Machine learning - 講演プログラム検索結果 - 化学工学会第90年会 (東京)

`化学工学会第90年会 (東京)`

講演プログラム検索結果 : Machine learning : 28件

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キーワードが『Machine learning』と一致する講演：28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 13:15～ 13:45	G114	[部会賞] フロンティア賞受賞講演:機械学習を用いた粉体の流動・混合シミュレーションの代理モデル (阪公大院工) ○(正)仲村英也・ (学)岸田尚樹・ (正)大崎修司・ (正)綿野哲	Powder mixing Discrete element method Machine learning	X-51	448
第 1 日 13:20～ 15:20	PA102	機械学習支援による抗体断片の分子進化:親和性・発現量・熱安定性の同時最適化 (東北大院工) ○(正)伊藤智之・河田早矢・ (正)中澤光・ (徳島大医歯薬) 村上明一・ (東北大院工) (正)梅津光央	VHH machine learning molecular evolution	7-a	457
第 1 日 13:20～ 15:20	PA146	新規T-cell engaging抗体を題材とした細胞傷害機能からの直接機械学習プロセスの開発 (東北大院工) ○(学)伊藤光平・ (正)伊藤智之・佐々木怜南・丹野凌・ (正)中澤光・ (正)梅津光央	Protein Engineering Antibody Machine learning	7-a	660
第 1 日 13:20～ 15:20	PA151	細胞形態情報解析を用いた線維芽細胞品質予測モデルのためのデータ拡張技術 (名大創薬) ○(学)片山空智・木村和恵・ (正)田中健二郎・ (名大創薬/名大未来社会) (正)加藤竜司	Data augmentation Cell morphology Machine learning	7-e	207
第 2 日 9:20～ 11:20	PB270	機械学習型プロセスフローシートを用いたCO₂吸着分離システム設計 (名大院情報) ○(学·技基)藤井陽太・ (正)松田圭悟	CO2 Machine Learning Adsorption	4-e	618
第 2 日 11:00～ 11:20	K207	機械学習を用いたソフト結合原子価法によるペロブスカイト酸化物の結晶構造の高速推定 (Science Tokyo) ○(正)亀田恵佑・伊藤和真・ (正)伊原学・ (正)Manzhos Sergei	bond valence machine learning proton conductors	9-e	157
第 2 日 13:20～ 15:20	PC203	機械学習を活用したアゾ化合物光触媒分解反応のモデル化 (長岡高専) ○(学·技基)中野悠・春日駿介・ (正)熱海良輔	Photocatalyst Machine Learning Kinetic Study	6-b	423
第 2 日 13:20～ 15:20	PC205	異なるバッチ時間のデータをもつ炭素材料製造プロセスにおける物性予測モデルの構築およびモデルの逆解析 (明治大院理工) ○(学)松原正佳・ (三菱ケミカル) (法)佐々木諒・ (法)高原潤・ (法)森竹慎治・ (法)原田靖之・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Machine learning Batch time	6-e	240
第 2 日 13:20～ 15:20	PC209	機械学習モデルを用いた固体電解質のイオン伝導度の予測 (明治大院理工) ○(学)石川愛理・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Solid Electrolyte Machine Learning Materials Informatics	6-f	244
第 2 日 13:20～ 15:20	PC213	高分子材料のモノマー構造および特性から気体の透過性を予測する機械学習モデルの開発 (明治大院理工) ○(学)落合晴希・ (明治大理工) 永井一清・ (正)金子弘昌	Machine Learning Polymer Permeability	6-g	349
第 2 日 13:20～ 15:20	PC216	敵対的生成ネットワークを用いた新規アセチルコリンエステラーゼ阻害薬の設計 (明治大院理工) ○(学)安藤瑠海・ (明治大理工) (正)金子弘昌	acetylcholinesterase Generative Adversarial Network machine learning	6-g	43
第 2 日 13:20～ 15:20	PC218	嗅覚受容体情報を活用した分子構造ベースの匂い予測モデルの構築及び精度向上の検討 (明治大院理工) ○(学)和久津優太・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Odor Protein Machine Learning	6-g	93
第 2 日 13:20～ 15:20	PC220	機械学習モデルを用いた農薬らしさを評価するスコアの開発 (明治大院理工) ○(学)酒井優太・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Machine Learning Quantitative Structure-Activity Relationship Pesticide	6-g	120
第 2 日 13:20～ 15:20	PC221	生成モデルを用いた有機半導体材料の候補分子の探索 (明治大院理工) ○(学)中西大和・ (パナソニックインダストリー) 松澤伸行・前嶋宏行・安藤達人・ (明治大) (正)金子弘昌	Machine learning Organic semiconductor Hierarchical Variational Autoencoder	6-f	242
第 2 日 13:20～ 15:20	PC222	機械学習を活用した雪氷熱利用型カリーナサイクルの最適化 (長岡高専) ○(学·技基)小山大和・ (正)熱海良輔	Renewable Energy Machine Learning Thermal Energy	6-b	429
第 2 日 13:20～ 15:20	PC223	陽性データが混在する陰性データを考慮した薬物間相互作用の予測手法の開発 (明治大院理工) ○(学)小坂井颯麻・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Drug-drug interaction Machine learning Positive-unlabeled learning	6-f	119
第 2 日 13:20～ 15:20	PC226	Prediction of CO₂ solubility in deep eutectic solvents from machine learning models with molecular sigma-profiles (Nat. Central U.) ○Chen Ying-Jung・ Hsieh Chieh-Ming	deep eutectic solvents machine learning COSMO-SAC model	6-e	644
第 2 日 13:20～ 15:20	PC227	Pure Component Parameter Estimation for PC-SAFT EOS from Deep Neural Network with Molecular Sigma-Profiles (Nat. Central U.) ○Chen Jia-Hao・ Hsieh Chieh-Ming	PC-SAFT EOS Machine Learning Sigma Profile	6-e	661
第 2 日 13:20～ 15:20	PC229	プラスチック分解酵素の分解活性および熱安定性を予測する機械学習モデルの開発 (明治大院理工) ○(学)大熊彩水・ (明治大理工) (正)金子弘昌	machine learning bioinformatics plastics-degrading enzymes	6-g	378
第 2 日 13:20～ 15:20	PC234	統合失調症の新規薬剤候補提案のための機械学習モデル構築 (明治大院理工) ○(学)木村昭瑛・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Machine learning Drug design Schizophrenia	6-g	373
第 2 日 13:20～ 15:20	PC235	機械学習による化学反応速度のパラメータ同定 (みずほR&T) ○(法)中村幸太郎・ (法)山出吉伸・ (法)水原慎一・ (法)小泉拓・永野勝尋	Parameter identification Machine learning Methanation	6-f	449
Day 2 14:00～ 14:30	E215	[Invited lecture] Computational approach to adsorption property and nanostructure in organically-modified 2D interlayer (Kogakuin U.) *(Reg)Miyagawa Masaya, (Reg)Takaba Hiromitsu	Machine learning Molecular dynamics Adsorption	K-5	622
第 2 日 15:40～ 16:00	G221	ウェットエッチングにおける機械学習を利用したマルチフィジクス・スケール解析 (Toppan HD) ○(正)横田涼輔・小口歩美・太田真司・ (正)和田普一	Wet Etching Simulation Machine Learning	2-e	46
第 3 日 9:20～ 11:20	PD329	経験則構築の新しい枠組みの提案 (阪府大工) ○(学·技基)西村律紀・ (阪公大院工) (正)山本卓也	CFD simulation Machine learning	2-g	188
第 3 日 9:20～ 11:20	PD359	Pd固定化触媒を用いたフロー反応における機械学習駆動型の最適化 (九大院工) ○(学)周新程・ (正·技基)松本光・ (正)長尾匡憲・ (正)三浦佳子	Polymer immobilized Pd catalyst Machine learning Process optimization	5-f	50
第 3 日 9:40～ 10:00	M303	AIを用いた3Dバイオプリンティングにおける印刷性能最適化 (阪大院基工) ○(学)Zhang Colin・ (学)Elvitigala Kelum・ (正)境慎司	3D bioprinting Process optimization Machine learning	7-f	248
第 3 日 10:00～ 10:20	H304	尿噴流画像を用いた尿流測定法の開発 (埼玉大院理工) ○(正)本間俊司・ (学)兼子力・木山景仁・姜東赫・ (埼玉医大) 竹下英毅	uroflowmetry Machine learning CFD	6-f	27
第 3 日 13:20～ 13:40	G314	エアフィルタ微細構造最適設計のためのデータ駆動型フレームワークの開発 (広大院先進理工) ○(正)石神徹・ (広大工) 都築日菜・ (広大院先進理工) Shirzadi Mohammadreza・ (正)深澤智典・ (正)福井国博	Air filter Numerical simulation Machine learning	2-a	300

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