講演題目 が『予測』を含む講演:18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 |
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第 1 日 | 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 | Machine Learning Quality Prediction Small data | 6-a | 286 |
Day 1 | B119 | [Requested talk] Generalized pore-flow model based on chemical potential distribution for the prediction of vapor permeances | Modeling Vapor permeation Gas permeation | K-1 | 440 |
第 1 日 | I120 | マイクロ急縮小急拡大流路のキャビティ長さが高分子切断に与える影響の数値計算による予測 | Polymer scission Numerical simulation Consecutive abrupt contraction-expansion micro channel | 2-a | 391 |
第 2 日 | PB202 | CO2塗装法に向けたCO2/有機溶剤/ポリマー3成分溶液の粘度測定およびHSP理論に基づいた粘度予測 | CO2 Painting Viscosity Polymer Solution | 1-a | 255 |
第 2 日 | PB214 | エポキシ樹脂の誘電率を予測する機械学習モデルの構築と低誘電率を実現するモノマー構造の提案 | Epoxy Resin Materials Infomatics Dielectric Constant | 6-b | 55 |
第 2 日 | 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 | Machine Learning Physical Property Prediction amine | 6-g | 12 |
第 2 日 | 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 | CO2 chemical absorption CO2 stripping machine learning | 13-g | 690 |
第 2 日 | B208 | [依頼講演] ACM+環境センサを持つIoT多量情報からのCUIのAI予測 | * | F-1 | 798 |
第 2 日 | 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 | cardiotoxicity iPS-derived cardiomyocytes Machine learning | 7-e | 195 |
第 2 日 | D221 | [招待講演] 環境化学を志向した機能性液体の第一原理物性予測 | Physicochemical Properties Molecular Simulation Functional Liquids | X-53 | 514 |
第 2 日 | I224 | CFDと粒子凝集モデルを用いた攪拌槽型セミバッチ反応晶析装置で析出する遷移金属複合水酸化物の粒径予測法 | turbulent mixing precipitation agglomeration model | 2-b | 666 |
第 3 日 | J301 | 室生ダムにおける藍藻類異常発生評価のための水温予測 | Cyanobacteria Water Temperature Murou Dam Reservoir | 13-a | 485 |
第 3 日 | 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 | immunosensor yeast surface display machine learning | 7-a | 13 |
第 3 日 | 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 | machine learning dispersion prediction surface modified nanoparticles | 1-b | 242 |
第 3 日 | E305 | リアルタイム雲画像データに基づく日射成分を用いた影を含む太陽電池発電量予測モデル | Solar cell Energy system Prediction model | 9-e | 623 |
第 3 日 | PE353 | バガスの熱分解過程におけるバイオ炭収率と元素組成の予測 | Torrefaction Kinetic model Ash content | 5-g | 647 |
第 3 日 | I316 | Physics-informed neural networksによる気泡塔内部の流れの予測 | Bubble column OpenFOAM Machine learning | 2-d | 635 |
第 3 日 | I323 | 高速粉体圧縮プロセスの構造解析による成型不良の発生予測 | FEM simulation capping tableting | 2-f | 444 |
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化学工学会 第89年会 (堺)