学習を活用することにより、DCの適正な温度管理を実現する予測技術を紹介する。建物のZEB化を推進するためには竣工後の運用時の空調制御・運転を最適にするため、精度の高い制御手法の開発が求められている。その一つとして、制御に必要な環境・エネルギー要素の予測を運用時に逐次実施することが挙げられる。本稿では、予測手法として、ニューラルネットワークの適用可能性を紹介する。当社は、複数の入出力データを用い学習を行うことでモデル化が可能な機械学習の技法の一つであるニューラルネットワークに着目し、ニューラルネットワークによる空調制御の開発を行っている。本稿で対象とする空調システムは、環境試験設備における空調方式の主流である直膨システムである。対象システムは、複数の制御機器が存在し個別に制御しているため、制御機器の動作が干渉するという問題がある。本稿では、初めにニューラルネットワークによる干渉抑制の簡単な解析例を説明し、直膨システムの制御におけるニューラルネットワークの適用事例を紹介する。熱源システムに潜む不具合は性能発揮を妨げるためその検知・診断は非常に重要である。ついて述べ、実際のシステムへの適用例を紹介する。取り巻く環境は、熟練労働者不足や生産システムの生産性に関する国際競争の厳しさが増すなかで、環境保全や省エネ対応も待ったなしの状況にある。systemの概要を中心に紹介する。本稿では、VRとARの技術がどういう関係にあるのかを記し、その重要な要素の一つであるウェアラブル技術(特に重要なのがウェアラブルコンピュータ)について紹介する。○ウェアラブル端末の健康分野での活用/青森公立大学/木暮祐一さまざまな分野においてIoTの応用が進められていくなかで、我々に最も身近で、またその社会還元によって有益な成果に繋がるものがバイタルデータ収集による医療・健康分野への応用である。本稿では、特に健康分野におけるウェアラブル端末の利活用について集約的に纏めた。電子機器に使用される鉛フリーはんだの用途に応じた細分化が進んでいる。本稿では、現状の鉛フリーはんだの分類を概説し、低温鉛フリーはんだを用いた高融点接合部の生成を検討した研究成果を紹介する。毅CD-SEMを用いた電子線計測は、ウエーハ上の回路素子形成のための必須技術として幅広い用途に用いられている。本稿では、寸法制御、オーバレイや形状歪み、さらにエッジラフネスと計測・プロセス制御用途の最新電子線計測ソリューションを紹介する。時における半導体デバイスの測定・検査技術(デバイス・テスト技術)について紹介する。