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幼児の外在化問題の予測（Predicting Preschoolers’ Externalizing Problems with Mother-Child Interaction Dynamics and Deep Learning）

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「親子のやり取りを見れば子どもの問題行動が予測できる」という論文の話を聞きまして、正直ピンと来ないのです。経営に置き換えるとどんな価値があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、この研究は「短い実験的な親子やり取りの時

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取得に依存しない深層学習による定量MRIパラメータ推定（Acquisition-Independent Deep Learning for Quantitative MRI Parameter Estimation using Neural Controlled Differential Equations）

田中専務拓海先生、最近若い連中が「NCDE」だの「QMRI」だの言ってましてね。うちでも画像をデジタルで扱えたらいいと思うんですが、何から理解すればいいのかわからなくて焦っております。要するに、どこがどう変わるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理

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深層学習オペレータの検証付きリフティング（Verified Lifting of Deep Learning Operators）

田中専務拓海さん、最近うちの技術部から「演算処理の実装でバグが出やすい」と聞いたのですが、論文でそんな問題をどう扱うか学べますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、今回は「実装された演算（operator）が数学的に正しいか確かめ、元の数式に書き下せるか」を自動化する研究

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深層学習と相関DMAを用いた都市水消費予測（Urban Water Consumption Forecasting Using Deep Learning and Correlated District Metered Areas）

田中専務拓海さん、お時間いただきます。最近、部下から「DMAごとの水使用量をAIで予測すべきだ」と言われまして、興味はあるのですがピンと来ないのです。これって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！大丈夫です、簡単に整理してお伝えしますよ。要点を3つで説明

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DeepLL：Deep Learning実験解析のための線論理の適用（DeepLL: Considering Linear Logic for the Analysis of Deep Learning Experiments）

田中専務拓海先生、最近部下から『実験の信頼性を高めるために線論理を使う研究がある』と聞きまして。正直、線論理って聞くだけで頭が痛いのですが、これはうちの現場で役に立つ話でしょうか。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。結論を先に言うと、DeepLLは実験

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点群に対する深層学習アーキテクチャにおける等変性と対称性破れの有用性（On the Utility of Equivariance and Symmetry Breaking in Deep Learning Architectures on Point Clouds）

田中専務拓海さん、最近部下から『点群（point cloud）を使ったAIが有望です』って言われましてね。うちの現場でも使えるんでしょうか。まずこの論文は何を示しているんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すればわかりますよ。要点は三つです。等変性（equi

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胎児中枢神経系異常の超音波画像に対する深層学習支援検出・分類の多施設研究（Multi-Center Study on Deep Learning-Assisted Detection and Classification of Fetal Central Nervous System Anomalies Using Ultrasound Imaging）

田中専務拓海先生、最近部下から「胎児の脳の異常をAIで見つけられる」と聞いて驚きました。これって本当に現場で使えるレベルなんでしょうか。投資対効果という現実的な観点で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、要点は三つです。第一に、超音波（ultrasou

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メッカン–ヴラソフ方程式を深層学習で解く粒子法（SOLVING MCKEAN-VLASOV EQUATION BY DEEP LEARNING PARTICLE METHOD）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「McKean–Vlasov（メッカン–ヴラソフ）って論文が面白い」と言うんですが、正直何が新しいのかよく分かりません。どこから聞けばいいですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この論文は確率的に相互作用する多体系を、従来の格子や多

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AI-ANNE：組み込み機器へのディープラーニングモデル転送（AI-ANNE: (A) (N)eural (N)et for (E)xploration — Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems）

田中専務拓海先生、最近うちの部下から「マイコンでAIを動かせます」と言われて困ってます。これ、本当に現場で使える技術なんですか？投資対効果が不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。今回の論文は、事前に学習させたモデルを小さなマイコンに移

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地球に影響を及ぼすCMEの予測（Prediction of Geoeffective CMEs Using SOHO Images and Deep Learning）

田中専務拓海さん、最近部下から「衛星画像とAIで太陽の大きな噴出（CME）が地球に影響するか予測できる」と聞きまして、正直何を信じていいかわかりません。これ、本当に現場で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！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず、衛星（

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