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Neural Networks

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視覚と言語の統合を脳で明らかにするマルチモーダルネットワーク（Revealing Vision-Language Integration in the Brain with Multimodal Networks）

田中専務拓海先生、最近部下が『マルチモーダル』って言葉を連呼しておりまして、何か現場で使える技術かを知りたいのです。これって要するに視覚と文章を組み合わせて賢くする技術という認識でよろしいですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その理解で本質的には合っていますよ。今日は論文を通し

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幾何拘束を伴う非線形物理系のデータ駆動型計算手法（Data-Driven Computing Methods for Nonlinear Physics Systems with Geometric Constraints）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『物理に寄せた機械学習』って論文を読め、と騒いでましてね。正直、物理も機械学習も苦手でして、要点を簡単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、田中専務。端的に言うと『物理のルールを教え込んだ機械学習で、少ないデータでも正

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解釈可能なベイジアンニューラルネットワークによるグラフ構造学習（Graph Structure Learning with Interpretable Bayesian Neural Networks）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から「データの関係性を自動で引けるAIがある」と聞きまして、正直ピンと来ておりません。これって要するに現場の配線図や取引のつながりを機械が教えてくれるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！おおむねその理解で近いで

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ベイズ版PINNの推定速度に関する研究（On the Estimation Rate of Bayesian PINN for Inverse Problems）

田中専務拓海さん、最近若手が「PINNってすごい」って言うんですが、正直何がどうすごいのかよくわからなくてして、実運用で何が変わる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！まず結論から言うと、今回の論文は「データと物理法則を同時に使う学習で、推定の速さ（収束速度）を数学

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全域材料応答の不確実性予測のためのベイズニューラルネットワーク（Bayesian neural networks for predicting uncertainty in full-field material response）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「材料解析にAIを入れれば時間もコストも減る」と言うんですが、どこまで信頼していいのか見当がつかず困っています。今回の論文はその疑問に答えてくれますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は「予測するだけでなく、その予測の不確かさを同時に示

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リカレント確率的構成ネットワークによる時系列データ解析（Recurrent Stochastic Configuration Networks for Temporal Data Analytics）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「時系列データには最新のリカレント系が必要です」と言ってきて困っております。どんなものか全体像を簡単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！簡単にいうと、この論文は「扱いにくい時系列データを、ランダム化と監督的構成で段階的に組み立

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Older and Wiser: The Marriage of Device Aging and Intellectual Property Protection of Deep Neural Networks（デバイス劣化と深層ニューラルネットワークの知的財産保護の融合）

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『最新の論文で芯のあるIP保護ができるらしい』と聞きまして、正直ピンと来ておりません。自分たちの工場で使うAIモデルをどう守るのか、コスト対効果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！大丈夫、分かりやすくお伝えしますよ。要点

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誘電緩和スペクトルからの土壌水分特性推定（Estimation of the Soil Water Characteristics from Dielectric Relaxation Spectra – a Machine Learning Approach）

田中専務拓海先生、最近うちの現場でも地下水や土の水分がらみの問題が増えてきてましてね。論文で見かけた「誘電緩和スペクトル」とか「機械学習で土の水分特性を推定する」って話、正直何をどうすればいいのか全然わかりません。要するにどんな話なんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大

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XBG: End-to-end Imitation Learning for Autonomous Behaviour in Human-Robot Interaction and Collaboration（XBG: 人間-ロボット相互作用と協働におけるエンドツーエンド模倣学習による自律行動生成）

田中専務拓海さん、最近部署で「ロボットが人に合わせて動けるようになる」という論文が話題になっていると聞きました。要するにうちの現場でも使えるものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！XBGという研究は、ロボットの外界認識からそのまま動作までを学ぶ「模倣学習（Imitat

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相乗的深層グラフクラスタリングネットワーク (Synergistic Deep Graph Clustering Network)

田中専務拓海先生、最近部下から「この論文がいいらしい」と言われたのですが、何をしたくてどう変わるのか、正直ピンと来ません。ウチの現場に入れて投資に値す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、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。結論だけ先に言うと、この論文は『

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