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HiFi-Stream: Streaming Speech Enhancement with Generative Adversarial Networks（HiFi-Stream：生成対向ネットワークを用いたストリーミング音声強調）

田中専務拓海先生、最近部下が「ストリーミング音声強調」とやらを導入すべきだと言うのですが、正直ピンと来ません。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！ストリーミング音声強調は、会議や電話の音声をリアルタイムでノイズ除去する技術です。今回の論文は、それを軽い計算

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合成表形式データ生成に関する包括的サーベイ（A Comprehensive Survey of Synthetic Tabular Data Generation）

田中専務拓海さん、お忙しいところ失礼します。最近、社内で『合成データ』を使えば個人情報を使わずに分析ができると聞きまして、本当なら導入したいのですが、正直よく分かりません。要するに安全で使えるデータを作る技術という理解で合っていますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！概ねその理解

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無線ネットワークにおける資源配分のための生成拡散モデル（Generative Diffusion Models for Resource Allocation in Wireless Networks）

田中専務拓海先生、最近話題の「生成拡散モデル」を使った資源配分の論文を読めと部下が言うのですが、正直よく分かりません。要するにうちの現場で何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえる言葉も順を追えばすぐ掴めますよ。端的に言うと、この論文は確率的（

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ナソファリンジアル癌の陽子アーク療法における配達効率重視の高速エネルギーレイヤ事前選択のための教師なし深層学習モデル（Unsupervised deep learning model for fast energy layer pre-selection of delivery-efficient proton arc therapy plan optimization of nasopharyngeal carcinoma）

田中専務拓海先生、最近部下から陽子アーク療法（Proton Arc Therapy、PAT）って話を聞いたんですが、現場の導入で何がネックになるんでしょうか。治療時間やコストの話が中心でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大きな課題はエネルギーレイヤ（Energy Layer、

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衛星・ドローン画像の超解像に意味情報と不確実性を持ち込むESRGAN（SU-ESRGAN: Semantic and Uncertainty-Aware ESRGAN for Super-Resolution of Satellite and Drone Imagery with Fine-Tuning for Cross Domain Evaluation）

田中専務拓海先生、最近部署で「衛星画像やドローン映像にAIを入れたい」と言われまして、部下は超解像とか言ってますが正直よく分かりません。まずこれ、何ができる技術なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！超解像、英語でSuper-Resolution (SR)と呼ぶ技術は、低解像

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Incompleteな臨床データから高品質なマルチモーダル電子カルテを合成する手法の提案 — TCDiff: Triplex Cascaded Diffusion for High-fidelity Multimodal EHRs Generation with Incomplete Clinical Data

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「合成電子カルテを作って現場データを補完すべきだ」と言い出しまして、正直どこから手を付けるか分かりません。そもそも、欠けたデータからどうやって信頼できるカルテを作るというのですか。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。要点

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量子強化生成対向ネットワーク（Quantum-Enhanced Generative Adversarial Networks）

田中専務拓海先生、最近また「量子」が話題だと聞きましたが、うちのような中小製造業に関係ありますか。論文タイトルを部下に見せられて困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく見える言葉も順を追えば必ず理解できますよ。今回の論文は量子回路を使って生成（ジェネレート

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高密度再帰性生物ネットワークにおける強化学習（Reinforcement learning in densely recurrent biological networks）

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近部下から「この論文を読め」と言われまして、タイトルは「Reinforcement learning in densely recurrent biological networks」とのことですが、正直何が肝なのか掴めません。要点を教えていただけ

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不均衡に強くサンプリング効率の高い連続条件付きGAN：Adaptive VicinityとAuxiliary Regularization (Imbalance-Robust and Sampling-Efficient Continuous Conditional GANs via Adaptive Vicinity and Auxiliary Regularization)

田中専務拓海先生、最近の論文で「連続値の条件付き生成」が不均衡データでもうまく動くと聞きました。うちの現場にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。要点は三つで、短く言うと、連続条件付き生成（Continuous conditio

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AI都市計画の到来（Towards AI Urban Planner in the Age of GenAI, LLMs, and Agentic AI）

田中専務拓海先生、最近『AIが都市計画を変える』という話を耳にするのですが、正直ピンと来ておりません。これ、要するに我々の工場の立地や物流をAIが勝手に決めてしまうということではないですよね？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論から言うと、AIは勝手に決めるのではなく

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