超音波の放射力を利用すると空中で物体を非接触で浮揚・操作することができる．本稿では超音波による非接触操作技術とその応用例を紹介する．固体中及び閉空間内の媒質中に発生する超音波の共振モードを利用することにより，効率的に物体を浮揚・操作することができる．有限要素法による数値シミュレーションによって，装置内の音場，物体に作用する音響放射力，物体の捕捉位置を予測可能であり，装置の開発に活用することができる．時間的・空間的に装置の振動分布と音場を変化させることにより，物体の浮揚位置を様々な軌道上で制御することができる．

本稿では，感染伝播モデルの解析と制御手法を紹介する．感染伝播モデルでは，感受性者（susceptible），感染者（infected），回復者（recovered）の状態に基づいたモデルがよく用いられる．本稿では上記の状態に基づいた，SIR，SIS，SIRSモデルを「均質モデル」及び複雑ネットワーク上の「エージェントベースモデル」に分けて紹介する．また，理論解析から得られる結果の解釈を説明する．これまでに提案されている制御手法などを著者の研究を踏まえて紹介した後，今後の展望を述べる．

都会では助かったかもしれない命が，遠隔地では失われてきた．高次医療機関までの搬送に時間を要するからだ．八戸も例外ではなかった．患者の良好な予後を望むには，心肺停止発生から体外循環式心肺蘇生（ECPR）開始までの時間は，60分以内が有効である．現在，この条件を満たす地域は，都市部の救命救急センターのみである．医療過疎地での成功は困難であった．本研究では，院外に出動してECMOを使用したECPRを行うことに救命の大きな可能性があると考えた．そこで我々は，傷病者発生現場でECMO装着手術を行うことのできる「移動型緊急手術室ドクターカーV3」を開発した．本報では，移動型緊急手術室で傷病者発生現場近くまで出動し，現場でのECMOによる救命率と社会復帰率を向上した症例などを紹介する．

本論文では，車両挙動情報を用いたオートエンコーダによる路上障害物検知に関する研究について概説する．車両に搭載されたETC (Electronic Toll Collection system) 2.0車載機で計測された車両挙動情報をプローブデータとしてITS (Intelligent Transport Systems)スポットを通じて集約し，機械学習アルゴリズムの一つであるAutoEncoderを用いて，路上障害物の発生とその位置の検出手法について説明する．AutoEncoderでは，路上障害物発生前の正常な道路交通流での車両挙動情報を学習しモデルを時系列的に構築し，そのモデルへの適合性が悪い出力が得られたときに路上障害物が発生したと検出する．この方針は時々刻々と変化する交通流への適用性が高く，また様々な道路環境への適用性も高いと考えられる．数値計算実験により，AutoEncoderを用いた検出手法が，教師あり学習であるSVC (Support Vector Classifier)を用いた場合より検出精度が上回ることを示す．