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閾値認識学習による混合整数計画の実行可能解生成（Threshold-aware Learning to Generate Feasible Solutions for Mixed Integer Programs）

田中専務

拓海先生、いつもありがとうございます。最近、部下が混合整数計画という言葉を出してきて、AIで最適化ができると聞きましたが、うちの現場にどれだけ役に立つのか想像がつきません。要するに現場の生産計画や納期調整で使えるという理解で良いのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！混合整数計画（Mixed Integer Programming：MIP）は、設備配分や生産スケジュールのように「ある選択肢を取るか取らないか」が重要な問題を数式で表現する手法ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つだけ先にお伝えしますね。第一に、MIPは

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プロトン-プロトン衝突における包括的、プロンプトおよび非プロンプト$ m{J}/ψ$識別の研究（Inclusive, prompt and non-prompt $ m{J}/ψ$ identification in ... 前の記事 細粒度なスポーツ・ヨガ・ダンス姿勢認識のベンチマーク分析（Fine-Grained Sports, Yoga, and Dance Postures Recognition: A Benchmark Analysis） 次の記事

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