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本論文は、総エネルギー制約の下で、校正済み解析モデルと軽量なニュートン・ラグランジュ解法を利用することで、固定戦略やヒューリスティック戦略と比較して大幅なエネルギー節約とアライメント信頼性の向上を実現する、ミリ波IoTネットワークにおける送信電力と階層的ビーム分解能の扱いやすい共同最適化フレームワークを提案するものである。
本研究は、骨材の粒度分布限界、温度、およびタックコート用乳剤の型がアスファルト舗装の層間せん断強度にどのように影響するかを調査したものであり、温度が結合性能に影響を与える支配的な要因である一方で、粒度分布限界がせん断挙動を大きく左右し、乳剤の型による影響は軽微であることを明らかにしている。
本論文は、物理的な流動特性、アルゴリズムの効率性、およびハードウェアの信頼性を統合し、機械学習ベースの漏洩検知システムを包括的に評価する新しい統一性能評価フレームワークを提案しており、従来の精度重視の指標では見落とされがちな重要な多次元的性能属性を捉える能力を実証するケーススタディによってその妥当性を検証している。
本論文は、画像セグメンテーションと背景ぼかしを利用した遠隔医療向けの高効率なROI（関心領域）ベースのHEVC改良を提案しており、これにより高い品質を維持しながらビデオビットレートを大幅に削減し、限られた帯域幅においても効率的かつ中断のないデータ伝送を可能にする。
本論文は、造形体（グリーンボディ）をモノリシックな構成体へと組み立てるために、液相光重合および溶媒を用いた界面接合を用いるセラミックスのモジュール式付加製造技術を提示するものであり、これにより従来の造形体容積およびスループットの制限を克服するものである。
本論文は、非線形なバイオシグナル符号化と信頼性を考慮した不確実性読み出しをデバイス物理に直接統合することで、エネルギー消費の大きい周辺回路を、固有のノイズを活用して堅牢なエッジインテリジェンスを実現するコンパクトで低消費電力なソリューションへと置き換える、ガウス・ストキャスティック・エンコーダ・トランジスタ（GSE-T）を導入するものである。
本研究は、サポートベクター回帰を利用した機械学習ベースのフレームワークを提案し、鉄筋コンクリート製曲線橋のパラメータ化された地震脆弱性関数を開発することで、確率的な洪水による洗掘、地震の入射角、および橋梁の曲率の複合的な不確実性を効果的に定量化し、繰り返しの非線形解析を行うことなく、迅速かつ正確な損傷確率評価を可能にすることを目的としている。
この実験的研究は、空気・水体積分率比が小規模エアベッセル性能に与える影響は無視できる程度である一方で、オリフィス径の選定がサージ抑制において極めて重要であること、および実際のポリトロープ指数（n ≈ 1.243）が標準的な設計仮定を上回っており、ピーク圧力負荷の過小評価を防ぐために経験的な特性評価が必要であることを示している。
本研究は、エッジの崩落や変形を防止するためにサイドストリップに局所的な無アルカリ促進剤を使用し、最適化された施工パラメータを通じて高い表面平坦性と機械的強度を実現する、地下道路用の新しい複合スリップフォーム舗装戦略を検証するものである。
本研究は、コンピュータビジョンと専門家による検証を用いて、イエメンの旧サナアにおける街路の質と遺産としての完全性の間の強い相関関係を定量化し、標的を絞った保全管理のための優先順位マトリックスを生成する、人間中心のAI支援型意思決定支援フレームワークを提示するものである。