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Neural Networks

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分類タスクにおける深層ニューラルネットワークの量子化と解釈可能学習スキーム（Quantized and Interpretable Learning Scheme for Deep Neural Networks in Classification Task）

田中専務拓海さん、お忙しいところすみません。部下から『モデルを軽くして解釈性を上げれば現場で使える』と言われたんですが、正直ピンと来ないんです。量子化とかサリエンシーとか、うちの現場に役立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、まず安心してください。今日は三点に

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ダイナミックシーン解析・物体検出・モーショントラッキングのための深層学習とハイブリッド手法（Deep Learning and Hybrid Approaches for Dynamic Scene Analysis, Object Detection and Motion Tracking）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下からAIで防犯カメラを賢くしたらいいと言われまして、論文があると聞きました。ざっくり言うと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！本論文は結論ファーストで言うと、録画と検索の効率を大幅に上げるために、物体検

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レーザー誘導による物理的バックドア攻撃（LaserGuider: A Laser Based Physical Backdoor Attack against Deep Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近の論文で「レーザーを使ったバックドア攻撃」ってものが出てきたと聞きました。現場で起こりうる話なんでしょうか。正直、光でコンピュータを困らせるイメージが湧かなくてして、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！一言で言うと、大丈夫です—現実的なリス

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Deep-Unrolling Multidimensional Harmonic Retrieval Algorithms on Neuromorphic Hardware（ニューロモルフィック・ハードウェア上の深層展開型多次元ハーモニック検出アルゴリズム）

田中専務拓海さん、最近社員から「ニュー○○って論文読め」とか言われて困っているんです。要するにうちの現場で効果あるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。論文の要点は「高精度な信号検出を低消費電力で実現する方法」を示しているだけですよ。順を追って説明しますね。

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ProtBoost：Py-Boostとグラフニューラルネットワークによるタンパク質機能予測（ProtBoost: protein function prediction with Py-Boost and Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近社内で「タンパク質の機能をAIで予測する」と聞いて焦っております。うちの工場にどう役立つんでしょうか？そもそも何をどう学んだら良いのか見当もつきません。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。要点を3つで先にお伝えしますよ。今回紹介する

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芸術的署名の学習：対称性発見と芸術的スタイル（Learning Artistic Signatures: Symmetry Discovery and Artistic Style）

田中専務拓海さん、この論文って芸術の“スタイル”を機械に学ばせる話だと聞きましたが、要点を教えていただけますか。正直、私も部下に説明を求められて困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、この研究は「スタイルとは何か」を新しく定義

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大規模量子ニューラルネットワークを限られたキュービットで実行する切断手法（Cutting is All You Need: Execution of Large-Scale Quantum Neural Networks on Limited-Qubit Devices）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、うちの若手が量子コンピュータを持ち出してきて、何やら大掛かりな話を始めたのですが、正直言って何ができるのかピンと来ていません。NISQだとかHQNNだとか、聞き慣れない専門用語ばかりでして、結局どこに投資すればいいのか判断できないのです。AI

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MTSpark: Enabling Multi-Task Learning with Spiking Neural Networks for Generalist Agents（MTSpark: スパイキングニューラルネットワークによる汎用エージェント向けマルチタスク学習の実現）

田中専務拓海先生、最近若手から「スパイキングニューラルネットワークを使えば低消費電力でマルチタスク学習ができる」と聞いたのですが、本当に現場で使える技術なんでしょうか。投資対効果の観点で知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果も見えてき

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Deep Operator Networksによる隠れた物理法則とシステムパラメータの学習 (Learning Hidden Physics and System Parameters with Deep Operator Networks)

田中専務拓海先生、最近部署から『センサーのデータだけで現場の仕組みを推定できる論文がある』と聞きまして、正直よく分からず困っています。うちの現場にも適用できるものなのか、まずは結論だけ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！結論から申しますと、この研究は『少ないセン

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有効ランクと階段現象 — Effective Rank and the Staircase Phenomenon: New Insights into Neural Network Training Dynamics

田中専務拓海先生、最近部下から「ニューラルネットの学習の話」の資料を渡されまして。論文は読めと言われるのですが、専門用語が多くて困っています。要するに何が新しいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言えば、この論文は「学習中にネットワークが実際に何個の特徴を効率的に

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