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Continual Learning

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自動運転におけるモデル予測経路計画のためのサンプリングに正規化フローを用いる（Sampling for Model Predictive Trajectory Planning in Autonomous Driving using Normalizing Flows）

田中専務拓海さん、お忙しいところ失礼します。最近、部下から“正規化フロー”を使った自動運転の論文が良いらしいと聞きまして、何がどう良いのか社として判断したいのですが、要点を教えていただけますか。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、この研究は“賢くサンプリングすること

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肺炎診断：ピクセルを通じた深層学習モデル（Pneumonia Diagnosis through pixels – A Deep Learning Model for detection and classification）

田中専務拓海先生、最近部下から「CTにAIを入れればすぐわかる」と聞きまして。ところで今回の論文は一言で何を変えるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、肺のCT画像を深層学習で自動判定し、肺炎とCOVID-19を高精度に分類できる点を示していますよ。大事なポイント

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継続学習における最適なリプレイ抽出（Watch Your Step: Optimal Retrieval for Continual Learning at Scale）

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“継続学習”という言葉が頻繁に出てきまして、論文も回ってきたのですが内容が難しくて。要するに今のシステムにどう役立つのか、投資対効果の観点で教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しまし

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グラフ継続学習におけるバイアス除去型ロスレスメモリ再生（Graph Continual Learning with Debiased Lossless Memory Replay）

田中専務拓海先生、最近部下から『グラフ継続学習っていう論文が良い』と聞きまして。うちの生産ラインのデータが徐々に増えていく中で、昔の学習結果を忘れない方法だと聞きましたが、正直ピンと来ません。要点を簡単に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く整理します

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自動対話システムに基づく感情知能的対話生成の研究（Research on emotionally intelligent dialogue generation based on automatic dialogue system）

田中専務拓海先生、最近うちの若い連中から「感情に寄り添うチャットボットを入れるべきだ」と言われているのですが、論文があると聞きました。要するに何が変わるんでしょうか。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、この研究は対話システムがユーザーの感情をより正確に検出して、それ

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ピクセルレベル分類におけるファウンデーションモデルの有効性 — When are Foundation Models Effective? Understanding the Suitability for Pixel-Level Classification Using Multispectral Imagery

田中専務拓海先生、最近「ファウンデーションモデル」って聞くんですが、うちの事業に本当に役立ちますか。現場は忙しいし投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、具体例を交えて分かりやすく説明しますよ。まず結論だけ先に言うと、ファウンデーションモデルは万能ではな

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顔表情認識における壊滅的忘却の緩和：Emotion-Centered Generative Replayの提案（Alleviating Catastrophic Forgetting in Facial Expression Recognition with Emotion-Centered Models）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から顔の表情をAIで判定して業務に活かせると言われまして、でも導入して上手くいくか不安でして…。最近、論文で「壊滅的忘却」という問題が出てきて、これが現場導入の障壁だと聞きました。これって要するに何が問題なんでしょうか？AIメンター

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事前学習済みモデルのバイアス軽減：変化を罰則しながらチューニングする手法（Reducing Bias in Pre-trained Models by Tuning while Penalizing Change）

田中専務拓海さん、お時間ありがとうございます。部下から『モデルの偏り（バイアス）を直さないとまずい』と言われて困っているのです。そもそも学習済みモデルのバイアスって、うちの工場の機械に例えるとどういう状態でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！学習済みモデルのバイアスは、長年

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FedMeS: 個別化フェデレーテッド継続学習におけるローカルメモリ活用（FedMeS: Personalized Federated Continual Learning Leveraging Local Memory）

田中専務拓海さん、最近うちの現場で「継続的に変わるデータに対応した個別化モデルを」と言われていて、正直困ってます。結局何が新しいのか、どれだけ投資すれば効果が出るのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3つで言います。1) 少ないローカル記憶を使うことで過去

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交通軌跡における教師なし異常検出（uTRAND: Unsupervised Anomaly Detection in Traffic Trajectories）

田中専務拓海先生、最近社内で『カメラで危ない動きを自動検知できないか』という話が出てましてね。うちの現場で使えるものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ありますよ。今回紹介するuTRANDは監視カメラ映像から車や歩行者などの軌跡を取り出し、通常とは違う動きを自動で見つけら

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