スパイクニューラルネットワークによる教師あり電波干渉検出（Supervised Radio Frequency Interference Detection with SNNs）
田中専務拓海先生、今日は論文の要点を簡単に教えてください。部下から「SNNがRFIを自動で検出できる」と聞いて驚いていますが、正直よくわかりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しい単語は噛み砕いて説明しますよ。結論を先に言うと、この研究は「スパイクニューラルネットワ
Neural Networks
4680ダッカ市の短期電力需要予測：CNNと積み重ねた双方向LSTMの活用（Short-Term Electricity Demand Forecasting of Dhaka City Using CNN with Stacked BiLSTM）
田中専務拓海先生、電力の需要予測の論文があると聞きました。経営としては設備の稼働計画や投資判断に直結するので興味がありますが、正直言ってアルゴリズムの話は苦手です。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！大丈夫です、噛み砕いて説明しますよ。結論から言うと、この
変数スケーリングによる高速・効率的なPINN訓練法（VS-PINN） — VS-PINN: A fast and efficient training of physics-informed neural networks using variable-scaling methods for solving PDEs with stiff behavior
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“PINN”という言葉を聞くようになりまして、当社でも使えるのか気になっています。これって要するに何ができる技術なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！PINNはPhysics-Informed Neural Ne
説明可能なグラフニューラルネットワークが抱える脆弱性（Explainable Graph Neural Networks Under Fire）
田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。最近、部下が「説明できるAI（Explainable AI）を採用すべきだ」と騒いでおりまして、特にグラフを扱うモデルが話題になっています。ただ、現場で使えるかどうか不安でして、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
時系列解析：昨日、今日、明日（Time Series Analysis: yesterday, today, tomorrow）
田中専務拓海先生、最近部下から時系列解析を使って需要予測しようと言われまして、深層学習がいいって話なんですが、本当に導入すべきでしょうか。投資対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論だけ先に言うと、この論文は「深層学習やカーネル法がいつも古典手法を上回
グラフ・コルモゴロフ＝アーノルド・ネットワーク（Graph Kolmogorov-Arnold Networks）
田中専務拓海先生、最近社内で「GKAN」という論文の話が出ましてね。正直、タイトルを見ただけで頭が痛くなりました。これ、要するに何が違うんでしょうか。投資する価値はありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！GKANはGraph Kolmogorov-Arnold Network
等変性を持つニューラル・タングジェント・カーネル（Equivariant Neural Tangent Kernels）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、社内で『等変性（equivariance）が重要だ』と聞くのですが、正直ピンと来ていません。今回の論文は何を示したのですか？投資対効果の観点で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要
MolX：マルチモーダル拡張による大規模言語モデルの分子学習強化（MolX: Enhancing Large Language Models for Molecular Learning with A Multi-Modal Extension）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、若手が『MolXって論文がすごい』と言っていて、でも私、化学の専門用語も多くてピンと来ないんです。要するに社内で使えるのか、投資対効果はどうか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！まず結論を短く言うと、大規模言語
分散型マルチモーダルセンサの視点不変性を実現する条件付きニューラルネットワーク FlexLoc（FlexLoc: Conditional Neural Networks for Zero-Shot Sensor Perspective Invariance in Object Localization with Distributed Multimodal Sensors）
田中専務拓海先生、今日はFlexLocという論文の話を伺いたいのですが、要点を簡単に教えていただけますか。現場のセンサをうまく使えるかが心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！FlexLocは現場のセンサが少し向きや位置を変えてしまっても、追加の校正データなしで正確に場所を特
何を学ぶべきかを学ぶ――異種観測から共通変数と因果的関係を見出す手法（On Learning What to Learn）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、複数の機器やセンサーから違うデータを同時に取るようになって、何を学習の入力にすべきか迷っております。こういう論文があると聞いたのですが、成果を経営判断に結びつけるにはどう考えればよいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！複数