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Monte Carlo

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生成モデルと物理ベースモデルを統合したパイコグラフィー再構成と不確かさ定量化（Integrating Generative and Physics-Based Models for Ptychographic Imaging with Uncertainty Quantification）

田中専務拓海先生、最近部下から「ある論文がパイコグラフィーで革命を起こすらしい」と言われて困っているのですが、正直パイコグラフィー自体よく分からないのです。うちの現場で投資する意義はありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、専門じゃなくても本質を押さえれば判断できるよう

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モンテカルロを予測で強化する手法（Prediction-Enhanced Monte Carlo） Prediction-Enhanced Monte Carlo: A Machine Learning View on Control Variate

田中専務拓海先生、最近部下が「この論文読め」って言ってきて恥ずかしながらタイトルしか見ておりません。要するに何ができるようになる論文なのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言えば、モンテカルロシミュレーションの「効率」を機械学習で高める手法です。複雑な確率計算を多数回行

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動的システムを用いた計画のためのスペクトル拡張によるモンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search with Spectral Expansion for Planning with Dynamical Systems）

田中専務拓海さん、今日は最近話題の論文について教えてください。うちの現場でも自律ロボットを導入したいと言われまして、どこから手を付ければいいか見当がつかなくて困っているのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回取り上げる論文はロボットの意思決

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Reliable Breast Cancer Molecular Subtype Prediction based on uncertainty-aware Bayesian Deep Learning by Mammography（不確実性を考慮したベイズ深層学習によるマンモグラフィーからの乳癌分子サブタイプ予測）

田中専務拓海先生、最近部下から「画像でがんのサブタイプが分かるらしい」と聞いて焦っております。これって本当に現場で使えるものなんですか？投資対効果をまず教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。端的に言うと、この論文は『画像だけでがんの分子サ

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量子支援変分モンテカルロによるニューラルネットワーク量子状態の多項式効率的学習（Polynomially efficient quantum enabled variational Monte Carlo for training neural-network quantum states for physico-chemical applications）

田中専務拓海先生、本日は少し難しそうな論文だと聞いて呼びました。うちの現場で使えるかどうか、ざっくり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！大丈夫です、田中専務。結論を先に申し上げますと、この論文は「量子デバイスを使ってニューラルネットワークで表現した量子状態を効率

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格子場理論のスーパーリゾリューション正規化フロー（Super-Resolving Normalising Flows for Lattice Field Theories）

田中専務拓海さん、最近の論文で「粗い格子から学んで細かい格子を生成する」方法があると聞きましたが、うちのような製造業にどう役立つんですか。投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言いますと、この研究は小さなモデルで得た確率的なサンプルを学習し、それを基

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ベイジアン・マロウズ・モデルによる順序・嗜好の逐次学習（Sequential Rank and Preference Learning with the Bayesian Mallows Model）

田中専務拓海先生、最近部下が「ランキングデータに強い方法がある」と言っておりまして、私も理解しておきたいのですが、そもそもランキング解析って経営でどう使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ランキング解析は顧客の嗜好や製品の優先順位を知るための道具で、会議での意思決定

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Reliability analysis of non-deterministic models using stochastic emulators（非決定論的モデルの信頼性解析に対する確率的エミュレータの利用）

田中専務拓海先生、最近部下から「確率的なモデルで信頼性解析をやる論文がある」と聞きまして、正直ピンと来ていません。要するに我が社の設計でどう役に立つのか、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！まず結論を一言で言うと、この研究は「同じ入力でも毎回出力が変わるよ

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アンサンブル分位回帰による不確実性分離（Uncertainty separation via ensemble quantile regression）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「不確実性を分けて扱える手法が重要だ」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これは経営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、要点だけ先にお伝えしますね。結論はシンプルで、この研究は「

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しきい値UCT：コスト制約付きモンテカルロ木探索とパレート曲線 (Threshold UCT: Cost-Constrained Monte Carlo Tree Search with Pareto Curves)

田中専務拓海先生、最近部下から『コストを守りながら価値の高い方策を見つけるアルゴリズム』があると聞きましてね、経営に使えるか知りたいのですが、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！結論を先に言うと、この論文は『コスト制約付きの意思決定（Constrained

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