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Neural Networks

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高データレート・低レイテンシ科学応用におけるニューラルネットワーク推論のアーキテクチャ的含意（Architectural Implications of Neural Network Inference for High Data-Rate, Low-Latency Scientific Applications）

田中専務拓海先生、最近部下から「AIを現場で即時判定に使おう」と言われて困っているのですが、そもそもリアルタイムで動くニューラルネットワークって、うちみたいな工場でも同じ問題があるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論はシンプルで、データが高

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生物物理学に基づく病理的正則化による脳腫瘍セグメンテーション（Biophysics Informed Pathological Regularisation for Brain Tumour Segmentation）

田中専務拓海さん、最近部下から「画像診断にAIを入れるべきだ」と言われまして、脳腫瘍のセグメンテーションという論文を見ているんですが、何が変わるのかイマイチ掴めません。要するにどこが進歩しているのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は単に画像を丸暗記するのではなく、生

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頑健なグラフニューラルネットワークのための敵対的エッジ削除（ADEdgeDrop: Adversarial Edge Dropping for Robust Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から『エッジを落とすんだ』とか『GNNが〜』と聞いて、正直何のことかさっぱりです。うちの現場に投資する価値があるか、要点を教えていただけませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず簡単に結論を言うと、この研究は『グラフデータの不要なつながり（＝エッジ）

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協働問題解決におけるグラフ強化学習による効果的なグループ形成（Graph Enhanced Reinforcement Learning for Effective Group Formation in Collaborative Problem Solving）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から「AIでグループ編成を最適化できる」と聞いて焦っていますが、本当に現場で使えるものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まずは論文の考え方を噛み砕いて説明しますよ。結論を先に言えば、データを使って個々の相互作用をモ

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LyZNet：ニューラル・リャプノフ関数と吸引領域の学習・検証のための軽量Pythonツール（LyZNet: A Lightweight Python Tool for Learning and Verifying Neural Lyapunov Functions and Regions of Attraction）

田中専務拓海先生、最近部下から『LyZNet』というツールの話が出ましてね。うちの現場でも安定性を評価するときに使えそうだと聞きましたが、正直私には何が新しいのか見えません。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、一緒に整理すれば見えてきますよ。結論を

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構造を保つカーネル法によるハミルトニアン系の学習（A Structure-Preserving Kernel Method for Learning Hamiltonian Systems）

田中専務拓海先生、最近『ハミルトニアン』って単語をよく聞くのですが、うちの現場と関係ありますか。何となく物理の話に思えてしまって。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ハミルトニアンというのは、ざっくり言えば『システムがどう動くかを決める元になる関数』ですよ。工場のライン全体を決める設

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Synthesizing impurity clustering in the edge plasma of tokamaks using neural networks（トカマク辺縁プラズマにおける不純物クラスタリングの合成：ニューラルネットワークを用いた研究）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、若手が「機械学習でプラズマの挙動を予測できるらしい」と言ってきて、正直よく分からず困っています。要するに現場で投資対効果が出るものなのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って噛み砕いて説明しますよ。まず結

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全結合ニューラルネットワークの非滑らか正則化による行列補完（Matrix Completion via Nonsmooth Regularization of Fully Connected Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「行列補完にニューラルを使う論文がいいらしい」と急かされまして、正直何が新しいのか分からないのです。要するに我が社の在庫データの欠損を埋められるという理解で良いですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その理解は本質に近いですよ。今回の論文は行列補完（

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禁制線プロファイルを用いた原始惑星系円盤風の制約（Constraining Protoplanetary Disk Winds from Forbidden Line Profiles with Simulation-based Inference）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「この論文を読めばディスクの風が分かる」と言われたのですが、正直なところ何が変わるのか実務目線で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！端的に言えば、この研究は従来の"線をガウスで分解して考える"方法の限界を避け、

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量子ニューラルネットワークの窃取攻撃 — QuantumLeak: Stealing Quantum Neural Networks from Cloud-based NISQ Machines

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『クラウドの量子AIは盗まれる可能性がある』と聞かされて困惑しています。要するに我が社の知的財産がクラウド経由で抜かれるということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、今から順を追って噛み砕いて説明しますよ。結論を

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