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本論文は、付加製造、設計されたメタマテリアル、および多機能複合材料のためのAI支援設計の収束をレビューするとともに、420種類の繊維強化ポリマーを用いたケーススタディを通じて、アンサンブル機械学習モデルが加工および構成要素の記述子から機械的特性を効果的に予測し、逆設計と4Dプリンティングを加速できることを実証するものである。
本論文は、宇宙搭載のヘテロジニアス・ハイパフォーマンス・コンピューティングに向けた、マルチ制約（タイミング、メモリ、電力、熱、および信頼性を含む）を統合して最適なタスクマッピングを特定する堅牢かつ再現可能な実行可能領域モデリング・ワークフローを提示し、合成ケーススタディを通じて、堅牢な選択が、名目上のエネルギー最適化アプローチと比較してわずかなエネルギーのトレードオフのみで、メイクスパンを大幅に削減し、摂動下でのデッドライン違反を排除することを実証する。
本研究は、実験的試験、微細構造評価、機械学習による強度予測、およびABAQUSを用いた数値解析を通じて常温硬化ジオポリマーモルタルの性能を包括的に評価しており、高炉スラグ100%の混合物にナトリウム系活性剤を用いることで優れた機械的特性が得られること、およびジオポリマーモルタルによる補強が鉄筋コンクリート梁の構造挙動を著しく向上させることを示している。
本研究は、サンプルごとのワーストケース目的関数も平均マルチシフト目的関数も、二波長回折ニューラルネットワークにおけるスペクトル堅牢性に対して統計的に信頼できる優位性を提供しないことを見出しており、その理由は、性能差が無視できる程度であったこと、プロトコル間で一貫性がなかったこと、およびデバイスの摂動に対して非常に敏感であったことによるものである。
本論文は、厳格な空間的制約条件下でUCFキャンパス内に11個のCO2センサーを配置するための量子インスパイア型進化最適化フレームワークを提示し、現在のベースラインの2倍にあたる高トラフィックな歩行者回廊の72.73%のカバー率を達成するとともに、自治体のセンサーネットワーク展開および校正のためのスケーラブルな手法を確立するものである。
本研究は、空間アテンションメカニズムを備えた3次元畳み込みオートエンコーダ（SAM3D）を提案しており、これはWRF-Chemシミュレーションによる高次元の大気一酸化炭素場の圧縮において、様々な線形および非線形の次元削減手法を大幅に上回る性能を示し、それによって逆モデリングワークフローにおけるより効率的な保存と処理を可能にするものである。
本論文は、疎な開口構成を体系的に比較するための統一的な角度MTF評価フレームワークを提案し、最適化された3枝のY字型構造が、周波数領域の指標および画像再構成品質の両方において、従来の環状およびGolay-6アレイよりも優れていることを実証する。
本研究は、植生領域と建物領域にデジタル表面モデルを分割する二重スキーム適応型勾配ベースフィルタリング手法を提案しており、これにより複雑なUAVフォトグラメトリ調査において高い垂直精度（RMSE 0.148 m）を実現しつつ、高密度な植生内における空隙範囲の特定が主要な残存課題であることを明らかにしている。
本研究は、単一の慣性計測装置（IMU）を背面上部に配置することが、スクワットおよびデッドリフトにおける運動特異的な運動学的評価において、単一の太ももへのIMU装着またはデュアルIMU構成と比較して優れた性能を提供することを示しており、これは太もものデータを追加しても、運動を識別するシステムの能力は向上しなかったためである。
本論文は、ランダムフィールドシミュレーション、制御された数値実験、および記号回帰を組み合わせた統合的なフレームワークを提示することで、風化花崗岩における地質学的空間変動がシールドトンネルによる沈下に及ぼす影響を定量化し、掘削面および覆土層の変形係数が支配的な要因であることを特定し、物理的に解釈可能な予測モデルを導出するものである。