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J-GLOBAL ID：201902278953675687   整理番号：19A1370101

機械学習による結晶成長シミュレーション回帰モデルの構築とその応用(結晶成長におけるCPS実現を目指して)

著者 (12件)： 宇治原徹 (名大 未来研) ,  宇治原徹 (名大 院) ,  宇治原徹 (産業技術総合研) ,  角岡洋介 (名大 院) ,  角岡洋介 (産業技術総合研) ,  ZHU Can (名大 未来研) ,  沓掛健太朗 (理研 AIP) ,  鳴海大翔 (名大 VBL) ,  田川美穂 (名大 未来研) ,  田川美穂 (名大 院) ,  原田俊太 (名大 未来研) ,  原田俊太 (名大 院)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 66th  ページ： ROMBUNNO.9p-W321-6  発行年： 2019年02月25日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2436-7613  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 我々の究極の目標は、結晶成長におけるサイバー・フィジカル・システム(Cyber-Physical-System: CPS)の実現である。現在、自動車開発などではCPSの一例であるモデルベース開発が盛んに行われている。この手法では,開発の初期...【本文一部表示】

シソーラス用語： *機械学習 ,  *結晶成長 ,  *計算機シミュレーション ,  回帰モデル ,  炭化ケイ素 ,  溶液成長 ,  条件 ,  最適化 ,  *計算機利用 ,  *利用 ,  改変
準シソーラス用語： SiC ,  成長条件

分類 (2件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  半導体の結晶成長  (BK13040X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  結晶成長 ,  シミュレーション ,  回帰モデル ,  構築 ,  応用