推定手法 | Kinetic model Surface reaction Optimization | SY-66 | 326 | |
| 第 1 日 | YB130 | 機械学習による高分子ニッケル触媒を用いた鈴木・宮浦型クロスカップリング反応の収率予測モデルの構築および新規高分子ニッケル触媒の提案 | Machine Learning Polymeric Ni Catalysts Chemical Reactions | SY-63 | 271 |
| 第 1 日 | YB158 | 機械学習およびベイズ最適化を用いたエチルベンゼン製造プロセスの省エネルギー設計 | Machine learning Bayesian optimization Process design | SY-63 | 76 |
| 第 2 日 | YA206 | 機械学習による足場を用いた農薬活性予測モデルの構築および予測根拠の可視化 | Machine Learning Quantitative Structure-Activity Relationship Pesticide | SY-78 | 86 |
| 第 2 日 | YA214 | エマルションの安定性向上におけるベイズ最適化の利用 | machine learning emulsion surfactant | SY-78 | 729 |
| 第 2 日 | YA232 | 機械学習による生分解性試験の代替となる生分解性予測モデルの構築 | Machine Learning Biodegradation plastic | SY-78 | 90 |
| 第 2 日 | YA223 | 再配向エネルギーを予測する機械学習モデルの精度向上に関する研究 | Machine learning Organic semiconductor Graph Convolutional Network | SY-78 | 272 |
| 第 2 日 | YA285 | 分子構造の安定性を判別する化学空間上の領域の定義 | Machine learning Stability Molecule design | SY-78 | 194 |
| 第 2 日 | L213 | 遺伝的アルゴリズムを用いた炭素材製造プロセスにおける物性予測モデルの最適化 | Machine learning Genetic-algorithm-based process variables and dynamics selection Multi-objective optimization | SY-66 | 273 |
| 第 2 日 | R213 | [展望講演] 機械学習モデルによる物性予測およびモデルの逆解析による分子・材料・プロセスの設計 | Machine learning Material design Process design | SY-51 | 431 |
| 第 2 日 | YB245 | アルキルスルホン化ポリイミドのモノマー構造から物性を予測する機械学習モデルの構築 | alkyl sulfonated polyimide machine learning fuel cell | SY-75 | 82 |
| 第 2 日 | L219 | オートエンコーダを用いた物性・活性予測モデルの直接的逆解析による分子設計 | Machine learning Inverse analysis Molecular design | SY-66 | 140 |
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