説明可能な交通流予測のための大規模言語モデル応用（Traffic Flow Prediction with Large Language Models: xTP-LLM）
田中専務拓海先生、最近部下から『交通予測にAIを使えば効率が上がる』と聞くのですが、正直どこまで現実的なのか分かりません。今回の論文は何を変えるんでしょうか。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。端的に言うと、この論文は大規模言語モデル（Large Lan
Neural Networks
2882日次先物電力価格の確率的予測に関するオンライン適合化ニューラルネットワークアンサンブル（On-line Conformalized Neural Networks Ensembles for Probabilistic Forecasting of Day-Ahead Electricity Prices）
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「確率的な電力価格予測が重要だ」と言われているのですが、正直言って違いがよく分からないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まずは結論を一言で言うと、大事なのは「未来の電気料金を一本の予測値で示すのではなく、どれくらい不
深層ニューラルネットワークの情報理論的汎化境界（Information-Theoretic Generalization Bounds for Deep Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「深層学習は層が深いほど賢くなる」と言うのですが、本当に層の深さが効いているのか疑問でして。要するに、どこが変わったということですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、深さの効果を「情報の流れ」という視点で整理すると分かりやすいですよ。要点
グラフニューラルネットワークを用いた推定誤差最小化のための分散学習戦略 (Decentralized Learning Strategies for Estimation Error Minimization with Graph Neural Networks)
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「分散学習」だの「GNN」だの言い出して、正直何が何やらでして。今回の論文はうちの工場や現場にとって実務的にどう役に立つんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく整理しますよ。端的に言えばこの論文は、現場に散らばるセンサや端末
二相ダルシー流のシミュレーションと予測のための知識ベース畳み込みニューラルネットワーク（Knowledge-Based Convolutional Neural Network for the Simulation and Prediction of Two-Phase Darcy Flows）
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、現場から「AIで流体の予測ができるらしい」と聞きまして、正直ピンと来ていません。うちの油圧系の現場や地下の貯留層のような『層が不連続』な場合でも本当に使えるんでしょうか。投資対効果や現場導入の不安も大きいのです。まずは要点だけでいいので教えてい
ポンプ貯蔵式水力発電所における電気・水力データ融合のためのグラフニューラルネットワーク（Graph Neural Networks for Electric and Hydraulic Data Fusion to Enhance Short-term Forecasting of Pumped-storage Hydroelectricity）
田中専務拓海先生、最近部下からポンプ貯蔵式水力発電所のデータをAIで予測して運用を効率化できると聞かされまして。正直、電気と水のデータを一緒に扱うなんてイメージが湧かないのですが、何が変わるというのですか。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。要点は三つで、
Dendrites endow artificial neural networks with accurate, robust and parameter-efficient learning（樹状突起が人工ニューラルネットワークに正確で堅牢かつパラメータ効率の良い学習をもたらす）
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。今日の論文って、要するにうちのような古い製造業がAIを導入するときに、学習コストや過学習の不安を減らせるという理解で合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りです。まず結論を一言で言うと、この研究は神経生物学で重要な“
イベントベース自動車データを考慮したスパイキングニューラルネットワークパラメータの影響を研究する方法論（A Methodology to Study the Impact of Spiking Neural Network Parameters considering Event-Based Automotive Data）
田中専務拓海さん、最近部下からスパイキングニューラルネットワークって話を聞きまして、何やら省エネで自動運転に良いらしいんですが、我々の現場で本当に使えるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！スパイキングニューラルネットワーク、略してSNN（Spiking Neural Net
知識グラフにおける理解可能な人工知能（Comprehensible Artificial Intelligence on Knowledge Graphs）
田中専務拓海さん、最近部下が「知識グラフを使った説明可能なAIが重要です」と言うのですが、正直ピンと来ません。これって要するに何が変わるということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、これまでブラックボックスだったAIの出力を、人が理解できる形で説明したり、背景と
高次元でのスムーズ関数学習：スパース多項式から深層ニューラルネットワークへ（Learning smooth functions in high dimensions: from sparse polynomials to deep neural networks）
田中専務拓海さん、最近の論文で「高次元のスムーズ関数を学ぶ」って話を聞きましたが、要するに我々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、一緒に整理していきますよ。結論から言うと、この研究は「限られた観測データから多変数の滑らかな関数を効率的に近似できる