丛煜昕 Cong Yuxin（D2）et al.:
Artificial Neural Networks and Ensemble Learning for Enhanced Liquefaction Prediction in Smart Cities,
Smart Cities, MDPI, Vol. 7, Issue 5, pp. 2910-2924, DOI: doi.org/10.3390/smartcities7050113, 2024-10.
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丛煜昕 Cong Yuxin（D2）・他：
アンサンブル法による機械学習を用いた地盤情報の空間分布予測，第16回地盤改良シンポジウム，日本材料学会，pp. 466-470，京都市，2024-10．
加藤遥馬（M2）・丸 航平（M1）・他：
流動化処理土として建設廃材の再資源化と性能評価，第16回地盤改良シンポジウム，日本材料学会，pp. 99-104，京都市，2024-10．
染谷 明（M2）・本橋俊之（D3）・他：
薬液注入工法における浸透不確実性の多面的な定量評価，第16回地盤改良シンポジウム，日本材料学会，pp. 257-264，京都市，2024-10．
竹本隆一（M2）・他：
建設発生土およびケーシングを再利用した複合鋼管杭構造の引抜き抵抗の評価，第16回地盤改良シンポジウム，日本材料学会，pp. 539-543，京都市，2024-10．
常志遠 Chang Zhiyuan（M2）・他：
二酸化炭素の固定化を活用した建設発生土の中和処理，第16回地盤改良シンポジウム，日本材料学会，pp. 651-655，京都市，2024-10．
園田尚平（M1）・他：
MPS-DEM連成解析を用いた薬液注入による地盤液状化対策の性能評価，第16回地盤改良シンポジウム，日本材料学会，pp. 338-342，京都市，2024-10．
諸田歩美（M1）・他：
場所打ち杭の建設における安定液の性状がコンクリートとの置換に及ぼす影響，第16回地盤改良シンポジウム，日本材料学会，pp. 424-429，京都市，2024-10．
