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研究成果
専門知識、名前、または所属機関で検索
Scopus著者プロファイル
藤波 美起登
次席研究員(研究院講師)
Junior Researcher(Assistant Professor) 次席研究員(研究院講師)
,
理工学術院総合研究所
ウェブサイト
https://w-rdb.waseda.jp/html/100002084_ja.html
h-index
188
被引用数
6
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2018
2024
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(9)
類似のプロファイル
(3)
研究成果
年別の研究成果
2018
2018
2019
2020
2024
2024
8
Article
1
Comment/debate
年別の研究成果
年別の研究成果
9 件
出版年、タイトル
(降順)
出版年、タイトル
(昇順)
タイトル
タイプ
検索結果
2024
Application and integration of computer vision technologies for automated recognition and recording of chemical experiments
Sasaki, R.,
Fujinami, M.
&
Nakai, H.
,
2024 11月
,
In:
Bulletin of the Chemical Society of Japan.
97
,
11
, uoae110.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Automated Recognition
100%
Automatic Recording
100%
Computer Vision
50%
Graphical User Interface
50%
Chemical Manipulation
25%
Comprehensive image dataset for enhancing object detection in chemical experiments
Sasaki, R.,
Fujinami, M.
&
Nakai, H.
,
2024 2月
,
In:
Data in Brief.
52
, 110054.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Risk Management
100%
Computer Vision
100%
Chemical Experiment
100%
Deep Learning
100%
Organic Chemistry Laboratory
33%
5
被引用数 (Scopus)
2020
Orbital-free density functional theory calculation applying semi-local machine-learned kinetic energy density functional and kinetic potential
Fujinami, M.
, Kageyama, R.,
Seino, J.
, Ikabata, Y. &
Nakai, H.
,
2020 6月
,
In:
Chemical Physics Letters.
748
, 137358.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Density Functional Theory
100%
Kinetic Energy
100%
Density
100%
Energy Density
100%
Kinetic Energy Density
100%
39
被引用数 (Scopus)
Quantum chemical reaction prediction method based on machine learning
Fujinami, M.
,
Seino, J.
&
Nakai, H.
,
2020
,
In:
Bulletin of the Chemical Society of Japan.
93
,
5
,
p. 685-693
9 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Reaction Prediction
100%
Learning System
100%
Chemical Compound
100%
Molecular Structure
100%
20
被引用数 (Scopus)
Solvent selection scheme using machine learning based on physicochemical description of solvent molecules: Application to cyclic organometallic reaction
Fujinami, M.
, Maekawara, H., Isshiki, R.,
Seino, J.
,
Yamaguchi, J.
&
Nakai, H.
,
2020 7月
,
In:
Bulletin of the Chemical Society of Japan.
93
,
7
,
p. 841-845
5 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Learning System
100%
Organometallics
100%
Chemical Property
100%
Numerical Description
33%
7
被引用数 (Scopus)
2019
Semi-local machine-learned kinetic energy density functional demonstrating smooth potential energy curves
Seino, J.
, Kageyama, R.,
Fujinami, M.
, Ikabata, Y. &
Nakai, H.
,
2019 11月
,
In:
Chemical Physics Letters.
734
, 136732.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Potential Energy
100%
Kinetic Energy
100%
Kinetic Energy Density
100%
Energy Density
100%
Smooth Potential
100%
36
被引用数 (Scopus)
Virtual reaction condition optimization based on machine learning for a small number of experiments in high-dimensional continuous and discrete variables
Fujinami, M.
,
Seino, J.
, Nukazawa, T., Ishida, S., Iwamoto, T. &
Nakai, H.
,
2019
,
In:
Chemistry Letters.
48
,
8
,
p. 961-964
4 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Reaction Condition Optimization
100%
Learning System
100%
Simulation Scheme
50%
12
被引用数 (Scopus)
2018
Erratum: Semi-local machine-learned kinetic energy density functional with third-order gradients of electron density (Journal of Chemical Physics (2018) 148 (241705) DOI: 10.1063/1.5007230)
Seino, J.
, Kageyama, R.,
Fujinami, M.
, Ikabata, Y. &
Nakai, H.
,
2018 8月 21
,
In:
Journal of Chemical Physics.
149
,
7
, 079901.
研究成果
:
Comment/debate
›
査読
Open Access
Electron Density
100%
Third Order
100%
Molecular Systems
100%
Semilocal
100%
Local Machine
100%
Semi-local machine-learned kinetic energy density functional with third-order gradients of electron density
Seino, J.
, Kageyama, R.,
Fujinami, M.
, Ikabata, Y. &
Nakai, H.
,
2018 6月 28
,
In:
Journal of Chemical Physics.
148
,
24
, 241705.
研究成果
:
Article
›
査読
Semilocal
100%
Local Machine
100%
Kinetic Energy Density Functional
100%
Kinetic Energy Density
100%
Carrier Concentration
100%
69
被引用数 (Scopus)