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本論文は、従来の固定値設定による計装と比較して優れた応答時間を実現しつつ、サイバー物理攻撃に対する耐性を確保する、高度な機械学習アルゴリズムとサイバーセキュリティ層を統合した、原子力発電所における水素爆発の危険性を早期に検知、予測、および軽減することを可能にするAIベースのセキュリティ・セーフティ・システム（AI-S3）の設計と概念開発を提案するものである。
本論文は、より電気化された航空機における二相インターリーブ型双方向DC-DCコンバータに対し、物理単位の保持と定常状態の挙動を維持しつつ、閉形式の安定性解析と過渡特性評価を可能にするために、スケーリングされたカプト型微分と座標変換を用いた、次元的一貫性を持つ分数階平均モデルを提示するものである。
本論文は、複雑な赤外線シーンにおける背景のクラッタ、強いエッジ、およびノイズを効果的に抑制し、それによって誤警報率を低減するために、特徴量事前テンソル核ノルムと改良型バイラテラルフィルタリング、および新規の構造テンソルに基づくコーナー強度関数を組み合わせた、微小・暗目標検出モデルを提案する。
本研究は、不確実性下における最適なライン保守スケジューリングのための確率的混合整数線形計画モデルと、確率的な故障予測モデルを組み合わせた統合的なフレームワークを提案し、それによってプロアクティブな保守計画を通じたコスト効率、リソース活用、および運用のレジリエンスを向上させるものである。
本研究は、ナイジェリア南東部の5州における無線周波数スペクトルの占有状況を48時間の測定キャンペーンを通じて分析し、5Gコグニティブ無線ネットワークにおける二次利用者向けのダイナミックスペクトルアクセスを可能にする地理位置情報データベースを構築することで、効率的な帯域利用に向けた重要な機会を明らかにするものである。
本論文は、エネルギー自律型のスマートビルディングおよびウェアラブル技術に向けて、受動的な日中放射冷却と能動的な雨滴エネルギーハーベスティングを相乗的に統合することで、連続的かつ全天候型の熱調節と発電を可能にする、スケーラブルで階層的なテキスタイルを提案するものである。
本研究は、CFDシミュレーションと実験的検証を組み合わせることで、太陽熱を利用したリフラクタンス・ウィンドウ乾燥システムの妥当性を検証しており、ハイブリッド構成が、熱に敏感な農産物の品質を維持しつつ、乾燥時間を大幅に短縮し、エネルギー効率を向上させることを実証している。
本論文は、リアルタイムの生成AI向けに、極めて低いレイテンシとエネルギーでネイティブなSoftmaxを含むTransformerのアテンション・プリミティブを完遂するために、分極を介して線形および非線形演算を本質的に結合させた、スライディング強誘電半導体ベースのインメモリコンピューティング・ハードウェアを提案するものである。
本論文は、特化したマルチスケール・アーキテクチャと、学習時のみ適用される位相拡張および低SNRリサンプリング戦略を組み合わせることで、低SNRの無線環境における堅牢な自動変調分類を強化する軽量な時間的ネットワークであるWTGNet-PhaseAugを導入し、推論効率を維持しつつRadioMLデータセットにおいて大幅な精度の向上を実現した。
本論文は、他の訓練生のみから導出されたフェーズ固有の速度リファレンスと術者の軌跡を比較することで、グローバルな運動学的ベースラインよりも低品質な試行の検出において優れた性能を示す、リーク制御された解釈可能なスコアリング手法であるNested Phase-Specific Speed-Deficit Viability（Nested PS-SDVI）を導入するものである。