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本論文は、2026年8月のコロンビアにおけるマグニチュード 7.4のサン・ホセ・デル・パルマル地震における高密度強震観測データセットを分析し、地動特性の特性評価、地域的および全地球的な予測モデルの評価、南西方向への震源指向性と継続時間の長期化の特定、および工学的応用のためのイベント固有の地動場の生成を行うものである。
本論文は、製造業者と配送業者の間のグリーン施設配置・経路決定問題に対する競争的な二目的二段階混合整数線形計画モデルを提案し、ベンチマークテストにおいて既存のメタヒューリスティクスを凌駕する、新規の二段階多目的化学反応最適化アルゴリズムを用いてこれを解決するものである。
本論文は、ボードレベルの光インターコネクト向けに、ポリマープラットフォーム上でのコンパクトな1×2および1×4マルチモード干渉スプリッタの設計、シミュレーション、および最適化を提示するものであり、1550 nmにおいて低過剰損失、高均一性、および最小限の偏波依存損失を実現している。
本論文は、ハードウェアの変更や高価な校正キットを必要とすることなく、標準的な校正データから導出された周波数依存誤差モデルを適用することで、低コストなNanoVNA機器の残留する系統誤差およびランダム誤差を補正し、測定精度を向上させるソフトウェアベースのフレームワークを提示し、検証するものである。
本論文は、大規模インテリジェントサーフェス（LIS）支援型6Gネットワークにおいて、限られたノイズを含む測定値から高次元のチャネル状態情報を再構成するために、残差畳み込みニューラルネットワークを用いたSNRを考慮したディープラーニングフレームワークを提案し、理想的なフルCSIシステムに匹敵する性能を維持しつつ、パイロットオーバーヘッドと計算複雑性を効果的に削減するものである。
本研究は、非一様な下方へのπ角構成と圧縮センシングに基づく再構成を組み合わせた据置型手荷物スキャナーが、幾何学的サンプリングの最適化を通じて優れた画像品質を達成し、スパースビュー・イメージングにおいて従来の手法を大幅に上回る性能を示すことを実証している。
本論文は、IoTセンサーと軽量なランダムフォレスト分類器を活用したAI駆動型デジタルツインフレームワークを提案し、継続的な健全性評価と仮想的な故障シミュレーションを通じて、電力用変圧器のリアルタイムな状態監視、損失分析、および予兆保全を実現することで、93%の診断精度と95%の効率性を達成している。
本研究は、85の指標からなる統一されたエビデンス空間と、段階別の静的推論および連続時間マルコフ鎖を統合することで、地震後の倒壊建物における救助活動の全過程を通じて、動的かつ継続時間に応じた安全リスク評価とリアルタイムの優先順位更新を可能にする、全過程カスケード・ベイジアンネットワーク（WPC-BN）を提案する。
本論文は、再生可能エネルギーの受入能力を大幅に向上させ、出力制御を低減し、投資額の増加にもかかわらず総年間コストを低減するために、有効・無効電力の結合された柔軟性と電圧リスク制御を統合した、能動的配電網のためのマルチタイムスケール協調計画手法を提案するものである。
本論文は、気温予測を地域レベルと空間形状に分解することで、温暖化が進む蘭州・西寧都市圏において極めて高精度なマルチホライズン予測を実現する、新しいディープラーニングフレームワークであるRegimeTransfer-DCSFを導入しており、これは特に熱状態の遷移期において既存のベンチマークを大幅に上回る性能を示す。