マルチフィデリティ・ハミルトニアン・モンテカルロ（Multi-fidelity Hamiltonian Monte Carlo）
田中専務拓海先生、最近部下から『新しいベイズ推論の手法があって、うちの設計シミュレーションにも使える』と言われたのですが、正直ピンと来なくて。どこがそんなに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！大事なのは『高精度だけど高コストな計算』と『低コストだが粗い近似』を賢く
Monte Carlo
1325V2X遅延と欠損下のCAVの堅牢な意思決定のための新規Actor-Criticアルゴリズム（Novel Actor-Critic Algorithm for Robust Decision Making of CAV under Delays and Loss of V2X Data）
田中専務拓海先生、最近うちの若手からV2Xを使った自動運転の論文を読めと言われたのですが、V2Xってそもそも何が違うんでしょうか。投資に値する技術なのか見極めたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！V2Xとは、Vehicle-to-Everythingの略で、車と周囲（路側機
Diffusion-HMCによるパラメータ推定（Diffusion-HMC: Parameter Inference with Diffusion-model-driven Hamiltonian Monte Carlo）
田中専務拓海さん、この論文は一体何を目指しているんでしょうか。現場に導入する価値があるのか、まずは結論だけ教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に一言で言うと、この研究は「生成モデルを使って複雑な事象からパラメータをより頑健に推定できるようにする」という方法を提
加速型高次ランジュバン・モンテカルロアルゴリズムの非漸近評価（NON-ASYMPTOTIC ESTIMATES FOR ACCELERATED HIGH ORDER LANGEVIN MONTE CARLO ALGORITHMS）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「サンプリングの新しい手法が良い」と騒いでいるのですが、そもそもサンプリングって経営にどう関係するんでしょうか。正直、数学の話は苦手でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！サンプリングは「膨大な顧客データや故障ログから、代表的な事例を効率よく拾う
An RNN-policy gradient approach for quantum architecture search（量子回路アーキテクチャ探索のためのRNNポリシー勾配アプローチ）
田中専務拓海先生、最近『量子回路の設計を自動化する』っていう論文が出たと聞きましたが、うちみたいな会社に関係ある話なんでしょうか。正直、量子って遠い世界でよく分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。要点を3つでまとめますよ。1つ、論文は「量子回路を自動で設
正規化フローを用いた学習ハーモニック平均推定器（Learned Harmonic Mean Estimator with Normalizing Flows）
正規化フローを用いた学習ハーモニック平均推定器（Learned Harmonic Mean Estimator with Normalizing Flows）田中専務拓海先生、最近部署でベイズという言葉をよく聞くのですが、正直何が変わるのかつかめません。今回の論文は我々のような製造業の現
キャロリメータシミュレーションにおけるベクトル量子化二段階生成モデル（Calo-VQ: Vector-Quantized Two-Stage Generative Model in Calorimeter Simulation）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『論文の新しい手法でシミュレーションが劇的に速くなる』と聞いたのですが、要点を短く教えていただけますか。ウチの工場でも役立つか判断したくてして。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。結論を三行で言うと、（1）高精度な
不確実性を考慮した外科用連続体マニピュレータの形状推定（Uncertainty-Aware Shape Estimation of a Surgical Continuum Manipulator in Constrained Environments using Fiber Bragg Grating Sensors）
田中専務拓海先生、この論文って何を一番変えるものでしょうか。最近、部下から「手術ロボットにセンサーを入れれば安全だ」と言われて困ってまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に3つでまとめますよ。1) 形を直接予測する深層学習。2) 予測の不確実性を同時に出す仕組み。3)
ユーザインタフェースの知的適応のための強化学習ベースのフレームワーク（Reinforcement Learning-Based Framework for the Intelligent Adaptation of User Interfaces）
田中専務拓海先生、最近部下から「UIを自動で最適化するAIを入れよう」と言われましてね。正直、何を目指しているのかピンとこないんですが、これって本当に現場で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！大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。まず結論を一言で言うと、この
不連続かつ非定常なデータに対する完全ベイズニューラルネットワークを用いたアクティブラーニング（Active Learning with Fully Bayesian Neural Networks for Discontinuous and Nonstationary Data）
田中専務拓海先生、最近部下が『アクティブラーニングが有効だ』と騒いでおりまして、何がそんなに良いのかを教えていただけますか。私、AIの専門家ではないので本質をわかりやすくお願いします。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、アクティブラーニングは『限られた実験や測定を最も効