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Neural Networks

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人工ニューラルネットワークによる貧血の識別と分類：三つのモデルの比較分析 (THE IDENTIFICATION AND CATEGORIZATION OF ANEMIA THROUGH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: A COMPARATIVE ANALYSIS OF THREE MODELS)

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。最近、部下から「AIで検査データを見れば貧血の種類まで判る」と聞かされまして。正直、何がどう違うのか見当もつきません。導入に金をかける価値があるのか、まずそこが知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。今回は貧

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異種グラフニューラルネットワーク用アクセラレータフロントエンド GDR-HGNN（GDR-HGNN: A Heterogeneous Graph Neural Networks Accelerator Frontend with Graph Decoupling and Recoupling）

田中専務拓海先生、最近の論文で「GDR-HGNN」ってのを目にしたんですが、正直言って名前だけではピンと来ません。要するに現場で何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！GDR-HGNNは、大物理的な変化ではなく、データの扱い方を工夫して既存ハードをぐっと速くする手

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時系列一般化推定に関する進化グラフ研究（TEMPORAL GENERALIZATION ESTIMATION IN EVOLVING GRAPHS）

田中専務拓海先生、最近部下から「グラフのAIが時間とともに劣化する」と聞きまして、何が問題なのか見当もつきません。要は、うちの業務データにも影響ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、進化するグラフではモデルの性能が「時間と共に確実に」落ちる傾向があり、

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混合ノイズに対する品質認識学習—QMix: Quality-aware Learning with Mixed Noise for Robust Retinal Disease Diagnosis

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『病院の画像データにAIを使おう』と言われているのですが、現場の写真がボケていたり、ラベルが間違っていることがあると聞きまして、そもそも学習がうまくいくのか不安なのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！写真の品質の問題とラベルの誤り、両方

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トラックにおける追い越し予測（Predicting Overtakes in Trucks Using CAN Data）

田中専務拓海先生、最近、部下から「トラックの運行にAIを入れるべきだ」と言われまして、具体的に何ができるのか分からず焦っております。今回の論文はトラックの「追い越し」を予測する研究だと聞きましたが、現場で役に立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ この論文は車内のCAN（C

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物理法則を利用したニューラルネットとガウス過程のためのラベル伝播訓練法（Label Propagation Training Schemes for Physics-Informed Neural Networks and Gaussian Processes）

田中専務拓海先生、最近社内で「物理法則を組み込んだAI」って話が出ているんですが、正直よく分からないんです。今回の論文は何を変え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！結論を先に言うと、この論文はデータが少ない場面で「物理法則」を活用するAIの学習を賢く拡張し、予測

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1次元振動被積分関数の積分をFLOP効率よく行うニューラルネットワーク — Neural networks can be FLOP-efficient integrators of 1D oscillatory integrands

田中専務拓海さん、最近部下が「ニューラルネットで積分を速くできるらしい」と言ってきて困っているのですが、要するに何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言えば、ある種類の「振動する1次元関数」の積分を、従来の数値積分より少ない計

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ビデオにおける半教師あり行動認識のためのTransformer‑ResNetハイブリッド手法（ActNetFormer） — ActNetFormer: Transformer-ResNet Hybrid Method for Semi-Supervised Action Recognition in Videos

田中専務拓海先生、部下から「動画解析にAIを入れれば現場監視や品質検査が効率化する」と言われまして、正直何から手を付ければよいか分かりません。今回の論文は何が新しいんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論としては「少ない手作業ラベルで動画中の行

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時空間深層ニューラルネットワークによる季節的火災予測（Seasonal Fire Prediction using Spatio-Temporal Deep Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下に『季節先読みで火災を予測できる』なんて話を聞きまして、正直ピンと来ません。うちのような現場に何か役に立つんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦る必要はありませんよ。要するに季節スケールで火災の発生しやすさを予測する研究があって、それを

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暗黙的ニューラルネットワークにおける潜在表現の影響を探る（Studying the Impact of Latent Representations in Implicit Neural Networks for Scientific Continuous Field Reconstruction）

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「連続場の再構成にIMPLICIT NEURAL NETWORKを使えるらしい」と聞きまして。正直、何が新しいのかさっぱりでして、現場に入れて本当に投資対効果が出るのか判断できません。率直に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴

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