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本論文は、中空ストラット格子構造を用いたモノリシックなソフトロボットの製作手法を提示するものであり、これにより、単一のプリントされた本体内に分散型空気圧駆動とマルチモードセンシングを統合し、後工程での流体チューブの組み立てを不要にすると同時に、トポロジーを考慮した単一チャネル・センシングシステムを通じて、曲げ動作と触覚検出の同時実行を可能にするものである。
本論文は、円盤投げとレースカーのリアウィングのスポーツ用具設計を最適化するために期待ハイパーボリューム改善（EHVI）を適用しており、主要な空気力学的パラメータを特定すると同時に、EHVIは解を目的空間の中央付近に集束させる傾向があり、それによって極端なパレート最適の結果を捉える能力を制限していることを指摘している。
本研究は、レーザー・パウダーベッド溶融法（L-PBF）が耐クリープ性P92型鋼の製造手法として有効であることを示しており、レーザー出力250 W、走査速度1 m/s、ハッチ間隔80ミクロン、および窒素シールドへのプロセス変数の最適化を通じて、0.1%未満の気孔のない状態を実現している。
本研究は、実験室での実験およびCFDシミュレーションを通じて、柔軟性のある消防用ホースの流体摩擦損失は、構造的および材料的な不規則性のために滑らかな管の理論的予測を大幅に上回ることを実証することにより、経験的に決定された口径固有の摩擦係数を使用する必要性を検証するものである。
本研究は、歴史的な都市環境における気候適応型介入の優先区域を特定するために、遺産保存と緑地計画を統合したディープラーニングに基づく意味論的GISフレームワークを提案し、それをカイロのマムルーク・デザート・セメタリーにおけるケーススタディを通じて実証するものである。
本論文は、非周期的なPUF生成デジタルキーを用いてハードウェアへのアクセスを認証し、キーの不一致が発生した場合にはホットキャリア注入による劣化を用いた自己破壊メカニズムと、ダウンストリーム回路を無効化するための起動時検出器を利用する、キー駆動型スイッチドキャパシタ・コンバータを提案するものである。
本研究は、大陸性気候におけるあらゆる深さの短期的な舗装温度予測において、ナイーブな持続性ベースラインが6つの機械学習アルゴリズムを上回る一方で、熱慣性が高周波の変動を減衰させる長期の予測期間およびより深い深度においては、機械学習手法が限定的ではあるが実質的な価値を提供することを実証している。
本研究は、コリオリ質量流量測定と新規の調和混合密度平均因子（HMDMF）のみを用いて、三相油・ガス・水の流動における水液比を正確に推定する、放射線を使用しない物理情報に基づく機械学習フレームワークを導入するものであり、高い予測性能（R² = 0.8943）を達成し、従来のガンマ線を用いたシステムに代わる費用対効果の高い選択肢を提供するものである。
本研究は、二液混合型ORC-VCCシステムを分類するために臨界温度差に基づく熱力学的層別化フレームワークを導入し、臨界温度差が低いほど質量流量が増大する代わりに効率が高まること、および凝縮器温度がシステム全体の性能に影響を与える支配的な要因であることを明らかにしている。
PINN-Flowは、ナビエ・ストークス方程式と線形弾性制約を統合することで、腹部大動脈瘤における血流速度と大動脈壁の変位を共同で推定する統一された物理情報に基づくディープラーニングフレームワークであり、それによって破裂リスク層別化のためのノイズ耐性と精度においてデータ駆動型のベースラインを大幅に上回る性能を実現している。