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Neural Networks

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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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山火事危険予測の転移学習最適化（Wildfire danger prediction optimization with transfer learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「空からの写真で山火事を予測できる」と聞いて驚いたのですが、本当に事業に使えるものなのでしょうか。投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。結論を先に言うと、この研究

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実環境での壁越し人検出：生のレーダーADCデータとパラメトリックニューラルネットワークを用いた研究 (Human Detection in Realistic Through-the-Wall Environments using Raw Radar ADC Data and Parametric Neural Networks)

田中専務拓海先生、最近部下が『壁越しの人検出が出来るレーダーが可能です』と言ってきて、現場で役立つのか疑問なんです。要するに、うちの工場や倉庫で人の検知に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、一緒に整理しましょう。今回の論文は生のADC（Analog-to-

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戦術ネットワークの時空間グラフ表現学習による将来状態予測（Spatial-Temporal Graph Representation Learning for Tactical Networks Future State Prediction）

田中専務拓海先生、最近部下から『将来の通信状況を予測して配備を変えろ』と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これは本当に実務で使える技術なのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つ。データで過去のネットワーク状態を学び、時間の変化を捉えて

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23個のSLACS強重力レンズにおける小構造質量パワースペクトルの測定（Measuring the Substructure Mass Power Spectrum of 23 SLACS Strong Galaxy-Galaxy Lenses with Convolutional Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下が『AIを使って天文学の難しい解析を自動化できる』って騒いでまして、正直何を言っているのかよく分かりません。今回の論文は何を変えるものなんですか？投資対効果の感触が知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、分かりやすく整理してお話しします

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ニューラルネットワークを壊さず再結合する手法（Stitching for Neuroevolution: Recombining Deep Neural Networks without Breaking Them）

田中専務拓海さん、最近部下が『既に学習済みのネットワークを組み合わせて使えば効率的だ』と言うのですが、本当にうまくいくものですか。結局、別々に育てたものを無理にくっつけると動かなくなるんじゃないですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！メチャクチャ重要な問題です。今回の研究はまさに

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グラフ表現学習におけるタスク統一の探究（Exploring Task Unification in Graph Representation Learning via Generative Approach）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から“グラフ学習”って技術を導入したほうがいいと言われまして、正直どう判断していいか分かりません。要点を手短に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、一緒に整理すれば必ずできますよ。結論を端的に言うと、この論文

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畳み込みモデルのテンソルネットワーク圧縮性 (Tensor network compressibility of convolutional models)

田中専務拓海先生、最近部下から「テンソル化でモデルを小さくできます」と聞きまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何がどう変わるという話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この論文は畳み込みニューラルネットワークの中にある“重み同士の相関”をテンソル

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タンパク質分類を高精度化する意味的データ拡張 NaNa と MiGu（NaNa and MiGu: Semantic Data Augmentation Techniques to Enhance Protein Classification in Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、この論文って何を変えるものなんでしょうか。現場の社員から「タンパク質の分類にAIだ」と聞いて困惑しています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点だけ先に言うと、この研究は「データを賢く増やして、グラフニューラルネットワークでタンパク質の種類をより正確に判定できる

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Mean-field Analysis on Two-layer Neural Networks from a Kernel Perspective（2層ニューラルネットワークの平均場解析：カーネル視点）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『この論文はうちの現場でも役に立つ』と言われたのですが、正直言ってカーネルとか平均場とか聞くだけで頭が痛いです。要点を端的に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、簡単に要点を3つにまとめますよ。第一に、この研究は二層

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