SAMEによる高速高品質ギブスパラメータ推定（SAME but Different: Fast and High-Quality Gibbs Parameter Estimation）
田中専務拓海先生、最近部下から『SAME』という手法がいいと聞いたのですが、正直何がどう良いのか見当がつきません。うちのような現場で使えるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずわかりますよ。要点を3つで整理すると、1) 標準的なギブスサンプリン
Monte Carlo
1338Intel Xeon Phi上の240スレッドMCTS性能解析（Performance analysis of a 240 thread tournament level MCTS Go program on the Intel Xeon Phi）
田中専務拓海先生、この論文って要するに何を示したんでしょうか。うちみたいな現場で役立つ話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、実際の多数コア（manycore）環境で複雑な人工知能アプリを動かすときに、理想どおりに性能が伸びない例を実機で示した研究なんですよ。大丈夫
オートノマス・ガウシアン・デコンポジション（Autonomous Gaussian Decomposition）
田中専務拓海さん、最近部下から『スペクトル解析を自動化できる論文』があると聞きまして、うちでも使えるんでしょうか。正直、数字の羅列を見ると頭が痛くなります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは全体像から押さえますよ。今回の手法はAutonomous Gaussian D
腫瘍のクローナル再構築のための非パラメトリックベイズ木構造事前分布の比較（Comparing Nonparametric Bayesian Tree Priors for Clonal Reconstruction of Tumors）
田中専務拓海先生、最近部下から『腫瘍の中のクローン構造をAIで解析できる』と聞いて戸惑っています。ウチは製造業の現場で活かせるのか分からず、まずは全体像を教えてくださいませ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。簡単に言うとこの研究は「データの中に混
AKARIによる2–24ミクロン帯の銀河数カウント（The 2 to 24 micron source counts from the AKARI North Ecliptic Pole survey）
田中専務拓海さん、最近よく聞く“赤外線（infrared）で銀河を見る”という話、うちの工場と何か関係ありますか。報告で部下が論文を出してきて、ちょっとびっくりしています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！赤外線で銀河を見る研究は、一言で言えば“見えないものを数える精度を高める”仕
階層的半マルコフ条件ランダム場のためのMCMC (MCMC for Hierarchical Semi-Markov Conditional Random Fields)
田中専務拓海先生、最近部下から階層的な時系列モデルが業務改善に使えそうだと言われまして、正直何がどう違うのかイマイチ掴めません。今回の論文は何をやっているんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、階層的半マルコフ条件ランダム場（Hierarchical Semi-
格子ラジアル量子化の改良（Improved Lattice Radial Quantization）
田中専務拓海先生、最近若手から「ラジアル量子化」って論文が面白いと聞きましたが、正直名前だけで内容が掴めません。これって我々のような製造業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！簡単に言うと、これは「連続体の性質をコンピュータで忠実に再現するための新しい格子化（dis
構造化点過程の効率的ベイズ非パラメトリックモデリング（Efficient Bayesian Nonparametric Modelling of Structured Point Processes）
田中専務拓海先生、最近若手から『点過程（point process）』を使った解析が良いらしいと聞きました。うちの業務でも店舗来訪や故障発生など「いつ起きるか」が重要なデータがありますが、これって導入価値ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！点過程はイベントの時間や場所の発
σ安定ポアソン–キングマン混合モデルの周辺サンプラー（A marginal sampler for σ-stable Poisson-Kingman mixture models）
田中専務拓海さん、この論文って経営にどう関係するんですか。うちの現場でも使えるものなのか、導入コストや効果の観点で端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に述べますと、この論文は幅広い離散的なランダム確率測度（Random Probability Measu
確率微分方程式におけるランダム効果のベイジアン漸近理論（On Bayesian Asymptotics in Stochastic Differential Equations with Random Effects）
田中専務拓海先生、最近部下から「SDEってのを使ってランダム効果を推定する論文がある」と聞いたのですが、正直何がどう経営判断に効くのか見えなくて困っています。これって投資に値しますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しい言葉は後で噛み砕きますよ。要点は三つです。まず、こ