藤井将

フジイヒトシ | Fujii Hitoshi

所属機関・部署：
職名：助教

研究分野 (3件)：光工学、光量子科学 , 統計科学 , 無機材料、物性

研究キーワード (5件)：加速器 , 機械学習 , 放射光 , スピントロニクス , 第一原理計算

論文 (14件)：

藤井将, 渡部圭祐, 橋本智. 機械学習によるベータトロン振動波形のリアルタイム解析. 第19回日本加速器学会年会プロシーディングス, 2022年10月18 - 21日, オンライン (九州大学). 2023. Web. 557-559
G. Hayashi, K. Suzuki, T. Terai, H. Fujii, M. Ogura, K. Sato. Prediction model of elastic constants of BCC high-entropy alloys based on first-principles calculations and machine learning techniques. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2022. 2. 1. 381-391
Yosuke Kanda, Hitoshi Fujii, Tamio Oguchi. Sparse modeling of chemical bonding in binary compounds. Science and Technology of Advanced Materials. 2019. 20. 1. 1178-1188
R.Y. Umetsu, H. Fujiwara, K. Nagai, Y. Nakatani, M. Kawada, A. Sekiyama, F. Kuroda, H. Fujii, T. Oguchi, Y. Harada, et al. Half-metallicity of the ferrimagnet Mn2VAl revealed by resonant inelastic soft x-ray scattering in a magnetic field. Physical Review B. 2019. 99. 13
K. Nagai, H. Fujiwara, H. Aratani, S. Fujioka, H. Yomosa, Y. Nakatani, T. Kiss, A. Sekiyama, F. Kuroda, H. Fujii, et al. Electronic structure and magnetic properties of the half-metallic ferrimagnet Mn2VAl probed by soft x-ray spectroscopies. Physical Review B. 2018. 97. 3

MISC (1件)：

講演・口頭発表等 (22件)：

機械学習によるベータトロン振動波形のリアルタイム解析
(日本加速器学会 2022)
線形独立記述子生成法による解釈可能モデリング
(日本物理学会2022年秋季大会シンポジウム 2022)
Linearly Independent Descriptor Generation Method for Interpretable Modeling
(MRS-J Materials Research Meeting 2019 2019)
解釈可能モデル構築のための線型独立記述子生成法の開発
(日本物理学会2019年秋季大会 2019)
Linearly Independent Descriptor Generation Method for Sparse Modeling
(10th International Conference on Materials for Advanced Technologies 2019)

Works (2件)：

学歴 (1件)：

学位 (1件)：

経歴 (8件)：

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所属学会 (2件)：

日本加速器学会 , 日本物理学会

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藤井 将