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Neural Networks

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分離表現学習によるグラフニューラルネットワークのサイズ一般化の向上（Enhancing Size Generalization in Graph Neural Networks through Disentangled Representation Learning）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「GNNが大きいグラフに弱い」と言い出して困っているんですが、そもそもGNNって何が得意で何が苦手なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！GNNはGraph Neural Network（グラフニューラルネットワーク）の略で、ネットワーク

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複数独立学習済みニューラルネットワークの統合（MeGA: Merging Multiple Independently Trained Neural Networks Based on Genetic Algorithm）

田中専務拓海先生、最近部下から「学習済みモデルを合体させるといい」と聞いたのですが、何をどう合体させるのか全く見当がつきません。お手柔らか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！簡単に言うと、これは既に学習した複数のニューラルネットワークの“重み”を最適に組み合わ

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適応型インターフェースPINNs（AdaI-PINNs）—Adaptive Interface-PINNs (AdaI-PINNs): An Efficient Physics-informed Neural Networks Framework for Interface Problems

田中専務拓海さん、最近うちの現場で「AIで物性の境界を扱う」とか言われているんですが、正直ピンと来ていません。今回の論文は何を変えるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、この論文は「材料や領域が急に変わる場所（インターフェース）」をAIで正確かつ効率よく扱えるよ

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LINKGPT: Teaching Large Language Models To Predict Missing Links（LINKGPT：大規模言語モデルに欠落リンク予測を教える）

田中専務拓海先生、最近話題の論文を部下が持ってきたのですが、題してLINKGPTというものでして。大きく何が変わるのか、まず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！要点だけを先に申し上げますと、LINKGPTは大規模言語モデル（Large Language M

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新規ドラッグデザインにおける拡散モデル（Diffusion Models in De Novo Drug Design）

田中専務拓海先生、最近議員が『拡散モデルが薬の候補を作る』って言ってましてね。現場の若手がAI導入を勧めてくるんですが、正直イメージがわかなくて困っています。これって要するにどういうことなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！拡散モデルは、わかりやすく言えば『汚れた絵をき

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1D 層流火炎の順問題と逆問題を解く物理インフォームドニューラルネットワーク（FlamePINN-1D） — FlamePINN-1D: Physics-informed neural networks to solve forward and inverse problems of 1D laminar flames

田中専務拓海先生、今日の論文の要旨をざっくり教えていただけますか。現場に持ち帰れるかどうか、その判断材料が知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論ファーストで行きますと、この論文は物理情報を組み込んだニューラルネットワークで火炎の順問題（物理量の計算）と逆問題（未知パ

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脳のような前向きニューラルネットにおけるヘッブ則と構造可塑性による教師なし表現学習（Unsupervised representation learning with Hebbian synaptic and structural plasticity in brain-like feedforward neural networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「ヘッブ則を使った脳っぽい学習が熱い」と聞いたのですが、正直何が従来のAIと違うのかが分からなくて困っています。要するに私たちの業務にどう役立つのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、短く三点で説明しますよ。第一に、これは教師データのラ

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360度画像意味通信のための活性化マップ基盤ベクトル量子化（Activation Map-based Vector Quantization for 360-degree Image Semantic Communication）

田中専務拓海先生、最近スタッフが360度画像を使ったVR案件を提案してきましてね。通信量が膨らむと言われて困っているのですが、論文で何かよい方法が出ていると聞きました。これって要するに何が違うのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、360度画像を送るときに『意

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階層的グラフニューラルネットワークによる確率的天気予報（Probabilistic Weather Forecasting with Hierarchical Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が天気予報のAIを導入したら現場が助かると言うんですが、論文を読めと言われても何が違うのか見当がつきません。要するにどこが新しいんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は確率的に“まとまりのある”予報を速く作れる点で大きく変わるんです。

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GENIE: Watermarking Graph Neural Networks for Link Prediction（グラフニューラルネットワークのリンク予測に対するウォーターマーキング）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「GNNにウォーターマークを入れればモデルの権利を守れます」と言うのですが、正直よく分からんのです。要するに何ができるようになるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明できますよ。今回の研究は、グラフデータを使うAI、特にリン

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