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Neural Networks

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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

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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、

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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“

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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

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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

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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

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脳腫瘍セグメンテーションの影響ベース説明手法（Influence based explainability of brain tumors segmentation in multimodal Magnetic Resonance Imaging）

田中専務拓海先生、最近部下が「AIの説明性が大事だ」と言うのですが、実際どんな技術が進んでいるのでしょうか。うちの現場に関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！最近の研究で、医療画像の自動判定結果を「誰のデータが影響したか」で説明する方法が出てきていますよ。大丈夫、一緒に

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敵対的ロバストネスの評価：FGSM と Carlini–Wagner 攻撃の比較と防御的蒸留の役割 (Evaluating Adversarial Robustness: A Comparison Of FGSM, Carlini–Wagner Attacks, And The Role of Distillation As Defense Mechanism)

田中専務拓海先生、最近部下が「敵対的攻撃に備えろ」と言ってきて困っているのです。そもそも何が問題なのか、実務で見るべきポイントを教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理すれば落ち着いて対処できますよ。結論を3点で言うと、(1) 画像系の深層モデルは小さ

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高速かつ高精度な分子動力学のための拡張Deep Potentialモデル：水和電子への応用（Enhanced Deep Potential Model for Fast and Accurate Molecular Dynamics; Application to the Hydrated Electron）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『AIで物理シミュレーションが速くなる』と聞かされているのですが、論文を読むと専門語ばかりで参っております。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！大丈夫、一緒に整理していけば必ずわかりますよ。結論から言うと、こ

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Affineエンコーダ・デコーダを備えたスパイキングニューラルネットワークによる安定学習（Stable Learning Using Spiking Neural Networks Equipped With Affine Encoders and Decoders）

田中専務拓海先生、最近スパイキングニューラルネットワークという言葉を聞きましてね。現場の若手から導入したらいい、と言われるのですが、正直よく分からなくて困っております。何ができて、我が社の投資に見合うのか、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、落ち着

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