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本論文は、エッジ実装AIおよびハードウェア・イン・ザ・ループ・シミュレーションを活用することで、ヒト被験者を介さずに、薬物投与のためのリアルタイムなクローズドループ制御を実現し、高い診断精度と低遅延を実証しつつ、TRL 3-4における技術的実現可能性を確立した、ルールベースの自律型バイオエレクトロニック・ウェアラブルパッチであるBioSync-AIを提示する。
本研究は、高温下におけるコンクリート中のFRPバーの付着強度を正確に予測するためにハイブリッドなWOA–ETR機械学習モデルを開発し、SHAP解析を活用して主要な影響因子を特定し、それらの知見に基づいた堅牢で物理的に解釈可能な設計式を導出するものである。
本研究は、チャドのイリバに顕著な風力エネルギーの潜在性が存在することを示しており、EWT DW54-500タービンは39.95%の設備利用率と0.031ドル/kWhという競争力のある均等化発電原価を達成しており、地域の水ストレスを緩和するための揚水インフラに電力を供給する技術的かつ経済的に実行可能な解決策となっている。
本研究は、宇宙機の自律的衝突回避システムに関する定性的な機能故障モード・影響解析・致命度解析（FMECA）を提示し、127の故障モードを特定した上で、意思決定、データ整合性、およびリソース管理に関連する高リスクシナリオを優先順位付けし、標的を絞ったリスク軽減戦略を提案するものである。
本研究は、ミスト駆動型水プラズマトーチにおけるアーク電流の増加が、水の解離を促進し、生成物の分布をガス状水素へとシフトさせると同時に固形炭素の生成を抑制することを調査し、それによって有機廃水処理における本システムの有効性を実証するものである。
本研究は、連成ウェルボア・リザーバーシミュレータであるCO2LINKをT2WELLに対して検証し、注入制御モードの選択（定圧制御対定質量流量制御）がCO2立ち上げ時における初期の過渡的な熱物性挙動および相分布に著しく影響を与えることを実証しており、CCS計画において運用制御ロジックを重要な設計変数として扱う必要性を強調している。
本数値研究は、有限要素法を用いて、正方形キャビティ内における三成分ナノ流体（TiO2、CuO、およびFe3O4を含むエチレングリコール）の流動、熱、および質量伝達特性に対する熱放射、活性化エネルギー、およびナノ粒子体積分率の影響を解析しており、放射と活性化エネルギーが温度および濃度分布に著しい影響を与える一方で、ナノ粒子分率が熱伝達率を向上させることを明らかにしている。
本論文は、一般的な移動仮定に依存することなく、光学式トラッキングデータから個別の移動パラメータを推定することで到着時間を算出し、フィールド領域の支配権を割り当てることにより、サッカーにおけるプレイヤーの空間的占有量を定量化するための、完全なデータ駆動型フレームワークを導入するものである。
本論文では、複雑で非凸な最適潮流問題に対し、既存の手法よりも優れた精度、安定性、および収束速度を実現するために、三角関数を用いた突然変異メカニズムをティーチング・ラーニングに基づく最適化フレームワークに統合した改良型メタヒューリスティック・アルゴリズムである、進化学習ベース最適化（ELBO）を提案する。
本研究は、噴霧される燃料の前に空中でプラズマを形成して相互作用のタイミングを最適化する時間同期型レーザー点火戦略が、スプレー内で直接プラザマを生成する場合と比較して、液滴速度を低下させ滞留時間を増加させることにより、点火の信頼性とエネルギー効率を大幅に向上させることを実証している。