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機械学習により構成元素の情報のみから熱伝導率を高精度に予測可能な数理モデルの開発 ―熱を制御した機能性材料の開発の加速に期待―

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人流増減と気象データで新型コロナウィルス新規感染者数を予測　～深層学習と統計の併用による新規感染者数予測と新規変異株出現時の人流抑制の目安～

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2022年4月 新たな教育研究体制スタート ― 工学部 基幹工学教育課程(夜間主・５年課程)・大学院 工学研究科博士後期課程 ―

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コロナ禍の熱中症搬送者数について　～熱中症搬送者数予測技術からの知見～

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フッ素化合物からフッ素のみを除去し分子変換する手法を開発 ― 環境破壊物質から医薬品や電子材料などへの再利用に期待 ―

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光触媒材料SrTiO3内部の物理を明らかに ー人工光合成に向けた光触媒材料の最適設計に寄与ー

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名古屋工業大学と日本ガイシが革新的環境イノベーション研究所を設立

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高分子薄膜における水素イオンの界面輸送で新知見

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チーターはなぜ地上で最も速く走れるのか？ ―体幹の曲げ伸ばしによって高速走行を実現するメカニズムを数理モデルで解明―

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ナノチューブの中のヨウ素が２手に分かれてCO2を退治 〜カーボンナノチューブを使って地球温暖化ガスを分解する光触媒を開発 〜