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GebhardtとRomeroによって導入された非線形等幅および捩れのない棒の離散式を紹介し、等幾何的離散化と堅牢な時間積分を使用して効率的な解析を実証。

データ駆動型安全フィルターの保守性を低減するためのセット拡張アルゴリズムの重要性。

MontecarloとGenetic Algorithmを使用した光検出器設計の最適化は、システマティックサーチ手法よりも優れていることが示された。

デジタルツインズは、様々な産業において重要な役割を果たし、特に製造業や他の分野で革新的な解決策を提供しています。

AIモデルの科学的な認証手法を提案し、交通状態推定において安全性と信頼性を向上させる。

新しい故障カテゴリーと属性を学び、忘却せずに診断能力を向上させるための提案された手法の効果的な実装。

Preisachオペレーターを使用して、複合ケーブルの非弾性効果をモデリングする。

物理原則に基づいた第四階テンソルの予測を可能にするエネルギー保存型等変GNNの優れた性能と応用可能性。

多変量ガウス過程回帰を使用した新しいモーダル解析手法の提案とその有効性の検証。

摩擦接触問題に対する高忠実度物質点法の導入とその評価

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