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Neural Networks

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メムリスタを使った無線重畳によるマルチセンサー推論の実装例（Over-the-Air Multi-Sensor Inference with Neural Networks Using Memristor-Based Analog Computing）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、うちの若手が「メムリスタを使った無線重畳の論文が来てます」と言うのですが、正直何がすごいのか掴めません。ざっくりで結構ですから、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、要点は3つで説明できますよ。第一に

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熱防護システムの統計設計とPhysics-Informed機械学習（Statistical Design of Thermal Protection System Using Physics-Informed Machine learning）

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。部下から「AIを使って熱防護材の設計を効率化できる論文がある」と聞いたのですが、正直デジタルは苦手でして、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ですね！大丈夫、噛み砕いて説明しますよ。要点は三つにまとめられます。物

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ニュートラル・タンジェント・カーネル（NTK）アプローチの問題点（Issues with Neural Tangent Kernel Approach to Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下が「NTK（ニューラル・タンジェント・カーネル）が〜」と騒いでおりまして、正直何をどう判断すれば良いのか分かりません。要するに論文は実務で使える指針になっていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ゆっくり整理しましょう。結論を先に言うと、この論

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GNNモデルの学習グラフをリンク窃取攻撃から守る（Graph Link Disguise: Protecting Training Graph from Link Stealing Attacks on GNN Models）

田中専務拓海先生、最近部下から「うちもGNNを使って取引先の関係性を分析すべきだ」と言われまして。ただ、社内のグラフデータが外部に漏れたり、構造を特定されるのが心配でして、何か対策はありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。まず今回の論文は

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都市予測における空間的不均衡を是正する手法（Mitigating Spatial Disparity in Urban Prediction Using Residual-Aware Spatiotemporal Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「AIで地域ごとの予測誤差を減らすべきだ」と言われまして。要はうちの配車や設備投資が偏らないようにしたいという話です。今回の論文はその話に関係ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ありますよ。端的に言うと、この研究は「都市をまたぐ予測で、ある地

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物理情報ニューラルネットワークの不均衡学習ベース・サンプリング法（An Imbalanced Learning-based Sampling Method for Physics-informed Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近社員から「物理情報ニューラルネットワークってどうなんですか」と聞かれまして、正直言ってピンと来ないのですが、要するにうちの現場に使えますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず一言で言うと、大丈夫です。Physics-informed Neural Netw

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再帰型ニューラルネットワークにおけるプルバックアトラクタの次元について（On the Dimension of Pullback Attractors in Recurrent Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「RNNの理論論文を読むとモデルの挙動が分かる」と言われて困っております。忙しい経営判断に直結する視点で、この論文の肝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、一緒にやれば必ずできますよ。要点を先に簡潔に言うと、この論文は「入力

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HI銀河スペクトルプロファイルの分類（Classification of HI Galaxy Profiles Using Unsupervised Learning and Convolutional Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から『ラジオ天文学のデータ解析でAIが効く』って話を聞いたのですが、正直何がそんなに変わるのかイメージできません。うちのような製造現場と何か関係あるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、それは要するに『大量で複雑なデータから本質的なパタ

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移動データとグラフニューラルネットワークを活用したCOVID-19予測（Leveraging Graph Neural Networks and Mobility Data for COVID-19 Forecasting）

田中専務拓海先生、最近部下から「移動データを使って感染予測ができるらしい」と言われまして、正直ピンと来ません。うちの現場に関係ある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、難しく聞こえますが本質はシンプルです。移動の履歴を地図のように描いて、そこに「感染の流れ」を

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天体スペクトルから星の大気パラメータを分離する敵対的生成ニューラルネットワーク（Disentangling stellar atmospheric parameters in astronomical spectra using Generative Adversarial Neural Networks. Application to Gaia/RVS parameterization）

田中専務拓海先生、最近部下が『GAN』だの『GANDALF』だの言って騒いでおりまして、落ち着いて概要を教えていただけますか。結局、何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、この研究は観測した星のスペクトルから、より正確かつ効率良く星の大気パ

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