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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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重み付きマルチソース非教師付きドメイン適応による人間運動意図認識（A Weight-aware-based Multi-source Unsupervised Domain Adaptation Method for Human Motion Intention Recognition）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『工場の人の動きをAIで読むといい』と言われ、どう活かせるのか見当がつかないのですが、最近読まれた論文で事業に直結しそうなものはありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ありますよ。要点を先に3つで言うと、1) 複数の人物デー

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フラッグVNE：ネットワーク資源割当のための柔軟で一般化可能な強化学習フレームワーク（FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource Allocation）

田中専務拓海先生、最近部下から「ネットワークにAIを入れるべきだ」と言われましてね。具体的に何が変わるのか、正直ピンと来ないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を言うと、今回の研究は「仮想ネットワークの配置をAIが柔軟に、かつ異なる規模に適応

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データ増分型継続オフライン強化学習 (Data-Incremental Continual Offline Reinforcement Learning)

田中専務拓海先生、最近部下から“継続学習”とか“オフライン強化学習”って話を聞くのですが、どこから手をつければ良いのか見当がつきません。要点だけ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！まず結論から言うと、新しい研究は「同じ仕事のデータが時間で増えていく場面」にAIが

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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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計算資源制約下で希薄ラベルのストリームから学ぶ継続学習（CONTINUAL LEARNING ON A DIET）

田中専務拓海先生、最近部下に「継続学習って今のうちに押さえるべきです」と言われましてね。ただ現場はラベル付けが追いつかないし、いきなり大量の計算資源を割く余裕もありません。要するに、ラベルが少なくて計算時間も限られている中で学べる手法があるって話でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼

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BACS: Background Aware Continual Semantic Segmentation — 背景認識型継続セマンティックセグメンテーション

田中専務拓海先生、最近の論文で「継続的に新しい物体クラスを学習していく」って話を聞きました。現場で役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！継続的学習は現場でのモデル更新を容易にしますよ。今回はBACSという手法を噛み砕いて説明できますよ。田中専務まず、要するに

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全年齢の堅牢なセグメンテーションを継続学習で実現する（Unlocking Robust Segmentation Across All Age Groups via Continual Learning）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から「小児のCTでも今のAIが使えるか確認しろ」と言われまして、正直どこから手を付けてよいかわかりません。要するに大人で学習したモデルをそのまま子どもに使っても問題ないんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大人で学習したAIを小児に

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