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テルツーヴェック：電気通信データと車両流を融合してカメラ非設置領域の交通を予測する（Tel2Veh: Fusion of Telecom Data and Vehicle Flow to Predict Camera-Free Traffic via a Spatio-Temporal Framework）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「セルラーのデータで道路の車の流れが分かる」と聞いて驚いたのですが、本当でしょうか。うちの工場周辺はカメラが少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、可能なんです。最近の研究で、携帯電話などのモバイルネッ

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第三者モデルは信用できるか？深層学習エコシステムに潜むマルウェア脅威（Do You Trust Your Model? Emerging Malware Threats in the Deep Learning Ecosystem）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から「社内で使っているモデルはネットから落としたものが多い」と言われまして、正直心配になっております。こういう第三者モデルをそのまま使うリスクって、投資対効果の観点でどう考えれば良いんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫

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クラスタ一般化によるグラフニューラルネットワークの不変表現学習（Learning Invariant Representations of Graph Neural Networks via Cluster Generalization）

田中専務拓海先生、最近部下が「構造が変わったらAIの精度が落ちる」と騒いでおりまして、対策の論文を読めと言われたのですが、正直よく分かりません。まずは要点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！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論から言うと、この論文は「グラ

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界面活性剤の臨界ミセル濃度の温度依存性予測（Predicting the Temperature Dependence of Surfactant CMCs Using Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下に「CMCをAIで予測できる」と言われまして、正直ピンと来ておりません。これって要するに実験を減らしてコストが下がるという話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず結論から言うと、この論文は温度変化下でのCMC、つ

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線形および非線形システム同定に対するL-BFGS-Bアプローチ（An L-BFGS-B approach for linear and nonlinear system identification under ℓ1 and group-Lasso regularization）

田中専務拓海先生、本日はよろしくお願いします。先日部下から「ある論文がシステム同定に良いらしい」と聞いたのですが、正直言って難しくて困っております。要点だけでもわかりやすく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、一緒に整理していけば必ずわかりますよ。まずは結

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Restricted Bayesian Neural Network（Restricted Bayesian Neural Network）

田中専務拓海先生、最近部下が"ベイズ系のニューラルネットワークを導入すべきだ"と騒ぐのですが、正直何が良いのかピンと来ません。要するに今のシステムに入れて投資に見合う効果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！大丈夫です、まず結論を一言で言うと、この研究は"モデルの不

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Three Revisits to Node-Level Graph Anomaly Detection: Outliers, Message Passing and Hyperbolic Neural Networks（ノードレベルのグラフ異常検出の再検討：外れ値注入・メッセージパッシング・双曲線ニューラルネットワーク）

田中専務拓海さん、最近部下が「グラフ異常検出」という言葉をよく言うんですが、正直ピンと来ません。どんな場面で効く技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！グラフ異常検出は、取引ネットワークや製造ラインのつながりで「おかしい点」を見つける技術ですよ。ノード単位で異常な点を

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脆弱性を踏まえた個別の攪乱予算で敵対的訓練を改善する方法（Improving Adversarial Training using Vulnerability-Aware Perturbation Budget）

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「敵対的訓練が有効だ」と言われまして。ですが、導入するとしてどこが本当に変わるのかイメージが湧きません。ざっくり教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、今回の研究は「データ個々の脆弱性を見て、与えるノイズの

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物理に基づくニューラルネットワークによる多重散乱シミュレーション (Multiple scattering simulation via physics-informed neural networks)

田中専務拓海先生、最近部下から「PINNっていうので設計シミュレーションが変わるらしい」と聞いたのですが、正直何がどう変わるのか掴めてなくて困っております。うちみたいな現場でも投資対効果は出るんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論から申しますと、この論文が示す技術

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材料表面に関する普遍的機械学習原子間ポテンシャルの性能評価：課題と方向性 Performance Assessment of Universal Machine Learning Interatomic Potentials: Challenges and Directions for Materials’ Surfaces

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「汎用の機械学習原子間ポテンシャルがすごいらしい」と聞いたのですが、正直ピンときません。要するに何が変わるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、平たく言うと、これまで材料ごとに作っていた解析の“道具”を、一つで多くの材料に使える汎用

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