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光通信のための機械学習とディープラーニングに関する総説（A Survey on Machine and Deep Learning for Optical Communications）

田中専務

拓海先生、最近部下が光通信にAIを入れたらいいって言うんですが、何がそんなに変わるんですか。私はデジタルは苦手でして、投資対効果が知りたいんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、機械学習（Machine Learning, ML）とディープラーニング（Deep Learning, DL）を活用すれば、光通信システムの運用効率を上げ、運用コストや障害復旧時間を下げられる可能性が高いんですよ。

田中専務

へえ。具体的には何を学習させるんですか。現場の装置が何百台もあって、うちの現場で運用できるか不安です。

AIメンター拓海

具体は三つの観点で考えるとわかりやすいです。まず、信号品質や劣化を監視する

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テキストエンコーダーに意味的バックドアを埋め込みNSFW生成を抑止する手法（Buster: Implanting Semantic Backdoor into Text Encoder to Mitigate NSFW Con... 前の記事 SQL構文を活用した継続的意味解析の記憶ギャップ補完（Filling Memory Gaps: Enhancing Continual Semantic Parsing via SQL Syntax） 次の記事

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