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国際会議 SBE25 Tokyo に参加しました。Scientific Committee の一人として運営に携わりました。(2025-09)
SBE25 Tokyo: Sustainable Built Environment Conference 2025 in Tokyo
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日本流体力学会 年会2025 に参加しました。OS「流れと物体・建物・インフラ」の座長を務めました。(2025-09)
日本流体力学会 年会2025
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日本建築学会大会（九州）に参加しました。研究室から以下の発表を行いました。(2025-09)
- アーバンエアモビリティ利用に向けた建物屋上における風環境に関する研究 その1 フェンス付き単体建物を対象としたPIV 測定
- ドローンの安全な離発着に向けた防風フェンスの弱風効果に関する研究
- 点群データを活用した風環境予測に関する研究 樹冠ボクセルモデルを用いたCFD 解析手法の検討
- 物理情報に基づくニューラルネットワークを用いた環境計測の高度化に関する研究 その2 2 次元都市キャニオンの汚染拡散濃度場の高解像度推定
- 物理情報に基づくニューラルネットワークを用いた建物周辺気流解析の効率化 その2 3 次元単体建物モデル周辺の多風向平均気流の推定
2025年度 日本建築学会大会［九州］
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空気調和・衛生工学会大会（高松）に参加しました。以下の発表を行いました。(2025-09)
- 物理情報ニューラルネットワークを用いた音響トモグラフィによる気流・
温度場センシング （その１）基本アルゴリズムと2 次元室内空間モデルによる検証
空気調和・衛生工学会大会
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研究所ウェブマガジンで研究が紹介されました。(2025-08)
東京の暑さを高解像度で再現 | もしかする未来 Case # UTokyo-IIS
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Doppler lidar による都市気流プロファイルの計測データセットを公開しました。(2025-08)
An urban wind profile dataset measured in Tokyo using Doppler lidar (2013–2014)
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国際会議 COBEE 2025 (Eindhoven, Netherlands) に参加しました。(2025-07)
- 基調講演 “Toward Smart Airflow Management: Integrating Observation, Simulation, and Machine Learning” を行いました。
- 一般講演 “Study on Optimal Sensor Placement for Indoor Air Pollution Monitoring based on Inverse Analysis with Adjoint Concentration” を行いました。
Last week, I had the pleasure of returning to the beautiful city of Eindhoven to participate in COBEE 2025 (https://lnkd.in/gmUynH4b) at Eindhoven University of Technology. | Hideki Kikumoto
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日本風工学会 年次研究発表会（神戸大学）に参加しました。(2025-06)
2025年度年次研究発表会・社員総会のお知らせ - 日本風工学会
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国際会議 EACWE 2025 (Trondheim, Norway) に参加しました。(2025-06)
- 研究室からは以下の研究発表を行いました。
- “Fast short-term forecasting of wind field using meteorological reanalysis data and near-surface observations”, Xiang Wang, Hongyuan Jia, Chaoyi Hu, Keisuke Naoka, Hideki Kikumoto
- “High-resolution mean flow and Reynolds stress reconstruction in a two-dimensional urban street canyon using physics-informed neural networks”, Yichen Wang, Bingchao Zhang, Chaoyi Hu, Hideki Kikumoto
- “Efficient analysis of mean flow around three-dimensional isolated building under multiple wind directions using physics-informed neural network”, Chaoyi Hu, Hongyuan Jia, Yichen Wang, Hideki Kikumoto
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