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D-MS. 博士（マテリアルサイエンス）・博士（材料科学） >
D-MS. 2024年度(R06) >
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http://hdl.handle.net/10119/19939
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| タイトル: | 特徴量設計に基づく機械学習を用いたメタン酸化カップリング触媒の開発 |
| 著者: | 藤原, 綾 |
| 著者（別表記）: | ふじわら, あや |
| キーワード: | Catalyst informatics
Machine learning
High-throughput experimentation
Oxidative coupling of methane
Descriptor design technology |
| 発行日: | Mar-2025 |
| 記述: | Supervisor: 谷池 俊明
先端科学技術研究科
博士 |
| タイトル（英語）: | Development of methane oxidative coupling catalysts with feature engineering-based machine learning |
| 著者（英語）: | FUJIWARA, AYA |
| 言語: | eng |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/19939 |
| 学位授与番号: | 甲第1544号 |
| 学位授与年月日: | 2025-03-21 |
| 学位名: | 博士 (マテリアルサイエンス) |
| 学位授与機関: | 北陸先端科学技術大学院大学 |
| 出現コレクション: | D-MS. 2024年度(R06) (Jun.2024 - Mar.2025)
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このアイテムのファイル:
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記述 |
サイズ | 形式 |
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| summary.pdf | 内容の要旨及び論文審査の結果の要旨 | 174Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
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