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Monte Carlo

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無限次元ベイズ逆問題に対する幾何学的MCMCのための微分含意ニューラルオペレータ高速化（Derivative-Informed Neural Operator Acceleration of Geometric MCMC for Infinite-Dimensional Bayesian Inverse Problems）

田中専務拓海先生、最近部下から"論文読め"って言われたんですけど、題名が長くて頭が痛いです。これって要するに我々の工場や設計現場でどう役立つんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つで、まずは難しい計算を速くする仕組み、次に精度を落とさず

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部分観測下における不確実性とリスク認識を持つタスク・モーション計画（Partially Observable Task and Motion Planning with Uncertainty and Risk Awareness）

田中専務拓海先生、最近部下から「ロボットに長い作業を任せたいが、安全と効率が心配だ」と言われまして。論文で良さそうな手法があると聞いたのですが、何をどう評価すればいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今回の論文は、ロボットが『見えな

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ディリクレ混合モデルにおけるKLダイバージェンス推定の変分アプローチ (Variational Approach for Efficient KL Divergence Estimation in Dirichlet Mixture Models)

田中専務拓海さん、最近部下から「論文で効率的にKLダイバージェンスを計算できる方法が出た」と聞かされまして、正直何をもって効率的なのか検討がつかないのです。要するに現場で使えるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論を先に言うと、この論文は「Monte Carl

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アルミニウム置換ゼオライトにおける二酸化炭素吸着予測のためのグラフニューラルネットワーク（Graph Neural Networks for Carbon Dioxide Adsorption Prediction in Aluminium-Exchanged Zeolites）

田中専務拓海さん、最近部下が『この論文を参考に材料設計を自動化しよう』と騒いでおりまして、正直どこがすごいのか見当もつかないんです。要するにうちの現場で役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。結論から言うと、この論文はゼオライトという多孔質材料

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深層強化学習のための高速値トラッキング（Fast Value Tracking for Deep Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から『強化学習を現場に入れよう』と言われまして、正直何から聞けばいいのかわかりません。今回の論文は何をしているのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、この論文は深層強化学習における『値（value）』を素早く、確率的に追跡する新しい手

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テンソルニューラルネットワークに基づく楕円型多重スケール問題の機械学習法（Tensor Neural Network Based Machine Learning Method for Elliptic Multiscale Problems）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「この論文を読むべきだ」と言ってきて困っているのですが、楕円型多重スケール問題とかテンソルニューラルネットワークとか、何のことかさっぱりです。要するにうちの現場に役立ちますか？投資対効果から教えてください。AIメンター拓海田中専務、素晴らしい着眼点ですね

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名前集中度の測定（Measuring Name Concentrations through Deep Learning）

田中専務拓海先生、最近若手から「AIで信用リスクを測れる」と聞きまして、正直何がどう変わるのか分かりません。新しい論文があると聞きましたが、どこが経営上の肝なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文は「小さな貸出ポート

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専門家意見不一致に導かれたワンパス医用画像セグメンテーションの不確実性推定（EDUE: Expert Disagreement-Guided One-Pass Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation）

田中専務拓海先生、最近部下から「医療画像のAIに不確実性の出し方が肝だ」と言われまして、正直何を言っているのかよく分からないのです。要するに我々の現場で使えるものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これから順に分かりやすく説明しますよ。ポイントは三つにまとめら

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動的グラフの反実仮想説明手法（GreeDy and CoDy: Counterfactual Explainers for Dynamic Graphs）

田中専務拓海先生、最近うちの若い連中が『反実仮想（カウンターファクチュアル）』って言葉を持ち出してきて、何だか不安でして。結局、うちの現場で何が変わるんですか？投資対効果の話を率直に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。まず、

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予測目的のベイズ最適実験計画（Goal-Oriented Bayesian Optimal Experimental Design for Nonlinear Models using Markov Chain Monte Carlo）

田中専務拓海さん、この論文って難しそうですね。実験データをどうやって有効活用するかという話だと伺いましたが、うちの工場で何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、ただパラメータを正確に推定するだけでなく、最終的に知りたい「予測したいもの（QoI：Quan

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