{"product_id":"ieej-btd2025r01071034","title":"生成AIと回路シミュレータを併用したパワーエレクトロニクス回路パラメータ最適化手法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003e1-34\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【D】2025年電気学会産業応用部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/8\/19\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eGenerative AI-Based Optimization Method for Parameter Tuning of Power Converter Circuits with Circuit Simulation\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e譚 青揚（東京都立大学）,和田 圭二（東京都立大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eQingyang Tan (Tokyo Metropolitan University),Keiji Wada (Tokyo Metropolitan University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e生成 AI,LLM,多目的最適化,回路設計,Generative-AI,LLM,Multi-objective Optimization,Circuit Design\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e390Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":47953880678639,"sku":"IEEJ-BTD2025R01071034-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_213d52eb-d350-4a15-a3bf-0caddbccd803.png?v=1773125997","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btd2025r01071034","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}