Presentations -
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機械学習を用いた流体現象の抽象的理解に向けた試み
石瀬 健，兼平 昇英，深潟 康二
[Domestic presentation] 日本機械学会関東学生会第61回学生員卒業研究発表講演会,
2022.03,Oral presentation (general)
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深層学習ベースの非定常流れ推定：振動物体を伴う流れの非線形畳み込み
千田 晃，中村 太一，張 凱，深潟 康二
[Domestic presentation] 日本機械学会関東学生会第61回学生員卒業研究発表講演会,
2022.03,Oral presentation (general)
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熱流束センサ情報とニューラルネットワークを用いたチャネル乱流の状態推定
三浦 怜之，松尾 光昭，中村 太一，深潟 康二
[Domestic presentation] 日本機械学会関東学生会第61回学生員卒業研究発表講演会,
2022.03,Oral presentation (general)
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パネルディスカッション「数理科学の発展と異分野融合」
深潟 康二 他
[Domestic presentation] AIMaP公開シンポジウム「数学イノベーションは社会を変革できるのか」,
2022.03,Symposium, workshop panel (nominated)
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畳み込みニューラルネットワークを用いた流体場の低次元化と欠損情報推定
深潟 康二
[Domestic presentation] 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML）,
2022.03,Oral presentation (invited, special)
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Toward Machine-Learning Assisted Fluid Mechanics
深潟 康二
[Domestic presentation] 日本学術会議 公開シンポジウム「第７回理論応用力学シンポジウム－力学のさらなる発展に向けて－,
2022.03,Oral presentation (invited, special)
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Reconstructing turbulent flows with machine-learning-based super-resolution analysis
K. Fukami, K. Fukagata, and K. Taira
[International presentation] AI Super-Resolution Simulations: from Climate Science to Cosmology,
2022.02,Oral presentation (invited, special)
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畳み込みニューラルネットワークの流体解析への応用
深潟 康二
[Domestic presentation] 自動車技術会シンポジウム 16-21「AI時代の計測・CFD技術の新展開,
2022.01,Oral presentation (invited, special)
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遷移境界層流れにおけるスパースセンサからのCNNベース大域場再構築
中村 太一, 深見 開, 深潟 康二
[Domestic presentation] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021.12,Oral presentation (general)
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ニューラルネットワークに基づく流れ場推定におけるモデルの不確かさの評価
森本 将生, 深見 開, Romit Maulik, Ricardo Vinuesa, 深潟 康二
[Domestic presentation] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021.12,Oral presentation (general)
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深層学習ベースの非定常流れ推定：振動円柱後流における非線形畳み込み
千田 晃, 中村 太一, 張 凱, 深潟 康二
[Domestic presentation] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021.12,Oral presentation (general)
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バンプを持つチャネル乱流に対するフィードバック制御の直接数値シミュレーション
大河内 祐輔, 難波江 佑介, 深潟 康二
[Domestic presentation] 第35回数値流体力学シンポジウム,
2021.12,Oral presentation (general)
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Visualization of nonlinear modal structures for three-dimensional unsteady fluid flows with customized decoder design
K. Hasegawa, K. Fukami, and K. Fukagata
[International presentation] Machine Learning and the Physical Sciences, Workshop at the 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS),
2021.12,Oral presentation (general)
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Global field reconstruction from sparse sensors with Voronoi tessellation-assisted convolutional neural network
K. Fukami, R. Maulik, N. Ramachandra, K. Fukagata, and K. Taira
[International presentation] Remote Colloquium on Vortex Dominated Flows (ReCovor),
2021.12,Oral presentation (general)
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Application of convolutional neural networks to fluid mechanics problems: toward machine-learning-assisted flow control
深潟 康二
[Domestic presentation] IUTAM Subcommittee meeting,
2021.11,Oral presentation (invited, special)
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流体力学における機械学習の応用
深潟 康二
[Domestic presentation] 東大原子力セミナー,
2021.11,Oral presentation (invited, special)
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流体解析への機械学習の応用
深潟 康二
[Domestic presentation] 日本応用数理学会 ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会,
2021.10,Oral presentation (invited, special)
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Data-driven reduced-order modeling for turbulent flow forecast: neural networks and sparse regressions
T. Nakamura, K. Fukami, and K. Fukagata
[International presentation] Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLDT-CSET 2021),
2021.09,Oral presentation (general)
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Latent space-based feedback control design: Machine-learning-based reduced order modeling of unsteady fluid flows
S. Kanehira, K. Fukami, K. Hasegawa, T. Nakamura, M. Morimoto, and K. Fukagata
[International presentation] Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLDT-CSET 2021),
2021.09,Oral presentation (general)
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Convolutional neural network-based three-dimensional fluid flow recovery from two-dimensional sectional data with super-resolution-based data augmentation
M. Matsuo, T. Nakamura, M. Morimoto, K. Fukami, and K. Fukagata
[International presentation] Mechanistic Machine Learning and Digital Twins for Computational Science, Engineering & Technology (MMLDT-CSET 2021),
2021.09,Oral presentation (general)