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ホー ズーフォン

ホー ズーフォン (HOU, Zhufeng) 0000-0002-0069-5573

退職
2019年3月退職

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論文 TSV

2022
  1. Peng Song, Zhufeng Hou, Pedro Baptista de Castro, Kousuke Nakano, Yoshihiko Takano, Ryo Maezono, Kenta Hongo. The Systematic Study on the Stability and Superconductivity of Y‐Mg‐H Compounds under High Pressure. Advanced Theory and Simulations. 5 [3] (2022) 2100364 10.1002/adts.202100364 Open Access
  2. Peng Song, Zhufeng Hou, Pedro Baptista de Castro, Kousuke Nakano, Kenta Hongo, Yoshihiko Takano, Ryo Maezono. High-Pressure Mg–Sc–H Phase Diagram and Its Superconductivity from First-Principles Calculations. The Journal of Physical Chemistry C. 126 [5] (2022) 2747-2755 10.1021/acs.jpcc.1c08743 Open Access
2021
  1. I. Ohkubo, Z. Hou, J.N. Lee, T. Aizawa, M. Lippmaa, T. Chikyow, K. Tsuda, T. Mori. Realization of closed-loop optimization of epitaxial titanium nitride thin-film growth via machine learning. Materials Today Physics. 16 (2021) 100296 10.1016/j.mtphys.2020.100296 Open Access
2020
  1. Peng Song, Ryo Matsumoto, Zhufeng Hou, Shintaro Adachi, Hiroshi Hara, Yoshito Saito, P B Castro, Hiroyuki Takeya, Yoshihiko Takano. Pressure-induced superconductivity in SnSb2Te4. Journal of Physics: Condensed Matter. 32 [23] (2020) 235901 10.1088/1361-648x/ab76e2
  2. Xiaolin Sun, Zhufeng Hou, Masato Sumita, Shinsuke Ishihara, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Data integration for accelerated materials design via preference learning. New Journal of Physics. 22 [5] (2020) 055001 10.1088/1367-2630/ab82b9 Open Access
  3. Bo Da, Yang Sun, Zhufeng Hou, Jiangwei Liu, Nguyen Thanh Cuong, Kazuhito Tsukagoshi, Hideki Yoshikawa, Shigeo Tanuma, Jin Hu, Zhaoshun Gao, Zejun Ding. Measurement of the Low-Energy Electron Inelastic Mean Free Path in Monolayer Graphene. Physical Review Applied. 13 [4] (2020) 044055 10.1103/physrevapplied.13.044055 Open Access
  4. Ryo Matsumoto, Zhufeng Hou, Hiroshi Hara, Shintaro Adachi, Hiromi Tanaka, Sayaka Yamamoto, Yoshito Saito, Hiroyuki Takeya, Tetsuo Irifune, Kiyoyuki Terakura, Yoshihiko Takano. Crystal Growth, Structural Analysis, and Pressure-Induced Superconductivity in a AgIn5Se8 Single Crystal Explored by a Data-Driven Approach. Inorganic Chemistry. 59 [1] (2020) 325-331 10.1021/acs.inorgchem.9b02295
2019
  1. 松本 凌, ホー ズーフォン, 寺倉 清之, 高野 義彦. データ駆動型網羅探索による新規圧力誘起超伝導体の加速的探索. 固体物理. (2019) 413-420
  2. Dabao Lu, Zhufeng Hou, Xun Liu, Bo Da, Z. J. Ding. Ab Initio Simulation of Position-Dependent Electron Energy Loss and Its Application to the Plasmon Excitation of Nanographene. The Journal of Physical Chemistry C. 123 [41] (2019) 25341-25348 10.1021/acs.jpcc.9b06602
  3. Zhufeng Hou, Yoshiki Takagiwa, Yoshikazu Shinohara, Yibin Xu, Koji Tsuda. Machine-Learning-Assisted Development and Theoretical Consideration for the Al2Fe3Si3 Thermoelectric Material. ACS Applied Materials & Interfaces. 11 [12] (2019) 11545-11554 10.1021/acsami.9b02381
2018
  1. Ryo Matsumoto, Zhufeng Hou, Masanori Nagao, Shintaro Adachi, Hiroshi Hara, Hiromi Tanaka, Kazuki Nakamura, Ryo Murakami, Sayaka Yamamoto, Hiroyuki Takeya, Tetsuo Irifune, Kiyoyuki Terakura, Yoshihiko Takano. Data-driven exploration of new pressure-induced superconductivity in PbBi2Te4. Science and Technology of Advanced Materials. 19 [1] (2018) 909-916 10.1080/14686996.2018.1548885 Open Access
  2. Xiuling Li, Zhufeng Hou, Shoushuai Gao, Yu Zeng, Jianping Ao, Zhiqiang Zhou, Bo Da, Wei Liu, Yun Sun, Yi Zhang. Efficient Optimization of the Performance of Mn2+ -Doped Kesterite Solar Cell: Machine Learning Aided Synthesis of High Efficient Cu2 (Mn,Zn)Sn(S,Se)4 Solar Cells. Solar RRL. 2 [12] (2018) 1800198 10.1002/solr.201800198
  3. Yue Xie, Zhi-Wen Wang, Tian-Yuan Zhu, Da-Jun Shu, Zhu-Feng Hou, Kiyoyuki Terakura. Breaking the scaling relations for oxygen reduction reaction on nitrogen-doped graphene by tensile strain. Carbon. 139 (2018) 129-136 10.1016/j.carbon.2018.06.026
  4. Ryo Matsumoto, Zhufeng Hou, Hiroshi Hara, Shintaro Adachi, Hiroyuki Takeya, Tetsuo Irifune, Kiyoyuki Terakura, Yoshihiko Takano. Two pressure-induced superconducting transitions in SnBi2Se4 explored by data-driven materials search: new approach to developing novel functional materials including thermoelectric and superconducting materials. Applied Physics Express. 11 [9] (2018) 093101 10.7567/apex.11.093101
  5. Wei Li, Run Long, Zhufeng Hou, Jianfeng Tang, Oleg V. Prezhdo. Influence of Encapsulated Water on Luminescence Energy, Line Width, and Lifetime of Carbon Nanotubes: Time Domain Ab Initio Analysis. The Journal of Physical Chemistry Letters. 9 [14] (2018) 4006-4013 10.1021/acs.jpclett.8b02049
  6. Thaer M. Dieb, Zhufeng Hou, Koji Tsuda. Structure prediction of boron-doped graphene by machine learning. The Journal of Chemical Physics. 148 [24] (2018) 241716 10.1063/1.5018065 Open Access
2017
  1. Thaer M. Dieb, Shenghong Ju, Kazuki Yoshizoe, Zhufeng Hou, Junichiro Shiomi, Koji Tsuda. MDTS: automatic complex materials design using Monte Carlo tree search. Science and Technology of Advanced Materials. 18 [1] (2017) 498-503 10.1080/14686996.2017.1344083 Open Access
  2. Shenghong Ju, Takuma Shiga, Lei Feng, Zhufeng Hou, Koji Tsuda, Junichiro Shiomi. Designing Nanostructures for Phonon Transport via Bayesian Optimization. Physical Review X. 7 [2] (2017) 021024 10.1103/physrevx.7.021024 Open Access

書籍 TSV

会議録 TSV

口頭発表 TSV

2021
  1. 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄. 機械学習を用いたTiNエピタキシャル成長のclosed-loop optimization. 第41回電⼦材料研究討論会. 2021
  2. 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄. 機械学習を活用した薄膜成長のclosed-loop optimization. 第50回結晶成⻑国内会議(JCCG-50). 2021 招待講演
  3. 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄. 機械学習を活用したclosed-loop optimizationによるエピタキシャルTiN薄膜成長と超伝導特性. 2021年 第68回 応用物理学会 春季講演会. 2021
2019
  1. 松本 凌, 原 裕, ホー ズーフォン, 足立 伸太郎, 宋 鵬, 齋藤 嘉人, 田中 博美, 竹屋 浩幸, 入舩 徹男, 寺倉 清之, 高野 義彦. データ駆動的手法を用いて発見したAgIn5Se8の圧力誘起超伝導と最近の進捗. 日本物理学会第74回年次大会. 2019
2018
  1. MATSUMOTO, Ryo, HOU, Zhufeng, HARA, Hiroshi, 長尾 雅則, ADACHI, Shintaro, Hiromi Tanaka, Tetsuo Irifune, TAKEYA, Hiroyuki, TERAKURA, Kiyoyuki, TAKANO, Yoshihiko. Discovery of New Pressure-induced Superconductors Explored by Data-driven Approach. ISS2018. 2018
  2. 高際 良樹, 磯田 幸宏, 後藤 真宏, 篠原 嘉一, ホー ズーフォン, 徐 一斌, 津田宏治. Development of Low-cost and Non-toxic Al2Fe3Si3 Thermoelectric Material: Experiment, Theoretical Calculation, and Machine Learning Prediction. 2018 MRS Fall Meeting & Exhibit. 2018
  3. 松本 凌, ホー ズーフォン, 原 裕, 長尾 雅則, 足立 伸太郎, 仲村　和貴, 村上　諒, 山本　紗矢香, 田中　博美, 齋藤 嘉人, 山下 愛智, 入舩 徹男, 竹屋 浩幸, 寺倉 清之, 高野 義彦. データ駆動的手法を用いた圧力誘起超伝導体の探索. 第79回応用物理学会　2018秋. 2018
  4. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. 鉄中における炭素原子の分布とエネルギー変化に関する第一原理計算. 2018年日本金属学会春期講演大会. 2018
  5. 高際 良樹, 磯田 幸宏, 後藤 真宏, 篠原 嘉一, ホー ズーフォン, 徐 一斌, 津田宏治. IoTデバイス用自立電源に向けたAl-Fe-Si系熱電材料の基礎研究: 実験・計算科学・機械学習の協働. 第79回応用物理学会秋季学術講演会. 2018
  6. 高際 良樹, 磯田 幸宏, 後藤 真宏, 篠原 嘉一, ホー ズーフォン, 徐 一斌, 津田宏治. 実験・計算科学・機械学習の協働による新規熱電材料開発. 第15回日本熱電学会学術講演会. 2018
  7. 松本 凌, ホー ズーフォン, 原 裕, 長尾 雅則, 足立 伸太郎, 宋 鵬, 齋藤 嘉人, 山下 愛智, 田中　博美, 入舩　徹男, 竹屋 浩幸, 寺倉 清之, 高野 義彦. データ駆動的手法を用いた新規超伝導体の探索. 日本物理学会　2018秋. 2018
  8. ホー ズーフォン, 深澤 太郎, 原嶋 庸介, 寺倉 清之, 三宅 隆. First-Principles Study on Stability and Magnetism of ZFe12 (Z from K to Rn) Compounds. REPM 2018. 2018
  9. 達 博, ホー ズーフォン, 劉 江偉, 吉川 英樹, 田沼 繁夫, zjding. Virtual Substrate Method for Nanomaterials Characterization. MPS-2018. 2018 招待講演
  10. ホー ズーフォン. The application of Bayesian optimization in materials science from structure search to materials synthesis. International Workshop on Recent Development of Perovskite Solar. 2018 招待講演
  11. DIEB, Sae, JU Shenghong, HOU, Zhufeng, SHIOMI, Junichiro, TSUDA, Koji. Materials Structure Design using Monte Carlo Tree Search with Bayesian rollout. ERATO Minato Discrete Manipulation System Project, Early Summer. 2018
  12. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. Fe-Cにおける原子間の化学結合とCの機能に関する第一原理計算. 日本鉄鋼協会第175回春季講演大会. 2018 招待講演
  13. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. T-siteに炭素原子が存在するBCC-Feの第一原理計算-Fe-C原子間の結合性-. 日本鉄鋼協会2018年春季講演大会. 2018
  14. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. T-siteに炭素原子が存在するBCC-Feの第一原理計算-形成エンタルピーと軸比-. 日本鉄鋼協会2018春季講演大会. 2018
  15. 達 博, ホー ズーフォン, 劉 江偉, 吉川 英樹, 田沼 繁夫. Data-driven analysis method. MI・計測　合同シンポジウム. 2018
  16. X Liu, ホー ズーフォン, 吉川 英樹, 田沼 繁夫, ZJ Ding, 達 博. Predict Electron IMFP Using Machine Learning. MI・計測　合同シンポジウム. 2018
2017
  1. OHTSUKA, Hideyuki, HOU, Zhufeng, TSUZAKI, Kaneaki. First-principles calculation of tetragonality and atomic interactions in Fe-C systems. ISSS2017. 2017
  2. OHTSUKA, Hideyuki, HOU, Zhufeng, TSUZAKI, Kaneaki. First-principles calculation of tetragonality and atomic interaction in Fe-C systems. NIMS WEEK2017. 2017
  3. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. Fe-Cの軸比と原子間相互作用の第一原理計算. 日本鉄鋼協会2017年秋期講演大会. 2017
  4. OHTSUKA, Hideyuki, HOU, Zhufeng, TSUZAKI, Kaneaki. Revisiting ferrous martensite with first-principles calculation. ICOMAT2017. 2017
  5. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. Fe-Cマルテンサイトにおける未解決問題：軸比決定メカニズムの第一原理計算によるアプローチ. 日本鉄鋼協会2017年春期講演大会. 2017 招待講演
2016
  1. Shenghong Ju, Lei Feng, ホー ズーフォン, 塩見 淳一郎. Designing Nanostructures for Interfacial Phonon Transport via Bayesian Optimization. The 2016 MRS Fall Meeting & Exhibit. 2016
  2. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. 鉄の磁気モーメントに及ぼす侵入型原子の影響の第一原理計算と磁場効果. 第11回日本磁気科学会年会. 2016
  3. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. 第一原理計算によるFe-X(X=B,C,N,O)の物性と軸比の解明. 2016年日本金属学会秋期講演大会. 2016
  4. 大塚 秀幸, ホー ズーフォン, 津﨑 兼彰. BCC-Feの物性に及ぼす侵入型原子の影響の第一原理計算. 2016年日本鉄鋼協会秋期大会. 2016
  5. Shenghong Ju, Takuma Shiga, Lei Feng, ホー ズーフォン, 津田 宏治, 塩見 淳一郎. フォノン輸送制御を目的としたベイズ最適化による界面ナノ構造の設計. 2016 第77回 応用物理学会秋季学術講演会. 2016
  6. ディーブ モスタファ サエル, 津田 宏治, ホー ズーフォン. Potential Energy Prediction of Crystals using Kernel Methods. ERATO Minato Discrete Manipulation System Project, Early Summer. 2016

その他の文献 TSV

2021
  1. 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Mikk Lippmaa. 機械学習を用いた薄膜作製プロセスの高速化. 物性研だより. (2021) 13-15
2019
  1. 高際 良樹, ホー ズーフォン, 篠原 嘉一, 徐 一斌, 津田 宏治. 機械学習を用いた環境調和型熱電材料の出力向上. クリーンエネルギー. (2019) 11-15

公開特許出願 TSV

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