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Neural Networks

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Photometric Redshifts Probability Density Estimation from Recurrent Neural Networks in the DECam Local Volume Exploration Survey Data Release 2（リカレントニューラルネットワークを用いたDECam局所ボリューム探索サーベイ：光学赤方偏移の確率密度推定）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「天文学でAIが活躍している」と言うんですが、正直ピンと来ないんです。今回の論文は何を成し遂げたんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は「写真（フォトメトリック）のデータから、天体の赤方偏移を推定し、その不確かさを確率として出す方

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時系列グラフニューラルネットワークによる論文推薦（Temporal Graph Neural Network-Powered Paper Recommendation on Dynamic Citation Networks）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が『引用ネットワークに時刻を入れて推薦する論文がある』って言うんですが、何が大事なんでしょうか。AIの導入で本当に現場の探索が楽になるのか見当がつかなくて。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点はシンプルです。論文の関係は時間で変わるため、その「時間

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剛性線形微分方程式に対するPhysics-Informed Neural Networksの安定性解析 (Stability Analysis of Physics-Informed Neural Networks for Stiff Linear Differential Equations)

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『PINNsが剛性(stiff)問題を効率的に解けるらしい』と聞きまして、費用対効果の観点で本当に導入検討に値するのか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！まず結論を簡単に。今回の研究は、Physics-In

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発散のない応力場の代理モデルのための物理エンコード型フーリエニューラルオペレーター（A physics-encoded Fourier neural operator approach for surrogate modeling of divergence-free stress fields in solids）

田中専務拓海先生、最近若手が持ってきた論文に『physics-encoded Fourier neural operator』ってありますが、何をどう変えるものなのか端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、この手法は「物理の制約をネットワーク構造に

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ブール充足可能性に関する近似アルゴリズムを通したGNNの理解（Understanding GNNs for Boolean Satisfiability through Approximation Algorithms）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部署で若手から「GNNを使えば難しい組合せ最適化が解ける」と聞きまして、何をどう信じればいいのか分からず困っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！GNNはGraph Neural Networks (GNN、グラフ構造のニュー

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リキッド量子ネットワークと連続時間再帰量子ニューラルネットワーク（Liquid Quantum Networks and Continuous-Time Recurrent Quantum Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近“Liquid Quantum Networks”とか“CTRQNet”って論文が話題だと聞きましたが、うちのような伝統的な製造業にも関係ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、結論から言うと、関係は十分にありますよ。要点は三つです。第一に、量子

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概念の数学的構造について機械学習が示すこと (What Machine Learning Tells Us About the Mathematical Structure of Concepts)

田中専務拓海先生、最近若手から「概念の数学的構造」って論文が良いと聞いたのですが、正直何を勉強すれば現場で使えるのか分からなくて困っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しが立てられますよ。まず結論を短く言うと、この研究は「概念を表す数学的な

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非線形力学系の制御パラメータを含む機械学習（Machine Learning of Nonlinear Dynamical Systems with Control Parameters Using Feedforward Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「非線形の振る舞いをAIで予測できる」と聞きまして、現場で使えるものか気になっております。要は設備の不安定化を事前に察知できる、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！大丈夫、要点を先に3つだけお伝えしますよ。1つ目、今回の研究は

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適応スパースL0正則化によるモデルのロバスト性評価（Evaluating Model Robustness Using Adaptive Sparse L0 Regularization）

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「L0っていう攻撃に備えろ」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これってうちの生産ラインに関係があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、わかりやすく説明しますよ。まずL0というのはL0 norm（L

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放射熱伝達最適化問題に対する深層強化学習（Deep Reinforcement Learning for Radiative Heat Transfer Optimization Problems）

田中専務拓海さん、最近部下から『強化学習で設計最適化ができる』って聞いたんですが、放射熱の最適化にも使えると聞いて驚きました。本当にうちのような製造業でも意味があるのでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、放射熱（thermal radiation）に関する最適化も強

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