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Neural Networks

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自律走行における知覚不確実性への対応：Deep-Ensembleに基づく適応クルーズコントロール（Autonomous Driving With Perception Uncertainties: Deep-Ensemble Based Adaptive Cruise Control）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『カメラで距離を見て車を動かす研究』が大事だと言ってきて、正直何が新しいのか掴めていません。AIを工場に入れる前に、安全や投資対効果が心配でして、まずは要点を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！田中専務、大丈夫です。一緒に整理し

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PaPr: Training-Free One-Step Patch Pruning with Lightweight ConvNets for Faster Inference（学習不要なワンステップ・パッチ剪定 PaPr）

田中専務拓海先生、最近部下から「PaPrって論文が来てます」と言われたのですが、正直英語のタイトルを見るだけで疲れました。うちの現場で役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。PaPrは「学習不要なワンステップ・パッチ剪定（PaPr）」で、要する

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自己教師ありグラフ基盤モデルの総覧：知識ベースの視点（A Survey on Self-Supervised Graph Foundation Models: Knowledge-Based Perspective）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「グラフ基盤モデル（GFM）を導入すべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに、うちの取引先や製造ラインの関係性をAIが丸ごと理解して予測できるようになるということですか？投資対効果が気になります。AIメンター拓

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ニューラルネットワークにおける共分散伝播の解析解（An Analytic Solution to Covariance Propagation in Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「共分散をきちんと追う論文がある」と聞いたんですけれど、正直何が革新的なのかがわからなくて。サンプリングやモンテカルロがよく話に出ますが、当社のような中小製造業が取り入れるメリットはどこにあるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒

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気象・気候予測のための解釈可能な機械学習（Interpretable Machine Learning for Weather and Climate Prediction）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『解釈可能な機械学習』って論文を読めと言うんですが、正直ピンと来ないんです。これって要するに何が変わるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、精度だけを追う“黒箱”のAIではなく、出力の理由を示せるAIにする研究です。気象・気候の

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ChebMixer：効率的なグラフ表現学習とMLP Mixer（ChebMixer: Efficient Graph Representation Learning with MLP Mixer）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、社内で『グラフを使ったAI』の話が出ておりまして、ChebMixerという名前を聞きましたが、正直ピンと来ておりません。私のようなデジタルが得意でない者にも分かるように、全体像から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

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長期安全確率の物理情報強化学習（Physics-informed RL for Maximal Safety Probability Estimation）

田中専務拓海先生、最近部下が『安全性を数字で出せるようにしよう』と騒ぐのですが、長期的な安全性の評価って、うちの工場みたいに事故が滅多に起きない現場でもできるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。要点を先に三つでお伝えします。第一に、短いデー

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マルチアーキテクチャなニューロエボリューションによる多変量異常検知フレームワーク（AD-NEV++ : THE MULTI-ARCHITECTURE NEUROEVOLUTION-BASED MULTIVARIATE ANOMALY DETECTION FRAMEWORK）

田中専務拓海先生、最近部下から「ニューラルネットの自動設計」で異常検知が良くなるという話を聞きまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに人が手で設計しなくても機械が最適なモデルを見つけてくれるということですか？投資対効果はどうなるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね

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材料特性の外挿予測を学習することで進展させる（Advancing Extrapolative Predictions of Material Properties through Learning to Learn）

結論（結論ファースト）本研究は、機械学習における「外挿（extrapolation）予測能力」を向上させる点で大きな一歩を示している。具体的には、学習の仕方そのものを学習するメタラーニング（Meta-learning、学習することを学ぶ手法）とAttentionベースのネットワークを組み合わせること

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ニューラルネットワークのパラメータ学習における脆弱性と説明操作型バックドアに対する防御（Revealing Vulnerabilities of Neural Networks in Parameter Learning and Defense Against Explanation-Aware Backdoors）

田中専務拓海先生、最近部下からXAIという言葉を聞いて不安です。説明責任が大事だとは理解していますが、そもそもAIの説明って信頼できるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、説明可能性（Explainable Artificial Intellig

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