Continual Learning

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米葉病診断のためのRiceLeafBDデータセットと転移学習による最適モデル選定 — Empowering Agricultural Insights: RiceLeafBD – A Novel Dataset and Optimal Model Selection for Rice Leaf Disease Diagnosis through Transfer Learning Technique

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「AIで圃場の病気を見つけられる」と聞いて驚いているのですが、論文を渡されて読めと言われても何から手を付ければ良いのか全く見当がつきません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。今日は「

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画像からLiDARへの表現学習に対する単純な改良(Simple Remedies for Image-to-LiDAR Representation Learning)

田中専務拓海先生、最近部署で「カメラとLiDARの表現を結びつけると有利だ」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。要するに何が良くなるんでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。結論だけ先に言うと、画像(カメラ)で学んだ情報をLiDAR(Light

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光ファイバー音響認識のためのサポートセット適応 CLAP-S(CLAP-S: Support Set Based Adaptation for Downstream Fiber-optic Acoustic Recognition)

田中専務拓海先生、最近部下から光ファイバーを使った音の検知が事業につながると言われましてね。論文の話があると聞いたのですが、要するに何が新しいのですか。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。端的には、既存の大きな音モデルを光ファイバー音にうまく適応させる方

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可変継続学習:ネットワーク適応のためのパラメータ不確実性の活用(Dynamic Continual Learning: Harnessing Parameter Uncertainty for Improved Network Adaptation)

田中専務拓海先生、部下から「継続学習が重要です」と言われて困っています。うちのシステムに新しいデータを入れると昔の性能が落ちるって聞いたのですが、これって本当に避けられない問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!それは「継続学習(Continual Learning)

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自己教師あり事前学習によるSAR物体検出の強化(ENHANCING SAR OBJECT DETECTION WITH SELF-SUPERVISED PRE-TRAINING ON MASKED AUTO-ENCODERS)

田中専務拓海先生、最近、SARって言葉をよく聞くんですが、これはうちの業務にどう関係するんでしょうか。現場で使えるのか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!SARとはSynthetic Aperture Radar、合成開口レーダーの略で、天候や夜間でも地上物体を検知できる

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説明・質問・検査による自己評価(Explain-Query-Test: Self-Evaluating LLMs via Explanation and Comprehension Discrepancy)

田中専務拓海さん、お時間よろしいでしょうか。部下から「AIを入れたほうがいい」と言われて困っているのですが、この間読んだ論文の話を噛み砕いて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、端的にいえばこの論文は「モデルが自分で説明したことを自分でテストして、本当に理

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継続学習のための最適重み付き最大平均差分による動的表現学習(Learning Dynamic Representations via An Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy Optimization Framework for Continual Learning)

田中専務拓海先生、うちの部下が「継続学習の新しい論文が良い」って言ってるんですが、正直どこが革新的なのかが分からなくて困ってます。要するに現場で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!大丈夫です、簡単に整理しますよ。今回の論文は「モデルが過去に学んだことを忘れにく