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GANs

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時空間スーパー・レゾリューションのためのオペレーター学習フレームワーク（An Operator Learning Framework for Spatiotemporal Super-Resolution of Scientific Simulations）

田中専務拓海先生、今朝部下に「論文で見た新しい手法を検討すべき」と言われて焦りました。要は、手元の遅いシミュレーション結果から精密な高解像度結果を得られるって話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大筋ではその通りです。今回の論文はSuper Resolution Operat

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GANにおけるメンバーシップ推論攻撃からのプライバシー保護（Preserving Privacy in GANs Against Membership Inference Attack）

田中専務拓海先生、最近部下から「GANが危ない」と聞いて困っているのですが、あれはうちの顧客データを勝手に漏らす心配があるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず用語整理から行きます。Generative Adversarial Networks (GAN)（敵対的生成ネッ

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A 3D generative model of pathological multi-modal MR images and segmentations（病的な多モーダルMRI画像とセグメンテーションの3D生成モデル）

田中専務拓海先生、最近若手から「生成モデルで医療画像を作って学習させればデータ不足が解決する」と聞きました。本当に実用的なんでしょうか。現場に導入する際の投資対効果やリスクが知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。今回話す論文は、3

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深層学習拡散生成モデルによる乱流スケーリング（Turbulence Scaling from Deep Learning Diffusion Generative Models）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「乱流をAIで生成して解析できる論文が出ました」と騒いでおりまして、正直何をもって実務に効くのかよく分からないのです。ざっくり本質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！乱流というのは流体のゴチャゴチャした動きで、そこをAIで“

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臭覚学習が変えるナビゲーションアルゴリズム（Learned Olfactory Navigation Alters Navigation Algorithms）

田中専務拓海先生、最近部下に「この論文を読め」と言われましてね。正直、学術論文は苦手でして、今回のポイントを端的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！今回の論文は「小さな生き物が経験でにおいに基づく動きをどう変えるか」を計測とモデルで示した研究です。結論から言う

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Adversarial Preference Optimization: Enhancing Your Alignment via RM-LLM Game（敵対的選好最適化：RM-LLMゲームによるアライメント強化）

田中専務拓海先生、最近部下が『人の好みに合わせる学習』って論文を読めと言ってきましてね。要するに、うちの業務で言えばお客様にとって“役に立つ回答”をAIがどれだけ出せるか、ということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その論文はまさに人間の好みに沿うように大規模言語モデルを調

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スタイルベースGANにおける属性バリエーションの探究（Exploring Attribute Variations in Style-based GANs using Diffusion Models）

田中専務拓海さん、この論文って何を新しく教えてくれるんでしょうか。部下がAIで顔写真の「メガネを付ける」「笑顔にする」を複数パターン作れると言ってきて、具体的な違いが分からなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！これは「同じ属性でも多様な変化」を作る方法を示す研究です

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効率的で高品質な音声強調のための正規化フローとGANの活用（SEFGAN: Harvesting the Power of Normalizing Flows and GANs for Efficient High-Quality Speech Enhancement）

田中専務拓海先生、最近部下から『音声をAIできれいにする技術』を導入すべきだと言われまして。正直、何が新しいのかよく分かりません。これって要するにどんなメリット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、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、この論文は『音声のノイズ

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頭頸部放射線治療に向けた臨床用セグメンテーションベンチマーク：SegRap2023（SegRap2023: A Benchmark of Organs-at-Risk and Gross Tumor Volume Segmentation for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma）

田中専務拓海先生、最近よく聞く医療画像のAIという話ですが、実際に病院で使えるレベルに達しているんでしょうか。放射線治療の話で、腫瘍や周辺臓器を自動で切り出すやつです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！SegRap2023という大きなベンチマークがあって、放射線治療計画で重要な腫瘍

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