単一量子ビット量子ニューラルネットワークによる回帰と分類（Regression and Classification with Single-Qubit Quantum Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近よく聞く量子コンピュータの話ですが、弊社のような中小メーカーにとって本当に意味がある技術なのでしょうか。部下から『量子でAIを』と急かされていて、何を基準に投資判断をすべきか悩んでいます。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論から。今回の論文は単
Neural Networks
4704屋内パスロス予測における事前学習済みビジョントランスフォーマの適用（Pretrained Vision Transformers for Indoor Pathloss Prediction）
田中専務拓海さん、最近社内で『屋内の電波地図をAIで作れる』って話が出ましてね。要するに現場の建物図だけで電波の届きやすさを予測できると聞きましたが、本当ですか。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。今回の論文は建物の間取りや壁の特性から、各地点のパスロス
メディア間の視聴者重複グラフを用いた報道の事実性と政治的偏向の予測（MGM: Global Understanding of Audience Overlap Graphs for Predicting the Factuality and the Bias of News Media）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「メディアの偏りをAIで見るべきだ」と言い出して困っているんです。要するに何が新しいのか、投資する価値がある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！田中専務、それは重要な問いです。結論を先に言うと、この研究は「新聞やサイト同士の
ソフトラベル対ハードラベル学習の理論解析（A Theoretical Analysis of Soft-Label vs Hard-Label Training in Neural Networks）
田中専務拓海さん、お時間よろしいですか。部下から『知識蒸留（Knowledge Distillation）で小さなモデルが良くなるらしい』と聞かされて、正直ちんぷんかんぷんでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的にお伝えしますよ。今回の論文は、先生がおっしゃる『小さな
深いフィードフォワードニューラルネットワークの高次導関数を計算する準線形アルゴリズム（A Quasilinear Algorithm for Computing Higher-Order Derivatives of Deep Feed-Forward Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近部下から「高次の微分が重要だ」と言われまして、正直ピンと来ません。うちの事業で具体的に何が変わるのか、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、簡単に整理しますよ。結論から言うと、この論文は高次導関数を従来の指数時間ではなく準線形時
グラフクラスタリングにおける「One Node One Model」──欠けていた半分の特徴を生かす新パラダイム（One Node One Model: Featuring the Missing-Half for Graph Clustering）
田中専務拓海先生、最近部下に「グラフニューラルネットワーク（GNN）がすごいらしい」と言われてましてね。うちの現場にも役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Graph Neural Networks（GNN／グラフニューラルネットワーク）は関係性を扱うモデルですよ。
乳房超音波画像に対するテキスト誘導拡散ベースの敵対的攻撃（Prompt2Perturb (P2P): Text-Guided Diffusion-Based Adversarial Attacks on Breast Ultrasound Images）
田中専務拓海先生、最近部下が『この論文読め』と持ってきてですね。医療画像に対する敵対的攻撃って、うちみたいな製造業にどう関係するかイメージが湧かなくて…。まずは要点を手短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！端的に言うと、この論文は「テキストから拡散モデルを使っ
グラフにおけるセンシティブ属性なしの反事実で公平なGNNを目指す（Towards Fair Graph Neural Networks via Graph Counterfactual without Sensitive Attributes）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「公正（フェア）なグラフ学習が重要だ」と言うんですが、正直ピンと来ないんです。要点を簡単に教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。まず、Graph Neural Networks (GNN)（グラフニューラルネット
予測区間生成ニューラルネットワークを用いた知識論的不確実性低減のための適応サンプリング（Adaptive Sampling to Reduce Epistemic Uncertainty Using Prediction Interval-Generation Neural Networks）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。最近、部下から『不確実性を減らす適応サンプリング』って論文が良いと聞いたんですが、正直何を言っているのかよく分かりません。投資対効果の観点でざっくり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、簡単に言うとこの論文は『限られた実験予
グループ等変性ニューラルネットワークの計算効率を改善する図式的アプローチ（A Diagrammatic Approach to Improve Computational Efficiency in Group Equivariant Neural Networks）
田中専務拓海さん、最近部下が『グループ等変性ニューラルネットワーク』がいいって言ってきましてね。正直言って何がどう良いのかさっぱりで、まずは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！簡単に言うと、データに持っている‘図形の性質’を活かして学習効率を上げる手法です