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本論文は、連続的な4電極励起とヒステリシスを考慮した潜在ダイナミクス再構成フレームワークを利用することで、機械的なデカップリングなしに多様な負荷条件下で力（荷重）の大きさと方向の両方において高い精度を実現し、接触力と負荷履歴を正確にデコードする、モノリシックなレーザー誘導グラフェン・ソフト3軸触覚センサであるTriSeqを提案する。
本論文は、設計決定とシミュレーション呼び出しを分離することで、完全な構造につき1回のシミュレーションのみを必要とし、限定されたシミュレーション予算下において、有効な設計の生成および光学効率の両面で従来のステップバイステップの強化学習を大幅に上回る、サンプル効率の高いフォトニック逆設計を可能にする手法である、遅延充足型深層強化学習（DG-DRL）を提案する。
本論文は、ロボット支援によるもぐさ療法において、エンドエフェクタの離隔距離を継続的に調整することにより、精密かつ安全で安定した温度調節を実現するために、LSTMによって強化されたソフトアクター・クリティック（SAC）アルゴリズムを介して運動学的データと熱データを統合する、KT-LSTM-SACベースのクローズドループ制御戦略を提案する。
本研究は、YOLOv11-poseとホモグラフィに基づく補正を利用したデュアルカメラ・ビジョン・フレームワークを用いて、ナット回転法によるボルト締付力の非接触推定を行い、相対角度および締付力の測定において高い精度を実現するとともに、性能に対する照明条件の影響を明らかにしている。
本論文は、山火事による被害予測と混合整数線形計画モデルを統合し、複数の同時発生する事案に対して消火リソースを動的に配分するオンライン最適化フレームワークを提案しており、従来の優先順位に基づく派遣手法と比較して総損失を大幅に削減するものである。
本研究は、物理的な一貫性と解釈可能性を確保しつつ、ココナッツ繊維強化コンクリートの圧縮強度を正確かつ信頼性高く予測するために、基礎的なコンクリート材料法則と実験データを統合した物理情報ニューラルネットワーク（PINN）フレームワークを提案するものである。
本研究は、453件の配合レベルの記録を分析する二次データフレームワークを活用することで、多機能なカーボン添加セメント系複合材料において、機械的強度と電気化学的性能のバランスを実現するためには、カーボン添加量単独よりも、圧密化や導電性ネットワークの設計といった加工技術の最適化の方がより重要であることを実証している。
本研究は、円錐形圧電カンチレバーアレイと畳み込みニューラルネットワークを統合した新しい知能型航空機ヘッドモデルシステムを提案および検証し、既存の最先端手法と比較して、対気速度、迎角、および横滑り角の予測において優れた精度を示すものである。
本論文は、電流計測を必要とせずに、コンデンサ電圧の再構成と補助制御ループを利用することで、出力電圧の調整を維持しつつ深刻な枝分かれの非対称性を効果的に緩和する、コンデンサ電圧に基づく2相電流センサレス・インターリーブド昇圧コンバータ用の能動的電流バランス手法を提案するものである。
本論文は、制御された200時間のポンプ実験による表面劣化測定をスケールアップして、海洋エネルギーデバイスにおけるその後の流体性能の変化を予測する不確実性を考慮したフレームワークを提示するものであり、効率、流れ、および振動への劣化の影響を検証するための再現可能な経路を提供するものである。