| 高分子 Vol.67 No.12 |
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特集 データで「みせる」高分子～隠れた情報を掘り起こす～ |
| 近年、人工知能（AI）や機械学習等のデータサイエンスを中心とした解析技術が注目されている。とくに高分子の分野では、高分子の構造や動きといった数値化しにくい情報や、ノイズ等のいろいろな要因が重なり合って規則性が見いだしにくいデータも多く見られる。そのため、このようなデータをいかにして表現し、そこから意味のある情報を引き出すかが重要であると考える。そこで本特集では、物理化学、計算化学、分光学を始めとした幅広い分野におけるデータ解析の事例や解説記事、そして高分子をデータで表現するための取り組み事例を取り上げ、さまざまな分野の高分子研究者が興味をもてる内容を紹介する。 白坂・青木・畝山 |
| Digest for English Readers |
672
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| Hot Topics |
675
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| 素描 |
| プロセスインフォマティクスの展開 |
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676
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| 展望 |
| 計算科学による高分子の緩和解析 | 高野 宏 | 677
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| 高分子の分光分析とケモメトリックス | 森田 成昭・尾崎 幸洋 | 680 |
| Polyman 画 | 683 |
| トピックス |
| 高分子材料研究におけるディープラーニング活用の入門的事例紹介 | 萩田 克美 | 684 |
| 物質科学のためのトポロジカルデータ解析入門 | 中村 壮伸 | 686 |
| 樹脂との密着強度に優れた金属の設計 | 岩崎 富生 | 689 |
| pMAIRS法：官能基ごとの分子配向解析 | 長谷川 健 | 691 |
| グローイングポリマー |
| 超分子センサの実践利用を目指して | 南 豪 | 693
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| 先輩からのメッセージ － |
| ○○と●●の両立 部活と勉強～適応と変化 | 長堀 紀子 | 694
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| 高分子科学最近の進歩 |
| 星型ポリマーは何が面白いのか？ | 金岡 鐘局・伊田 翔平 | 695
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