研究発表

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●論文

  1. Hiromasa Kaneko, Discussion on Regression Methods Based on Ensemble Learning and Applicability Domains of Linear Sub-Models, Journal of Chemical Information and Modeling, in press. 内容 論文URL 2019年2月15日までこちらから無料で論文を見られるそうです
  2. Hiromasa Kaneko, A New Measure of Regression Model Accuracy that Considers Applicability Domains, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 171, 1-8, 2017. 内容 論文URL 2017年11月26日までこちらから無料で論文を見られるそうです

●招待講演

  1. 金子弘昌, “化学工学におけるデータの扱い~基礎研究から実装まで~”, プロセスシステム工学第143委員会 第213回委員会 平成29年度第4回研究会, 弘済会館, 2017年12月8日 概要
  2. 金子弘昌, “化学産業におけるデータ活用”, INCHEM TOKYO 2017産学官マッチングフォーラム, 東京ビッグサイト(東京国際展示場), 2017年11月23日 概要
  3. 金子弘昌, “データベースおよびインフォマティクス技術を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計”, 高分子計算機科学研究会, 東京工業大学 蔵前会館 3F 手島精一記念会議室, 2017年10月20日 概要
  4. Hiromasa Kaneko, “Process Design and Process Control Based on Statistical Analysis and Machine Learning Using Big Data”, The 8th China-Japan Symposium on Chemical Engineering, SINOPEC Conference Center, Beijing, China, 15 October 2017 概要
  5. Hiromasa Kaneko, “Molecular, Material, Product and Process Design, and Process Control Based on Statistics and Informatics”, ISPAC2017, Hotel Continental Saigon, Ho Chi Minh City, Vietnam, 9 June 2017 概要
  6. 金子弘昌, “運転データを活用して効率的にプロセスを運転管理・制御する方法”, 分離技術会年会 2017, 明治大学 生田キャンパス, 2017年5月26日 概要

●学会発表

  1. 金子弘昌, “ビッグデータを活用した分子設計・材料設計・プロセス管理”, 2017年度 明治大学・聖マリアンナ医科大学共同研究会, 明治大学 生田キャンパス, 2017年7月15日
  2. 金子弘昌, “変数選択手法っていろいろあるけど何を使えばいいの?“, 第5回ケモインフォマティクス若手の会, 渋谷ヒカリエ, 2017年5月16日

●セミナーなど

  1. 金子弘昌, “ビッグデータおよび人工知能を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計”, 三井化学株式会社, 袖ヶ浦センター, 2018年1月23日
  2. 金子 弘昌, 山﨑 広之, 久保 竜一, 小寺 正明, 第7回ケモインフォマティクス入門講座 Pythonで学ぶケモメトリックス中級編講習会 ~グループワークで取り組むQSAR・QSPR~, 渋谷ヒカリエ, 2017年11月5日 概要
  3. 金子弘昌, “Process Analytical Technologyおよびプロセス管理~データを活用してリアルタイムにプロセスの状態を推定する~”, フレゼニウス メディカル ケア ジャパン 豊前工場, 2017年8月29日

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