2023年3月– date –

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。  この論文は、時系列異状検知に対して強力なフレームワークNCADを提案します。予測モデルでもなく、表現豊かな表現モデルにデータ拡張を組み合わせます。わずかなラベル付きデータ...

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。 この論文では、GANの時系列データ生成への適用研究をレビューしています。 GANそのものおよび時系列ならではの課題を解決して有用な成果を発揮しています。一方で、 プライバシー保護は...

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。 この論文は、グラフ・ニューラルネットワーク GNNの表現力の強さを活用して、柔軟かつ複雑な構造への展開についてのレビューし、 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題について...

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。  この論文は、VAEを基本にしたブロック処理を積層、計算負荷も低減しています。さらに、グラフ学習モジュールを組み込むことにより性能と説明性を向上しています。

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。 この論文では、多変量時系列データの特徴、結果の利用目的を考慮して、新たなフレームワークMTAD-GATを構築しています。 単変量を束ねた一括処理ではなく、変数間に関係性がみられるケ...

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。 この論文では、時系列データの予測について深層学習がどのように適用されているか概観しています。 #AI, #DL, #時系列, #予測

少し古い投稿ですが、製造業でもよく用いられる時系列データでの異状検知についての最新技術のサーベイ論文を紹介しました。 https://ai-scholar.tech/articles/survey/ad_survey

KPMG Japan 製造セクター顧問として、半導体産業の動向について特別対談を行いました。 KPMG Japan Insight Plusにユーザ登録の上、下記のサイトをご参照ください。 半導体特別対談　第2回「半導体産業を読み解く」（前編） 半導体特別対談　第2回「半導体...

2022年11月から2023年1月までの実績６件をアップデートしました。 /https://amiko.consulting/home/achievements/