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既知の物理ベースのパネル法テストベッドを用いた本研究は、機械学習サロゲートモデルが訓練範囲内では高い精度を達成し物理的な依存関係を捉える一方で、信頼性の高い外挿には失敗し、本質的な不確実性警告を欠いていることを示しており、堅牢性を確保するための物理情報に基づく制約や単純な範囲チェックの決定的な必要性を浮き彫りにしている。
本論文は、太陽光発電を統合した電力系統のためのAI強化型負荷周波数制御スキームを提案および評価するものであり、適応型ニューロファジー・スケジューリング、PVフィードフォワード補償、および蓄電池の共同ディスパッチを組み合わせた決定論的ハイブリッド制御器が、安定性指標において従来のPIおよびファジィPIDベースラインを大幅に上回ることを示す一方で、深層強化学習エージェントは、周波数偏差において最小値を達成したにもかかわらず、過剰なアクチュエータ要求と汎化性能の低さから実用的ではないと判断される。
本研究は、5つの社会経済シナリオの下で2100年までのカナダ全土における交通量と混雑を予測する機械学習フレームワークを開発しており、将来の混雑が不均衡に分布し、マイノリティ・グループが非マイノリティ層よりも著しく高い交通レベルにさらされるという持続的な不平等が露呈することを明らかにしている。
本論文は、有線または60 GHz無線接続を介して2ユーザーに対して選択的な10 Gbit/s 4-QAMアクセスを可能にするために、上側帯域および下側帯域の単側波帯変調を利用したハイブリッド光リンクを提案し、分散補償なしで20 kmのシングルモードファイバにわたる堅牢な伝送性能を実証するものである。
本論文は、テラヘルツ領域で動作し、アパーチャ給電と欠陥接地構造を利用することで特定のバンドノッチを持つ広帯域性能を実現する、機械学習によって最適化されたグラフェン・シリコン・ツインポートアンテナを提示し、反射係数を正確に予測するためにディープニューラルネットワークおよびランダムフォレストアルゴリズムを採用している。
本論文は、伝搬遅延の分散、パケット損失、およびノードの移動性に基づいて同期ビーコンの数を動的に調整することで、固定ビーコン方式と比較して同期誤差、エネルギー消費、および制御オーバーヘッドを大幅に削減する、移動型水中音響ネットワークのための信頼度駆動型適応ビーコン制御手法であるACB-TSを提案する。
本論文は、ペルーの3つの異なる自然地域に対応した地域適応型実装フレームワークを提案するものであり、これは、地域固有の資材、施工手順、および公的権限を規定することにより、定量的な微生物リスク評価、動的な水理モデリング、およびライフサイクルアセスメントを統合し、節水型衛生器具と微生物学的安全性を両立させるものである。
本論文は、都市再生の文脈におけるインフラおよび社会的な欠陥に対処するため、ハイブリッド・ファジィ階層分析法とエントロピー重量法をクラウドモデルと組み合わせることで、中国における旧来型コミュニティ改修プロジェクトのレジリエンス評価モデルを提案し、検証するものである。
本論文は、データが乏しい環境において現代的な貨物起点・終点推定値を生成するために、条件付き投影構造的事前分布と階層的正則化器を組み合わせた統合的なマルチレゾリューションOD推論アーキテクチャを提案すると同時に、「調査の有効期間（サーベイ・シェルフライフ）」指標を運用化することで、経年化したデータの構造的乖離を定量化し、将来の調査投資の指針を示すものである。
本研究は、普通ポルトランドセメントの一部を10〜20%の籾殻灰に置き換えた安定化ラテライトブロックが、純粋なセメント安定化ブロックと比較して圧縮強度と密度は低下するものの、非耐力壁の建設に適した実行可能で持続可能な材料となることを示している。