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安全性重要システムにおけるモデルベースの保証ケース手法の重要性と効果的な開発プロセスを示す。

MuMFiMは、異種スーパーコンピュータ上での繊維材料のマルチスケールモデリングにおける新しいオープンソースフレームワークを紹介する。

多層パーセプトロンを用いて、効率的かつ正確に相関k値とka値を予測する簡易なモデルを開発した。

PEARLは、多目的問題に対処する革新的な手法であり、工学分野での実用性を示しています。

ガスタービンの全体的な性能への影響を予測するための深層学習フレームワークが開発され、実時間で高い精度を達成した。

CADベースのシミュレーションとベイズ最適化を統合した新しい最適化フレームワークが効果的であることを示す。

ビーム-スライダーシステムにおけるスライダーの移動メカニズムを理論的に探求する。

LLMを活用したASIC設計の革新的なアプローチ

物理情報付きニューラルネットワーク（PINNs）は、非線形システムの効果的なモデリングと制御を可能にする。

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