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形状意識表現によるドメイン一般化網膜血管セグメンテーション（VesselMorph: Domain-Generalized Retinal Vessel Segmentation via Shape-Aware Representation）

田中専務拓海先生、最近部署で『網膜の血管を画像で自動で拾える』という話が出ました。正直、どこまで現場で使えるのか、投資対効果が分からなくて悩んでいます。これ、本当に会社が検討する価値ある技術でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回話す論

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命令（インストラクション）選択手法の体系的評価（InstructEval: Systematic Evaluation of Instruction Selection Methods）

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「プロンプトの書き方で性能が変わる」という話を聞きまして、InstructEvalという評価の論文があると伺いました。正直、プロンプト周りは門外漢でして、まずは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

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多様なスキルを一発で学習するための包括的ロボットデータセット（RH20T: A Comprehensive Robotic Dataset for Learning Diverse Skills in One-Shot）

田中専務拓海先生、最近社内で「ロボットに新しい仕事を一度のデモで覚えさせられるらしい」と聞きまして、本当かどうか気になっております。これって投資に値する話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すればわかりますよ。今回扱う論文はRH20Tというデータセットの

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組合せ・混合空間における高次元ベイズ最適化の信頼性向上 — Bounce: Reliable High-Dimensional Bayesian Optimization for Combinatorial and Mixed Spaces

田中専務拓海先生、この論文「Bounce」って要するに何がすごいのでしょうか。うちの現場でも何か使えますか。私はデジタルが苦手でして、どう判断すればいいか迷っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。端的に言うとBounceは「複雑な設計パラメータが

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自動運転における人間要因評価モデルとMPCへの統合（Human Factors Evaluation Model for Autonomous Vehicles and Integration with MPC）

田中専務拓海先生、最近部下から「自動運転の評価に人の感じ方を入れるべきだ」という話が出てきまして、何だか現場が混乱しています。要するにどういうことなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一つずつ整理しますよ。論文は車両の動的パラメータ（速度や操舵など）を入力に

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遅延フィードバックを伴うマルチアームドバンディットに関する統計的推論（Statistical Inference on Multi-armed Bandits with Delayed Feedback）

田中専務拓海先生、最近、現場から「遅れて結果が返ってくるデータでAIを評価できるか」という問い合わせが増えてまして、正直どう答えればいいか困っています。今回の論文はその点に答えを出せるのでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今回の論文はまさに「遅延フィードバック（d

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CollabKG：学習可能な人間-機械協調型情報抽出ツールキット（CollabKG: A Learnable Human-Machine-Cooperative Information Extraction Toolkit for (Event) Knowledge Graph Construction）

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「Knowledge Graphを作りたい」と騒ぎ出して困っているんですが、正直ピンと来ません。どんな問題に使える技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Knowledge Graph（KG、ナレッジグラフ）は企業の知識を構造化する地

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（日本語訳）ベンチマークデータセットの再検証：深層学習ベースのマッチングアルゴリズムに関する批判的再評価（A Critical Re-evaluation of Benchmark Datasets for (Deep) Learning-Based Matching Algorithms）

田中専務拓海先生、最近部下から「この論文を読めばデータ品質の問題がわかる」と言われたのですが、正直タイトルを見ただけで頭が痛くなりまして。要するに現場で使える知見があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば現場で何を変えれば良いかが見えてきますよ。

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特徴帰属法における確証バイアスの是正：セマンティックマッチによるアプローチ (Fixing confirmation bias in feature attribution methods via semantic match)

田中専務拓海先生、最近部下が『説明可能性（Explainable AI、XAI）』だの『特徴帰属（feature attribution）』だの言い出して困っております。要するに現場で使えるのか、投資対効果が見えないのです。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

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正規化相互情報量は分類とコミュニティ検出に対してバイアスがある（Normalized mutual information is a biased measure for classification and community detection）

田中専務拓海先生、最近部下から"NMI"って言葉が出てきて、会議で困惑しました。要するに評価指標の一つだとは思うのですが、これを信じてアルゴリズムを選んで良いのか不安です。どういう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！NMIはNormalized Mutual In

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