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スケーラブルな到達可能性解析のためのモデル予測制御と深層学習の橋渡し（Bridging Model Predictive Control and Deep Learning for Scalable Reachability Analysis）

田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「到達可能性解析が重要だ」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これは現場でどう使えるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論を簡潔に言うと、到達可能性解析は機械やロボットが事故や故障を避けるための

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訓練済み（かつスパースな）ニューラルネットワーク上の最適化：代理モデル内の代理モデル（Optimization over Trained (and Sparse) Neural Networks: A Sur... 前の記事 全スライド画像の継続学習：オンライン視覚言語適応と過去から現在への勾配蒸留（Lifelong Whole Slide Image Analysis: Online Vision-Language Adaptation ... 次の記事

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