| Isometric Transformation Invariant and Equivariant Graph Convolutional Networks M Horie, N Morita, H Toshiaki, Y Ihara, N Mitsume International Conference on Learning Representations (ICLR), 2021 | 36 | 2021 |
| Physics-Embedded Neural Networks: Graph Neural PDE Solvers with Mixed Boundary Conditions M Horie, N Mitsume Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 35, 2022 | 34* | 2022 |
| グラフニューラルネットワークを用いたメッシュベース数値解析の汎用的な学習 堀江正信， 森田直樹， 井原遊， 三目直登 日本計算工学会論文集 2020 (1), 20201005-20201005, 2020 | 4 | 2020 |
| Experimental and theoretical approach for the clustering of globally coupled density oscillators based on phase response M Horie, T Sakurai, H Kitahata Physical Review E 93 (1), 012212, 2016 | 3 | 2016 |
| 物理現象の対称性を持つグラフニューラルネットワークによる流動現象の学習 堀江正信， 三目直登 ながれ: 日本流体力学会誌= Nagare: journal of Japan Society of Fluid …, 2022 | 2 | 2022 |
| Graph Neural PDE Solvers with Conservation and Similarity-Equivariance M Horie, N Mitsume International Conference on Machine Learning (ICML), 2024 | | 2024 |
| Predicting Vehicle Aerodynamics Using a Machine Learning Model Based on Physics. M Horie, D Adachi, Y Tanimura Transactions of the Society of Automotive Engineers of Japan 55 (2), 2024 | | 2024 |
| 物理ベース AI による流体現象の高速な予測 堀江正信 油空圧技術/油空圧技術編集委員会 編 63 (8), 25-32, 2024 | | 2024 |
| 保存性・相似変換対称性を満たす機械学習モデルによる流動・輸送現象の汎用的な学習 堀江正信， 三目直登 計算工学講演会論文集= Proceedings of the Conference on Computational …, 2024 | | 2024 |
| 物理法則に立脚した機械学習モデルによる自動車空力特性の予測 堀江正信， 足立大樹， 谷村慈則 自動車技術会論文集 55 (2), 387-392, 2024 | | 2024 |
| 機械学習を取り入れた新しい数値流体力学へ向けて (< 特集> 複雑な流れ現象-機械工学の視点から-) 堀江正信 日本機械学会誌 126 (1255), 18-21, 2023 | | 2023 |
| グラフニューラルネットワークによる物理シミュレーションの機械学習とその最新動向 堀江正信， 三目直登 人工知能 38 (3), 326-334, 2023 | | 2023 |
| E (2)-同変グラフニューラルネットワークによる人流予測 川上健太， 堀江正信， 大西正輝， 竹内孝 第 85 回全国大会講演論文集 2023 (1), 331-332, 2023 | | 2023 |
| Information processing system, information processing method, and storage medium M Horie, N Morita, Y Ihara US Patent US20230044533A1, 2023 | | 2023 |
| 物理現象の性質を導入した機械学習モデルによる輸送現象の学習 堀江正信， 三目直登 計算工学講演会論文集= Proceedings of the Conference on Computational …, 2023 | | 2023 |
| E(n)-Equivariant Graph Neural Networks Emulating Mesh-Discretized Physics M Horie University of Tsukuba, 2023 | | 2023 |
| 同変グラフニューラルネットワークによる物理現象の特性を反映させた流動現象の学習 堀江正信 電子情報通信学会技術研究報告; 信学技報 121 (419), 37-37, 2022 | | 2022 |
| グラフニューラルネットを用いた粒子法の代替モデリング 中井悠太， 田中克治， 堀江正信， 三目直登 計算力学講演会講演論文集 2022.35, 16-16, 2022 | | 2022 |
| 物理現象の特性を反映させたグラフニューラルネットワークによる流体現象の学習 堀江正信， 三目直登 計算工学講演会論文集= Proceedings of the Conference on Computational …, 2022 | | 2022 |
| グラフニューラルネットワークを用いた機械学習による有限要素解析の高速化 堀江正信， 森田直樹， 三目直登 計算工学講演会論文集= Proceedings of the Conference on Computational …, 2021 | | 2021 |
Naoto MitsumeUniversity of Tsukuba在 kz.tsukuba.ac.jp 的电子邮件经过验证
