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本論文は、アンモニア・水素ハイブリッド電気自動車におけるエネルギー管理を最適化するために短期間の需要予測を統合した、インテリジェント輸送情報に基づくモデル予測制御（ITI-MPC）フレームワークを提案しており、バッテリーの充電状態を安定させつつ、42.80%のシステム最大効率を達成している。
本研究は、ウェアラブルフォトプレチスモグラフィに加速度計を加えることが、タスク条件付きの回復可能性および分類性能を著しく向上させることを示しており、物理的なセンサー拡張が、特定の推論タスクにおける利用可能な情報量と観測者の精度を共に高め得ることを証明している。
本論文は、微分可能な正則化とマルチメトリック・パレート・スクリーニングを利用することで、逆解の非一意性に対処しつつ、幾何学的実現可能性、分布外検出、および目標精度を明示的にバランスさせた、フォトニック結晶ファイバSPRセンサのための製造制約付きタンデム逆設計フレームワークを提案する。
本論文は、トポロジーおよび運用ストレス下において物理ベースのソルバーによる検証を必要とするグリッド基盤モデルの予測を効果的に特定・参照するために、6つの構成要素からなるデータ信頼性スコアを活用する再現可能な監査フレームワークである\tsrb{}を提案し、それによって、DCスクリーニングの結果をAC実現可能性の主張と混同することなく、推論速度と運用の信頼性のバランスを実現する。
本研究は、建築遺産と道路ネットワークの中心性との間の空間的結合を利用した逆推論手法を提案し、明・清代の贛州における道路ネットワークの変遷を再構築することで、分散型のマルチコア・パターンから単一コア・二ゾーン構造への転換を明らかにするものである。
本研究は、高解像度X線コンピュータ断層撮影データを用いて学習させた機械学習モデルが、繊維配向、密度、節といった特定の解剖学的特徴の影響を捉えることにより、スカッツパイン（スコッツパイン）の丸鋸切断時における局所的な切削電力を正確に予測でき、それによって、グローバルな材料特性に基づく従来のモデルを凌駕することを実証している。
本論文は、連続的な空間リスクマップを生成することで交通計画にプロアクティブな安全分析を統合する、新しいデータ駆動型フレームワークであるRiskGridを紹介するものであり、SSAM3のような従来の手法と比較して、衝突ホットスポットの特定における優れた計算効率と予測精度を実証している。
本論文は、PHOEBEプロジェクト内における、アテネの3つの交差点における長期的なスマートフォン・テレマティクスと短期的なYOLOv8ベースのビデオ解析を統合する融合フレームワークを提示するものであり、両方のデータソースが一致した方向別速度パターンを捉える一方で、ビデオ由来の指標は平均速度だけでは予測できない局所的な減速や高いマイクロコンフリクトのリスクを露呈していることを明らかにし、それによって、予防的な都市道路安全管理のために広域的なデータと詳細なデータを組み合わせることの価値を実証している。
本研究は、コネクテッドカーのデータから得られる、具体的には0.25gの閾値を用いた急ブレーキおよび急加速事象が、非州間高速道路におけるネットワークレベルの事故率を予測するための効果的な安全サロゲートとなり、従来の数年間にわたる事故データの分析に代わる迅速な手法を提供することを実証している。
本論文は、風力発電データを分解し、非線形および線形の特徴を抽出・ランク付けした上で、それらをTransformerアーキテクチャを介して融合することで、既存の手法と比較して誤差指標を大幅に低減し、極めて高精度な予測を実現するハイブリッドなCEEMDAN-LightGBM-Transformerモデルを提案する。