Objective: The objective of the study is to investigate the expressive power of Graph Neural Networks (GNNs) compared to traditional Message Passing Neural Networks (MPNNs) by examining their adversarial robustness.

Target: The study targets researchers and developers working on graph-related tasks and interested in understanding the limitations of GNNs.

New Technology: The study introduces an adversarial framework to evaluate the expressive power of GNNs and develops efficient adversarial attacks for subgraph counting.

Summary: The study explores the expressive power of GNNs by focusing on their ability to count specific subgraph patterns. Through an adversarial robustness analysis, it is shown that more powerful GNNs fail to generalize even to small perturbations in the graph's structure. The study further demonstrates that these architectures also struggle to count substructures on out-of-distribution graphs.

Jargon:
1. Graph Neural Networks (GNNs): These are neural networks designed to operate on graph-structured data, allowing them to learn patterns and relationships within a graph.
2. Message Passing Neural Networks (MPNNs): These are a type of GNN architecture that iteratively update node embeddings based on the embeddings of their neighbors.
3. Adversarial Robustness: The ability of a system or model to withstand adversarial attacks, where small perturbations or modifications are made to the input data to deceive the model.

Business Ideas:
(1) Service Name: GraphAnalyzer
Target: Research institutions and companies analyzing graph-structured data.
Problem: Understanding the limitations of GNNs in accurately counting subgraph patterns.
Solution: GraphAnalyzer leverages the latest adversarial robustness techniques to evaluate the expressivity of GNNs for subgraph counting tasks.
Features: Accurate assessment of GNN capabilities, identification of vulnerable areas, comprehensive reporting of results.

(2) Service Name: GraphGuard
Target: Cybersecurity companies and organizations dealing with graph-based threat detection.
Problem: Identifying weaknesses in GNN-based threat detection systems.
Solution: GraphGuard evaluates the adversarial robustness of GNNs used for detecting malicious patterns in graph data, ensuring the reliability and effectiveness of these systems.
Features: Advanced adversarial testing, vulnerability analysis, recommendations for model improvement.

(3) Service Name: GraphBoost
Target: Pharmaceutical and biotech companies performing drug discovery and molecule analysis.
Problem: Assessing the limitations of GNNs in predicting molecular properties based on subgraph patterns.
Solution: GraphBoost offers an adversarial robustness assessment of GNNs for molecule property predictions, enabling companies to identify potential areas of inaccurate predictions.
Features: Customized subgraph counting attacks, model performance evaluation, benchmarking against industry standards.

目的: GNNのadversarial robustnessを調査し、その表現力が理論上の可能性よりも実際の達成力が劣っているかを明らかにすること。

新技術: GNNのadversarial robustnessの研究としては初めて、Traditonal MPNNよりも理論的にパワフルなGNNの対応力を興味深い結果を通じて明らかにする。

要約: GNNの表現力を調査するため、subgraph patternのカウント能力を用いてadversarial robustnessの概念を拡張し、小さな構造のグラフでもGNNが汎化できないことを示した。さらに、GNNが未知のグラフにおいてもサブストラクチャをカウントできないことを示した。

専門用語
(1) Graph Neural Networks (GNNs): グラフデータ上での機械学習モデルで、隣接ノードの情報を更新しながらグラフの埋め込み表現を学習する。
(2) Message Passing Neural Networks (MPNNs): GNNの一種で、メッセージパッシングと呼ばれる過程を通じてグラフの情報を伝達し、グラフの埋め込み表現を更新する。
(3) Subgraph counting: グラフ内の指定のパターン(サブグラフ)の個数を数えるタスク。

ビジネスアイデア
(1) サービス名: グラフデータに基づく推薦エンジン
ターゲット: オンラインショッピングサイトのユーザー
課題: ユーザーにとって興味のある商品やサービスを特定するのが難しい
解決策: GNNの表現力を活用し、ユーザーの購買履歴や関連する商品-サービスの情報を考慮した個別の推薦を提供する
機能一覧: ユーザーのプロフィールや行動履歴に基づく個別の商品推薦、類似ユーザーの購買データに基づくグループ推薦、特定のサブグラフパターンを含む商品を優先的に推薦する機能

(2) サービス名: ソーシャルネットワーク分析ツール
ターゲット: マーケティング担当者
課題: ソーシャルメディア上での顧客の意見やつながりを把握するのが困難である
解決策: GNNの表現力を活用し、ソーシャルネットワークのグラフ構造やユーザーの属性をもとに、特定の意見リーダーや影響力のあるユーザーを特定する
機能一覧: ユーザーの関係グラフに基づく意見リーダーの特定、特定のサブグラフパターンを含むユーザーを特定する機能、コミュニティの検出と解析

(3) サービス名: 薬剤探索支援システム
ターゲット: 医薬品開発者
課題: 新しい薬剤の発見や設計は時間とコストがかかる
解決策: GNNの表現力を活用し、既知の薬剤や化合物のデータベースから新しい潜在的な薬剤候補を推定する
機能一覧: 既知の化合物との類似性に基づく新しい薬剤候補の推定、特定のサブグラフパターンを含む候補化合物のフィルタリング、作用メカニズムの予測

Expressivity of Graph Neural Networks Through the Lens of Adversarial  Robustness

Objective: The objective of the research paper is to study the dynamics and impact of Algorithmic Recourse (AR), which generates counterfactual explanations for individuals facing adverse outcomes in machine learning algorithms.

Target: The target audience for the research paper is researchers and practitioners in the field of explainable artificial intelligence (XAI) and machine learning.

New Technology: The new technology being explored is Algorithmic Recourse (AR), which generates counterfactual explanations to help individuals improve their outcomes in machine learning algorithms.

Summary: The research paper investigates the dynamics of Algorithmic Recourse (AR) and its impact at the group level. It proposes a generalized framework for generating counterfactual explanations and explores the hidden external cost of recourse. Simulation experiments are conducted to evaluate the domain and model shifts resulting from counterfactual explanations, and strategies to mitigate these concerns are identified.

Jargon:
1. Counterfactual Explanations (CE): In the context of machine learning, counterfactual explanations refer to explanations that show how inputs into a model need to be changed to produce different outputs.
2. Algorithmic Recourse (AR): Algorithmic recourse involves generating counterfactual explanations to provide individuals facing adverse outcomes with actionable recommendations to improve their outcomes.
3. Explainable AI (XAI): Explainable AI refers to the field of research and techniques that aim to make machine learning models and their decisions more transparent and interpretable.

Business Ideas:
1. Service Name: Recourse Boost
Target: Financial institutions and credit agencies.
Problem: Many individuals face adverse outcomes in credit applications due to automated decision-making systems. They are often not provided with clear explanations on how to improve their creditworthiness.
Solution: Recourse Boost uses Algorithmic Recourse to generate personalized counterfactual explanations for denied credit applicants, guiding them on specific actions to improve their creditworthiness, such as adjusting their savings rate or reducing expenses.
Features: Customized counterfactual recommendations, personalized action plans, progress tracking, financial literacy resources.

2. Service Name: Career Path Refiner
Target: Job seekers and career professionals.
Problem: Many individuals struggle to understand why they are not getting job offers or promotions. The decision-making processes of hiring managers and automated screening systems are often opaque.
Solution: Career Path Refiner leverages Algorithmic Recourse to provide counterfactual explanations for job application outcomes. It helps individuals identify specific areas of improvement in their resumes, cover letters, or interview skills to increase their chances of success.
Features: Application analysis, personalized feedback, interview preparation, industry-specific tips and advice.

3. Service Name: Health Habits Advisor
Target: Individuals aiming to improve their health and well-being.
Problem: People often find it challenging to understand the impact of their daily habits on their overall health. Generic advice may not be actionable or relevant to their specific circumstances.
Solution: Health Habits Advisor uses Algorithmic Recourse to generate personalized counterfactual explanations for individuals' health habits. It helps them identify small changes they can make in their diet, exercise routine, or sleep patterns to achieve better health outcomes.
Features: Personalized health assessments, habit tracking, goal setting, progress monitoring, recipe and exercise recommendations.

目的: この研究の目的は、アルゴリズム的な手段で個別の対処策を見つける際に、内部的な経済力学という概念を考慮することです。

新技術: この研究では、アルゴリズム的な手段で対処策を見つける技術について取り上げています。

要約: 現在のアルゴリズム的な対処策の研究では、個別の場合に焦点を当てており、経済力学や影響のあるグループについての研究が不十分であると指摘しています。また、アルゴリズム的な手法による対処策の実装が、個別のみを考慮しているため、全体の影響も考慮する必要があると述べています。さらに、シミュレーション実験を通じて、アルゴリズム的な対処策の動的な変化を調査し、その影響を評価しています。

専門用語:
- Counterfactual Explanations (CE): モデルの出力を変えるための入力の変更方法を説明する手法。
- Algorithmic Recourse (AR): アルゴリズムに基づいて対処策を見つけること。
- Domain shift: データのドメイン(分布)が変化すること。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: クレジットアプリ改善サービス
ターゲット: クレジット審査で不採用になった個人
課題: クレジットアプリの自動判断による不採用
解決策: アルゴリズム的な対処策を提供し、個人のクレジットアプリを改善する方法を示す。
機能一覧: クレジットアプリのデータやクレジットスコアに基づいて、対処策を提案する。

(2) サービス名: 採用可能性分析サービス
ターゲット: 採用されなかった求職者
課題: 自動採用システムによる不採用
解決策: アルゴリズム的な対処策を提供し、求職者の自己分析と改善策を示す。
機能一覧: 求職者の履歴書やスキルに基づいて、改善策を提案する。

(3) サービス名: 製品品質向上アドバイザーサービス
ターゲット: 製品品質の改善を求める企業
課題: 自動品質評価による低品質な製品
解決策: アルゴリズム的な対処策を提供し、製品の品質向上策を示す。
機能一覧: 製品のデータや品質指標に基づいて、改善策を提案する。

Endogenous Macrodynamics in Algorithmic Recourse

Objective: The objective of the research is to develop a scalable and accurate method for counting occurrences of a given query graph in a large target graph.

Target: The target audience for this research is researchers and practitioners working in domains such as social network analysis, biology, risk management, and software analysis.

New Technology: The new technology described in the paper is DeSCo, a scalable neural deep subgraph counting pipeline that uses a combination of techniques including canonical partition, subgraph-based heterogeneous graph neural networks, and gossip propagation.

Summary: The paper addresses the challenges of subgraph counting by proposing DeSCo, a neural deep subgraph counting pipeline. DeSCo divides the target graph into smaller neighborhood graphs, uses an expressive graph neural network for counting in each neighborhood, and propagates counts using gossip propagation. The evaluation shows that DeSCo outperforms existing neural methods with significant improvement in count prediction accuracy.

Jargon:
1) Subgraph counting: The problem of counting the occurrences of a given query graph in a larger target graph.
2) Graph neural network: A type of neural network designed to process graph-structured data and extract useful information for tasks such as graph classification, link prediction, and subgraph counting.
3) Canonical partition: A technique that divides a large graph into smaller subgraphs while ensuring no missing or double-counting of subgraph occurrences.

Business Ideas:
(1) Service Name: GraphDetect
Target: Financial institutions dealing with money laundering detection on transaction networks.
Problem: Current methods for detecting money laundering rely on heuristic approaches that have limited scalability and accuracy.
Solution: GraphDetect uses DeSCo, a scalable neural deep subgraph counting pipeline, to accurately count occurrences of suspicious subgraph patterns in transaction networks, improving the detection of money laundering activities.
Features: Real-time monitoring of transaction networks, accurate identification of money laundering patterns, customizable detection rules, and integration with existing anti-money laundering systems.

(2) Service Name: MotifCount
Target: Researchers and analysts in the field of social network analysis.
Problem: Current methods for motif counting in social networks are limited in scalability and accuracy, making it difficult to identify important functional motifs in large networks.
Solution: MotifCount uses DeSCo, a scalable neural deep subgraph counting pipeline, to accurately count occurrences of motif patterns in social networks, enabling researchers to analyze the structure and evolution of social networks more effectively.
Features: Visual representation of motif patterns, statistical analysis of motif distribution, comparison of motif counts across different social networks, and integration with popular social network analysis tools.

(3) Service Name: BioGraphAnalytix
Target: Researchers in the field of biology analyzing complex biological networks.
Problem: Analyzing subgraph patterns in large biological networks is challenging due to the exponential complexity of subgraph counting.
Solution: BioGraphAnalytix uses DeSCo, a scalable neural deep subgraph counting pipeline, to accurately count occurrences of subgraph patterns in complex biological networks, enabling researchers to discover important functional motifs and understand biological processes better.
Features: Identification of rare subgraph patterns, enrichment analysis of subgraph occurrences, network visualization tools, and integration with popular bioinformatics platforms.

目的: この研究の目的は、大規模な対象グラフでの特定のサブグラフの出現回数を正確に予測するための汎用かつスケーラブルなディープサブグラフカウンティング手法を開発することです。

新技術: 提案された手法は、対象グラフを小さな近傍グラフに分割し、各近傍で正確にカウントを行うことができるサブグラフベースの異種グラフニューラルネットワークを使用し、ゴシップ伝播を用いてカウントの予測精度を向上させます。

要約: 研究では、大規模な対象グラフでの特定のサブグラフの出現回数を予測するためのディープラーニングベースの手法が提案されています。提案手法は、対象グラフを小さな近傍グラフに分割し、異種グラフニューラルネットワークを使用して各近傍でのカウントを行い、ゴシップ伝播を用いて予測精度を向上させます。

専門用語:
1. サブグラフカウンティング(Subgraph counting): 対象グラフ内での特定のサブグラフの出現回数を数える問題です。
2. 異種グラフニューラルネットワーク(Heterogeneous Graph Neural Network): 異なるタイプのノードやエッジを持つグラフに対してニューラルネットワークを適用する手法です。サブグラフの構造を考慮して情報を伝播させることができます。
3. ゴシップ伝播(Gossip Propagation): カウント情報を近隣のグラフに伝達する手法であり、サブグラフの出現回数を予測する際に役立つ帰納バイアスを利用します。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: サブグラフ解析ツール
ターゲット: データサイエンティストやネットワーク分析者
課題: 大規模なグラフデータの中から特定のパターンを探す際の効率性と精度の問題
解決策: DeSCoを利用して目的のパターンが出現する位置と回数を正確に予測するツールを提供
機能一覧: グラフデータのロード、サブグラフの出現位置と回数の予測、可視化、インタラクティブなクエリ設定

(2) サービス名: ソーシャルネットワークモチーフ分析
ターゲット: ソーシャルメディアマーケターやソーシャルネットワーク分析者
課題: ソーシャルネットワーク上での特定のモチーフの頻度と位置把握の難しさ
解決策: DeSCoを利用して目的のモチーフが出現する位置と頻度を正確に予測するツールを提供
機能一覧: ソーシャルネットワークデータの取り込み、モチーフの出現位置と頻度の予測、競合分析機能、レポート出力

(3) サービス名: 金融取引ネットワーク検知
ターゲット: リスク管理者や金融機関の監視部門
課題: 金融取引ネットワーク上でのマネーロンダリングなどの不正行為の検出の困難さ
解決策: DeSCoを利用して特定のパターンが出現する位置と頻度を正確に予測するツールを提供
機能一覧: 金融取引データの統合、パターンの出現位置と頻度の予測、リアルタイムモニタリング、不正行為のアラート、可視化機能

DeSCo: Towards Generalizable and Scalable Deep Subgraph Counting

Objective: The objective of this research is to investigate how active learning can be used to overcome confirmation bias in semi-supervised image classification.

Target: The target audience for this research is anyone who is interested in improving the performance of semi-supervised learning algorithms, especially in real-world scenarios.

New Technology: The new technology mentioned in this research is the integration of active learning and semi-supervised learning algorithms.

Summary: This research explores the combination of active learning and semi-supervised learning to improve the performance of image classification algorithms. The authors identify three real-world challenges that can introduce confirmation bias in semi-supervised learning and conduct experiments to demonstrate the effectiveness of active learning in mitigating these challenges. The results show that active learning can lead to better generalization performance in realistic data scenarios.

Jargon:
1. Confirmation bias: It refers to the tendency to interpret new information in a way that confirms one's preexisting beliefs or hypotheses.
2. Semi-supervised learning: It is a machine learning paradigm where a model learns from both labeled and unlabeled data to improve its performance.
3. Active learning: It is a machine learning approach where the model selects the most informative samples from an unlabeled data pool to be labeled by an oracle.

Business Ideas:
1) Service Name: "SmartLabeler"
Target: Data scientists and researchers in the field of image classification.
Problem: Limited availability of labeled data for training deep learning models.
Solution: SmartLabeler uses active learning techniques to intelligently select the most informative data samples for labeling, improving the efficiency of data annotation and reducing the labeling effort.
Features: Integration with popular deep learning frameworks, visual interface for reviewing and selecting samples, automatic retraining of models with newly labeled data.

2) Service Name: "BetterVision"
Target: Companies in industries such as e-commerce, healthcare, and security that rely on accurate image classification.
Problem: Low performance of image classification models due to limited labeled data.
Solution: BetterVision combines semi-supervised learning and active learning to leverage both labeled and unlabeled data, improving the accuracy and generalization of image classification models.
Features: Customizable training pipeline, automated data preprocessing, real-time monitoring and feedback on model performance, integration with existing data infrastructure.

3) Service Name: "AdaptiveClassifier"
Target: Small businesses and startups with limited resources for data labeling.
Problem: High cost and time required for manual data labeling in image classification tasks.
Solution: AdaptiveClassifier uses active learning algorithms to prioritize the most valuable data samples for labeling, reducing the overall labeling effort and cost.
Features: Integration with popular cloud storage platforms, collaborative annotation tools, automated data augmentation, transfer learning for improved performance.

目的: ユーザーが限られたラベル付きデータでセミスーパーバイズドイメージ分類の確認バイアスを克服する方法について理解する。

新技術: この研究では、アクティブラーニングをセミスーパーバイズド学習に組み込むことで、確認バイアスを克服する手法を提案しています。

要約: アクティブラーニングとセミスーパーバイズド学習の組み合わせに関する既存の研究は、主に既存のベンチマークデータセットで実施されたものであり、現実のデータシナリオには不十分であることがわかりました。実験では、仮想的なデータチャレンジでアクティブラーニングとセミスーパーバイズド学習を比較し、実世界の課題においてアクティブラーニングが確認バイアスを克服し性能を改善することを示しました。

専門用語:
- アクティブラーニング: ラベルがついていないデータから最も情報価値の高いデータを選択してアノテーションするための機械学習手法
- セミスーパーバイズド学習: ラベル付きデータとラベルがついていないデータを組み合わせて学習する機械学習手法
- 確認バイアス: 既存の信念や予測を確認する情報に対してバイアスがかかること

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: 画像分類アシスタント
ターゲット: オンラインストアの商品画像を分類する従業員
課題: 大量の商品画像を手作業で分類するのは時間と労力がかかる
解決策: アクティブラーニングを使用して、従業員が最も分類に貢献する可能性の高い画像を選定する
機能一覧: アノテーションの効果的な選択、分類モデルのフィードバック、分類の自動化

(2) サービス名: メディカルイメージチェッカー
ターゲット: 医療従事者
課題: 大量の医療画像を手動でチェックするのは時間がかかる
解決策: アクティブラーニングを使用して、最も異常なイメージを選択し、医療従事者が重要なケースに集中できるようにする
機能一覧: アノテーションの効果的な選択、異常検出のフィードバック、素早い画像チェック

(3) サービス名: ソーシャルメディアフォトクラスタリング
ターゲット: ソーシャルメディアマネージャー
課題: 大量のソーシャルメディアの写真を手動でクラスタリングするのは困難
解決策: アクティブラーニングを使用して、興味深い写真を選択し、マネージャーが写真を簡単に整理できるようにする
機能一覧: アノテーションの効果的な選択、クラスタリングのフィードバック、写真の自動タグ付け

How To Overcome Confirmation Bias in Semi-Supervised Image  Classification By Active Learning

Objective: The objective of the paper is to improve the performance of decentralized federated learning (DFL) by addressing the challenges of local inconsistency and local heterogeneous overfitting.

Target: The target audience for this research is researchers and practitioners in the field of machine learning and decentralized federated learning.

New Technology: The new technology proposed in the paper is the DFedADMM and DFedADMM-SAM algorithms, which utilize primal-dual optimization and sharpness-aware minimization to control model inconsistency and mitigate local heterogeneous overfitting in DFL.

Summary: The paper introduces the DFedADMM and DFedADMM-SAM algorithms for decentralized federated learning. DFedADMM uses primal-dual optimization to control model inconsistency, and DFedADMM-SAM enhances it further by employing sharpness-aware minimization to mitigate local heterogeneous overfitting. The algorithms are theoretically proven to have convergence rates and are empirically shown to outperform existing optimizers in terms of generalization and convergence speed.

Jargon:
(1) Decentralized federated learning (DFL): A distributed learning framework where data sharing is minimized and model aggregation is done without a centralized server.
(2) Local inconsistency: The differences or discrepancies in the model parameters obtained by different clients in the decentralized learning process.
(3) Local heterogeneous overfitting: The phenomenon where clients in decentralized learning gravitate towards their own local optima due to heterogeneous data and local updates, leading to degradation in convergence speed and generalization capacity.

Business Ideas:
(1) Service Name: FederLearn
Target: Enterprises with privacy concerns and large-scale distributed datasets.
Problem: Enterprises often face challenges in training machine learning models on sensitive and distributed data while ensuring privacy and minimizing communication costs.
Solution: FederLearn provides a decentralized federated learning platform using the DFedADMM algorithm, ensuring privacy, reducing communication burden, and improving model accuracy and convergence speed.
Features: Secure and privacy-preserving model aggregation, decentralized communication network, improved generalization and convergence speed.

(2) Service Name: SmartFleet
Target: Transportation companies with fleets of vehicles.
Problem: Transportation companies need to train machine learning models for tasks like route optimization and predictive maintenance but face challenges due to data privacy and communication constraints.
Solution: SmartFleet offers a decentralized federated learning solution using the DFedADMM-SAM algorithm, allowing transportation companies to collaboratively train models while preserving data privacy and minimizing communication.
Features: Decentralized model aggregation, privacy-preserving learning, improved model accuracy and convergence speed, fleet-wide insights and predictions.

(3) Service Name: HealthGuard
Target: Healthcare organizations with sensitive patient data.
Problem: Healthcare organizations struggle with training machine learning models on patient data while maintaining data privacy and complying with regulations.
Solution: HealthGuard provides a decentralized federated learning platform powered by DFedADMM and DFedADMM-SAM algorithms, enabling collaborative model training while ensuring privacy and regulatory compliance.
Features: Secure and privacy-preserving model aggregation, decentralized communication network, compliance with healthcare data regulations, improved model accuracy and convergence speed.

目的: 本研究の目的は、分散型連携学習(DFL)におけるモデルの不一致と不均一な過学習の問題に対処するための新しいアルゴリズムを提案することです。

新技術: 本研究では、DFedADMMとDFedADMM-SAMという新しいDFLアルゴリズムを提案します。これらのアルゴリズムは、モデルの不一致と不均一な過学習の問題を解決するためにデュアル変数と勾配の摂動を利用します。

要約: 本研究では、DFLにおけるモデルの不一致と不均一な過学習の問題に対処するための新しいアルゴリズムDFedADMMとDFedADMM-SAMを提案しました。これらのアルゴリズムは、デュアル変数を使用してモデルの一貫性を向上させ、勾配の摂動を使用してローカルな過学習を軽減します。理論的にも、収束速度の上限を示しました。実験結果では、他の既存のアルゴリズムと比較して、私たちのアルゴリズムがより優れた性能を発揮することを示しました。

専門用語:
1. デュアル変数: 二重分類問題で使用される変数で、目的関数と制約条件のバランスを取るために導入されます。
2. 勾配の摂動: モデルの勾配にわずかなノイズを加えることで、ローカルな過学習を防ぐ手法です。
3. 収束速度: アルゴリズムが最適解に収束する速度のことで、収束速度が速いほどアルゴリズムの性能が良いと言えます。

ビジネスアイデア:
1. サービス名: キッズAIアカデミー
ターゲット: 小学生とその保護者
課題: 小学生がAIや機械学習の概念を理解することが難しい
解決策: キッズAIアカデミーでは、小学生向けにAIや機械学習の基礎をわかりやすく教えるカリキュラムを提供します。専門用語を身近な例やゲームによって説明し、子供たちが楽しみながら学べる環境を提供します。
機能一覧: キッズAIアカデミーでは、対話型のレッスン、クイズ、プロジェクトベースの学習など、さまざまな学習方法を用意しています。

2. サービス名: 分散学習プラットフォーム
ターゲット: 機械学習エンジニアやデータサイエンティスト
課題: 大規模なデータセットを使用した機械学習モデルの学習には高い計算リソースが必要
解決策: 分散学習プラットフォームでは、複数のマシンやデバイスを使って学習を分散させることで、計算リソースの負荷を軽減します。DFedADMMやDFedADMM-SAMのような最新のアルゴリズムを活用し、高速かつ効率的な学習が可能です。
機能一覧: 分散学習プラットフォームでは、モデルの分散学習、データの安全な共有、リソース管理などの機能を提供します。

3. サービス名: プライバシー保護ビッグデータ解析
ターゲット: 企業や研究機関
課題: ビッグデータ解析を行う際のプライバシー保護の課題
解決策: プライバシー保護ビッグデータ解析では、DFLの手法を活用して個別のデータを分散させ、モデルの学習を行います。個別のデータは暗号化や匿名化された状態で共有され、プライバシーが保護されたまま解析が行われます。
機能一覧: プライバシー保護ビッグデータ解析では、暗号化、匿名化、アクセス制御などのプライバシー保護機能を提供します。また、解析結果の可視化や洞察の提供も行います。

DFedADMM: Dual Constraints Controlled Model Inconsistency for  Decentralized Federated Learning

Objective: The objective of the research paper is to improve the generalization ability of Graph Neural Networks (GNN) when faced with out-of-distribution (OOD) data during testing.

Target: The target audience of the research paper is the scientific community, specifically those interested in graph neural networks and data generalization techniques.

New Technology: The new technology mentioned in the paper is a method called OOD-GMixup, which allows for the manipulation of the training data distribution in graph neural networks through controllable data augmentation.

Summary: The paper addresses the problem of distribution deviation in graph neural networks due to OOD testing data. It proposes a method called OOD-GMixup, which involves extracting graph rationales, generating virtual samples, and measuring distribution deviation to control the training distribution through data augmentation. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed method over existing baselines.

Jargon:
1. Graph Neural Network (GNN): A type of neural network specifically designed for graph data, where nodes represent entities and edges represent relationships between entities.
2. Out-of-Distribution (OOD) Generalization: The ability of a model to generalize well when faced with data that is significantly different from the data it was trained on.
3. Data Augmentation: The technique of modifying and expanding a dataset by applying various transformations and modifications to the existing data, in order to improve the performance and generalization ability of a model.

Business Ideas:
1. Service Name: "GraphGenius"
   Target: Data scientists and researchers in the field of graph data analysis.
   Problem: Limited generalization ability of graph neural networks when faced with out-of-distribution data.
   Solution: GraphGenius uses the OOD-GMixup method to improve the generalization ability of graph neural networks by manipulating the training data distribution through controllable data augmentation.
   Features: Customizable data augmentation techniques, real-time monitoring of model performance, integration with popular graph neural network frameworks.

2. Service Name: "GraphBoost"
   Target: Companies in industries such as biomedicine and financial risk management.
   Problem: Poor generalization of graph classification models when exposed to out-of-distribution data.
   Solution: GraphBoost leverages the OOD-GMixup method to enhance the generalization ability of graph classification models by controlling the training data distribution through controllable data augmentation.
   Features: Automated model training and evaluation, customizable data augmentation strategies, seamless integration with existing graph classification pipelines.

3. Service Name: "GraphGuard"
   Target: Government agencies and organizations dealing with sensitive graph data.
   Problem: Limited accuracy and stability of graph classification models due to distribution deviation in testing.
   Solution: GraphGuard employs the OOD-GMixup approach to improve the accuracy and stability of graph classification models by manipulating the training data distribution using controllable data augmentation.
   Features: Privacy-preserving data augmentation techniques, anomaly detection for OOD data, customizable performance metrics and monitoring tools.

目的: グラフのアウトオブディストリビューション(OOD)汎化への対応のため、制御可能なデータ拡張を行い、トレーニングデータの分布を操作すること。

新技術: OOD-GMixupという手法により、メトリック空間で制御可能なデータ拡張を行うことができるようになった。

要約: OOD-GMixupは、グラフの分布シフトに対応するためのデータ拡張手法であり、グラフの妥当な特徴や構造を抽出し、仮想サンプルを生成し、特徴空間での度外視分布の測定およびトレーニングの制御を行うことができる。この手法は、既存の手法よりも優れたパフォーマンスを示し、グラフのOOD汎化に貢献する。

専門用語:
1. Graph Neural Network (GNN): グラフの属性や関係を表現するためのネットワークモデル。
2. Empirical Risk Minimization (ERM): 実際のデータに基づいてリスクを最小化する統計的学習手法。
3. Extreme Value Theory (EVT): 極値の統計的な性質を研究する数学的な理論。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: グラフパターン分析ツール
ターゲット: データサイエンティストやグラフ解析を行う専門家
課題: グラフデータのアウトオブディストリビューション問題への対応が難しい
解決策: OOD-GMixupを使用してトレーニングデータを制御し、アウトオブディストリビューションにロバストな分析を実現する
機能一覧: グラフデータの特徴抽出、仮想サンプル生成、度外視分布の測定およびトレーニング制御機能

(2) サービス名: グラフモデルのプレトレーニングプラットフォーム
ターゲット: 機械学習エンジニアやデータサイエンティスト
課題: トレーニングデータの分布シフトによるモデルの不安定性
解決策: OOD-GMixupを使用してトレーニングデータの分布を制御し、汎化性能を向上させる
機能一覧: グラフデータの特徴抽出、仮想サンプル生成、度外視分布の測定およびトレーニング制御機能、モデルプレトレーニング機能

(3) サービス名: グラフデータのOOD汎化評価ツール
ターゲット: グラフデータを扱う企業や研究者
課題: グラフデータのアウトオブディストリビューション汎化の評価が難しい
解決策: OOD-GMixupを使用してトレーニングデータの分布を制御し、アウトオブディストリビューション汎化の評価を行う
機能一覧: グラフデータの特徴抽出、仮想サンプル生成、度外視分布の測定およびトレーニング制御機能、OOD汎化評価機能

Graph Out-of-Distribution Generalization with Controllable Data  Augmentation

Objective: The objective of the research described in the paper is to propose a novel approach for learning private graph embeddings that protects sensitive information while maintaining utility performance.

Target: The target audience for this research is researchers and practitioners in the field of graph mining and privacy preservation.

New Technology: The new technology introduced in the paper is a novel approach called Private Variational Graph AutoEncoders (PVGAE) with the aid of independent distribution penalty as a regularization term. This approach splits the original variational graph autoencoder (VGAE) to learn sensitive and non-sensitive latent representations using two sets of encoders and introduces a regularization to enforce the independence of the encoders.

Summary: The paper proposes a novel approach called PVGAE for learning private graph embeddings. The approach splits the original VGAE to learn sensitive and non-sensitive latent representations using two sets of encoders. Additionally, a regularization is introduced to enforce the independence of the encoders. Experimental results on real-world datasets demonstrate that PVGAE outperforms other baselines in private embedding learning.

Jargon:
(1) Graph embedding: Learning low-dimensional representations from graph-structured data.
(2) Adversarial learning: A technique in machine learning where two models, typically a generator and a discriminator, are trained simultaneously to optimize competing objectives.
(3) Mutual information: A measure of the statistical dependence between two random variables.

Business Ideas:
(1) Service Name: Graph Privacy Protector
Target: Social media platforms and online communities
Problem: Privacy leakage risks due to unprotected graph embeddings containing sensitive personal attributes.
Solution: Utilize PVGAE to learn private graph embeddings that protect sensitive information while maintaining utility performance.
Features: Secure and private graph representation learning, protection against attribute inference attacks, improved privacy preservation techniques.

(2) Service Name: SafeGraph Insights
Target: Data analytics companies and researchers
Problem: Potential privacy risks associated with analyzing graph-structured data.
Solution: Apply PVGAE to learn private graph embeddings that minimize sensitive information leakage.
Features: Privacy-preserving graph representation learning, enhanced protection against attribute inference attacks, accurate data analysis while maintaining privacy.

(3) Service Name: GraphShield
Target: Government agencies and organizations handling sensitive network data
Problem: Vulnerability of graph embeddings to attribute inference attacks.
Solution: Implement PVGAE to generate private graph embeddings that protect sensitive information against malicious attacks.
Features: Robust privacy protection, secure handling of sensitive data, reliable graph representation learning.

目的:
この研究の目的は、グラフ埋め込みモデルのプライバシー保護を強化することです。多くの既存の手法では、敵対的学習を用いて主要な学習とプライバシー保護を同時に考慮していますが、本研究では異なるプライバシー設定を考慮し、個々の特徴にアクセスできない場合でも有効な結果を得ることを目指しています。

新技術:
本研究では、独立分布正則化を利用したプライベートグラフ埋め込み手法を提案しています。従来の可変グラフオートエンコーダーを2つのエンコーダーに分割し、感性的属性と非感性的属性の潜在表現を学習します。さらに、独立性を強制するための新しい正則化手法を導入しています。

要約:
本研究では、プライバシー保護が考慮されたグラフ埋め込み手法であるPrivate Variational Graph AutoEncoders(PVGAE)を提案しています。この手法は、従来の可変グラフオートエンコーダー(VGAE)を分割し、2つのエンコーダーを使用して感性的属性と非感性的属性の潜在表現を学習します。また、独立分布正則化を導入して、エンコーダーの独立性を強制します。実験結果は、PVGAEが他のベースライン手法よりも優れたプライベートな埋め込み学習を実現していることを示しています。

専門用語:
(1) グラフ埋め込み: グラフデータからノードの低次元表現を学習すること。
(2) プライバシー保護: 学習済みの埋め込みから個人情報を推測されることを防ぐこと。
(3) 可変グラフオートエンコーダー: 可変なグラフデータを入力とし、潜在表現を学習するネットワークモデル。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: グラフ匿名化サービス
ターゲット: ソーシャルネットワーク運営会社
課題: ソーシャルグラフの個人情報漏洩リスク
解決策: プライバシー保護が考慮されたグラフ埋め込み手法を適用し、個人情報の漏洩リスクを低減させる。
機能一覧: ソーシャルグラフの匿名化、プライベートな埋め込み学習、個人情報のリスク評価

(2) サービス名: ニュース記事推薦サービス
ターゲット: オンラインニュースプラットフォーム
課題: ユーザープロフィールの一部のみが利用可能な場合のニュース記事の個別化
解決策: プライバシー保護が考慮されたグラフ埋め込み手法を適用し、一部の利用可能な情報を元にユーザーに適したニュース記事を推薦する。
機能一覧: プライベートな埋め込み学習、ニュース記事のパーソナライズ、利用可能な情報の活用

(3) サービス名: オンラインショッピングプラットフォームの商品推薦サービス
ターゲット: オンラインショッピングプラットフォーム
課題: ユーザープロフィールの一部のみが利用可能な場合の商品の個別化
解決策: プライバシー保護が考慮されたグラフ埋め込み手法を適用し、一部の利用可能な情報を元にユーザーに適した商品を推薦する。
機能一覧: プライベートな埋め込み学習、商品のパーソナライズ、利用可能な情報の活用

Independent Distribution Regularization for Private Graph Embedding

Objective: The objective of the paper is to propose reject curves that evaluate precision and recall for classification scenarios, in order to improve the evaluation of classifiers in certain applications.

Target: The target audience of the paper is researchers and practitioners working in the field of machine learning and classification, particularly those interested in evaluating classifier performance using precision and recall.

New Technology: The new technology proposed in the paper is the use of precision and recall reject curves, which allow for a more accurate evaluation of classifier performance in scenarios with imbalanced class distributions.

Summary:
The paper proposes reject curves that evaluate precision and recall for classification scenarios, in addition to the existing accuracy reject curves. These curves allow for a more accurate evaluation of classifier performance, particularly in scenarios with imbalanced class distributions. The curves are validated on artificial benchmark data and real-world medical data, and are shown to provide more accurate insights into classifier performance compared to accuracy reject curves.

Jargon:

1. Reject Curves: Curves that evaluate the performance of different certainty measures over a range of thresholds for accepting or rejecting classifications.

2. Precision: The proportion of true positive classifications out of the total positive classifications (true positives + false positives).

3. Recall: The proportion of true positive classifications out of the total actual positive instances (true positives + false negatives).

Business Ideas:

1. Service Name: PreciseClassifier
Target: Medical professionals
Problem: In medical diagnosis, it is important to have high precision in classification to minimize false positives, which could lead to unnecessary treatments or interventions.
Solution: PreciseClassifier uses precision reject curves to evaluate and compare different classifiers, helping medical professionals choose the most precise classifier for accurate diagnosis.
Features: Provides an interactive interface to visualize precision-reject curves, enables comparison of different classifiers, and allows users to set thresholds for precision and recall.

2. Service Name: BalancedInsights
Target: Data scientists and analysts
Problem: Imbalanced class distributions in data sets can lead to biased classifier performance evaluation using accuracy reject curves, as they do not account for unequal class sizes.
Solution: BalancedInsights uses recall reject curves to evaluate classifier performance in imbalanced data sets, providing more accurate insights into the classifier's ability to detect positive instances.
Features: Offers data preprocessing techniques to handle imbalanced class distributions, provides detailed visualizations of recall-reject curves, and allows users to customize threshold values for recall.

3. Service Name: ReliableLogistics
Target: Logistics and supply chain companies
Problem: In logistics for just-in-time production, classification accuracy is crucial for timely and efficient delivery of goods.
Solution: ReliableLogistics uses accuracy reject curves to evaluate and compare different classifiers, enabling logistics companies to choose the most reliable classifier for accurate classification of goods.
Features: Integrates with existing logistics systems to provide real-time analysis of classification performance, offers automatic threshold optimization based on business requirements, and provides alerts for potential misclassifications.

目的: 分類モデルの性能を査定するための適切な評価指標を提供する
新技術: 分類モデルの性能を評価する際に、精度や再現率に基づくReject曲線を提案する
要約: 本論文では、分類モデルの性能評価指標である精度や再現率に基づくReject曲線を提案し、その有用性を実験によって実証する。
専門用語
(1) Reject曲線:分類モデルの性能評価指標である精度や再現率に基づいて、分類インスタンスを受け入れるか拒否するモデルの評価曲線です。
(2) 精度:分類モデルが正しく分類したデータの割合です。正確さを評価する指標です。
(3) 再現率:実際に陽性であるデータを正しく陽性と予測する割合です。モデルの網羅性を評価する指標です。

ビジネスアイデア
(1) サービス名: 学習サポートAI
ターゲット: 学生
課題: 学生が自身の学習状況を把握することが難しい
解決策: 機械学習モデルを使用して、学生の学習データを分類し、学習状況を評価する
機能一覧: 学習データの入力、分類結果の表示、学習状況の可視化

(2) サービス名: 健康管理アシスタント
ターゲット: 健康意識の高い人々
課題: 健康状態の管理が煩雑である
解決策: 特徴抽出と分類を行うモデルを使用して、個々の健康データを評価し、適切なアドバイスを提供する
機能一覧: 個々の健康データの入力、評価結果の表示、アドバイスの提供

(3) サービス名: 金融取引アラート
ターゲット: 投資家
課題: 不正取引や詐欺を見逃す可能性がある
解決策: 取引データを分類し、異常な取引を検出するモデルを使用して、リアルタイムで異常なアクティビティを通知する
機能一覧: 取引データの入力、異常検出結果の通知、リアルタイム監視の提供

Precision and Recall Reject Curves for Classification

Objective: The objective of the paper is to provide best practices for training physics-informed neural networks (PINNs) and to present challenging benchmark problems to highlight the difficulties in training PINNs.

Target: The audience of the paper is researchers and practitioners working in the field of physics-informed neural networks.

New Technology: The new technology in this paper is the application of deep learning, specifically neural networks, to incorporate physical laws and experimental data into the training process for solving partial differential equation problems.

Summary: The paper presents best practices for training PINNs, including architecture choices and training strategies. It also introduces challenging benchmark problems to evaluate the performance of PINNs. The authors demonstrate the effectiveness of their methods through comprehensive ablation studies. They also release an optimized library in JAX to reproduce their results and facilitate further research.

Jargon:
1. Physics-informed neural networks (PINNs): Deep learning models that incorporate noisy experimental data and physical laws into the learning process.
2. Partial differential equations (PDEs): Mathematical equations that involve partial derivatives and are used to describe physical phenomena.
3. Ablation studies: Experiments conducted by removing specific components or factors of a system to determine their contribution or importance.

Business Ideas:
1. Service Name: PINN Solver
   Target: Engineers and scientists in various fields
   Problem: Solving complex partial differential equation problems can be time-consuming and require expertise in both physics and deep learning.
   Solution: PINN Solver provides a user-friendly interface that automates the process of training physics-informed neural networks for solving PDE problems. Users can input their data and equations, and the software will generate accurate solutions using the best practices and optimized training strategies.
   Features: Easy data input, automatic selection of optimal network architecture, efficient training algorithms, visualization of results.

2. Service Name: PDE Predictor
   Target: Research institutions and academic researchers
   Problem: Predicting the behavior of complex physical systems governed by partial differential equations can be challenging and time-consuming.
   Solution: PDE Predictor uses physics-informed neural networks to accurately predict the behavior and evolution of physical systems based on limited data and known physical laws. The software incorporates advanced training strategies and architecture choices to improve accuracy and efficiency.
   Features: Data preprocessing and cleaning, automated network architecture selection, real-time predictions, uncertainty quantification.

3. Service Name: PINN Benchmark
   Target: Researchers and developers in the field of physics-informed neural networks
   Problem: Lack of standardized benchmarks and baselines for evaluating the performance of PINNs.
   Solution: PINN Benchmark provides a comprehensive set of challenging benchmark problems that cover different areas of computational science and engineering. The platform allows researchers to compare their models against state-of-the-art results and provides a framework for reproducible research.
   Features: Diverse benchmark problems, performance evaluation metrics, model comparison tools, code reproducibility.

目的: この論文の目的は、物理情報を組み込んだニューラルネットワーク(PINNs)のトレーニング効率と精度を向上させるためのベストプラクティスと、トレーニング戦略とアーキテクチャの選択がモデルのテスト精度にどのように影響するかを示すことです。

新技術: 物理情報を組み込んだニューラルネットワーク(PINNs)は、観測データと偏微分方程式(PDE)の制約を無理なく統合できる深層学習フレームワークとして知られています。

要約: この論文では、物理情報を組み込んだニューラルネットワーク(PINNs)のトレーニング効率と精度を向上させるためのベストプラクティスと、トレーニング戦略とアーキテクチャの選択がテスト精度に与える影響を示しています。著者らは、PINNsのトレーニングにおける一連の課題に対処するためのトレーニングパイプラインとして、非次元化、フーリエ特徴埋め込みとランダムウェイト分解を活用したネットワークアーキテクチャ、因果性トレーニング、カリキュラムトレーニング、損失重み付けの戦略などを提案しています。

An Expert's Guide to Training Physics-informed Neural Networks

Objective: The objective of the study is to explore the use of label propagation techniques to detect motion artifacts in photoplethysmogram (PPG) signals in healthcare.

Target: The target audience for this research is healthcare professionals and researchers working with PPG signals for monitoring vital signs.

New Technology: The new technology being used in this study is the label propagation algorithm, which allows the propagation of labels among PPG samples, even in imbalanced class scenarios.

Summary: In this study, the researchers used label propagation techniques to detect motion artifacts in PPG signals. The results showed that the algorithm performed effectively in labeling a medical dataset, even when clean samples were rare. The findings suggest that this technique can enhance the reliability of PPG-based health monitoring systems.

Jargon:
1. Label Propagation Algorithm: A method used to propagate labels or class assignments among samples in a dataset.
2. Photoplethysmogram (PPG) signals: A non-invasive method of measuring blood volume changes in the microvascular bed of tissue using light.
3. Imbalanced classes: Refers to a dataset where the number of samples in each class is significantly different, with one class outnumbering the others.

Business Ideas:
1) Service Name: "Artifact-Free Health Monitoring"
   Target: Healthcare providers and patients
   Problem: Motion artifacts in PPG signals can lead to inaccurate interpretations and affect the reliability of health monitoring systems.
   Solution: Develop a software or device that uses the label propagation algorithm to detect and filter out motion artifacts in real-time PPG signals.
   Features: Real-time artifact detection, continuous monitoring, customizable alerts for medical professionals.

2) Service Name: "Accurate Vital Signs Analysis"
   Target: Medical researchers and hospitals
   Problem: Imbalanced classes in PPG signal datasets make accurate analysis and classification of vital signs challenging.
   Solution: Develop a machine learning platform that utilizes the label propagation algorithm to balance and classify PPG signal datasets accurately.
   Features: Classification of vital signs, data visualization, customizable algorithms.

3) Service Name: "Enhanced Patient Monitoring"
   Target: Pediatric intensive care units (PICUs)
   Problem: Motion artifacts in PPG signals can affect the accuracy of patient monitoring in PICUs.
   Solution: Develop a wearable device for pediatric patients that uses the label propagation algorithm to detect and correct motion artifacts in real-time PPG signals.
   Features: Real-time artifact detection, continuous monitoring, alarm system for clinical staff.

目的: 本研究の目的は、光電プレソシスモグラム(PPG)信号の中に含まれるモーションアーティファクトを検出するため、ラベル伝播技術の利用を調査することです。

新技術: ラベル伝播技術を使用したPPG信号内の不均衡なクラスでのアーティファクト検出手法の開発。

要約: 本研究では、ラベル伝播技術を用いてPPGサンプル間でラベルを広げる手法の有効性を検証しました。特に、クリーンなPPGサンプルがアーティファクト汚染サンプルに比べて非常に少ない不均衡なクラスのシナリオでの利用を探究しました。結果から、クリーンサンプルが稀であっても医療データセットをラベル付けすることができることを示しました。また、アーティファクトの分類においては、従来の分類器やニューラルネットワークといった教師あり分類器と半教師ありラベル伝播アルゴリズムを比較しました。その結果、KNN教師ありモデルは精度89%、再現率95%、F1スコア92%の良い結果を示しましたが、ラベル伝播アルゴリズムの方がアーティファクトの検出においては優れていました。これらの結果から、ラベル伝播アルゴリズムはPPG信号内のアーティファクト検出において有望な手法であり、リアルワールドの医療アプリケーションにおけるPPGベースのヘルスモニタリングシステムの信頼性を向上させることができる可能性を示唆しています。

専門用語
(1) ラベル伝播技術: ラベル伝播技術とは、一部のデータにのみラベルが付与されている状況で、そのラベルを他の未ラベルデータに伝播させて全体のデータに対するラベル付けを行う手法です。
(2) 光電プレソシスモグラム(PPG)信号: 光電プレソシスモグラム信号は、光センサーを用いて皮膚上の血管の脈動を計測したもので、医療において生体のバイタルサインのモニタリングに広く使用されます。
(3) アーティファクト: アーティファクトとは、測定データにおける外部要因による誤った情報やノイズのことを指します。ここでは、PPG信号中のモーションに起因するアーティファクトを扱っています。

ビジネスアイデア
(1) サービス名: モーションフリーPPGモニタリング
ターゲット: 医療機関や福祉施設でのバイタルサインモニタリングを行う医療従事者
課題: PPG信号に含まれるモーションアーティファクトの削減が求められている
解決策: ラベル伝播技術を用いてPPG信号からモーションアーティファクトを検出し、正確なバイタルサイン情報を提供する
機能一覧: PPG信号のリアルタイムモニタリング、モーションアーティファクトの検出-除去、正確なバイタルサインデータの提供

(2) サービス名: スマートホームヘルスアシスタント
ターゲット: 高齢者や障害者、独居生活者など個人の健康管理をサポートする人々
課題: 在宅でのバイタルサインモニタリングと健康管理のニーズがあるが、モーションアーティファクトが問題となっている
解決策: ラベル伝播技術を用いてPPG信号からモーションアーティファクトを検出し、正確なバイタルサイン情報を提供するスマートホームデバイスの開発
機能一覧: 定期的なバイタルサインモニタリング、異常検知-通知、ラベル伝播技術によるモーションアーティファクトの検出-除去

(3) サービス名: スポーツトレーニングアシスタント
ターゲット: スポーツ選手やフィットネス愛好家、トレーニング指導者
課題: 運動中のバイタル情報の正確なモニタリングが求められているが、モーションアーティファクトが精度の問題となっている
解決策: ラベル伝播技術を用いてPPG信号からモーションアーティファクトを検出し、正確なバイタル情報を提供するスポーツトレーニングアシスタントの開発
機能一覧: リアルタイムのバイタルサインモニタリング、運動中のモーションアーティファクトの検出-除去、パフォーマンス評価と改善のアドバイス

Label Propagation Techniques for Artifact Detection in Imbalanced  Classes using Photoplethysmogram Signals

Objective: The objective of the research is to address the issue of biased predictions made by machine learning models, specifically in visual recognition tasks, by proposing a method called Shortcut Debiasing.

Target: The target audience of this research is researchers and practitioners in the field of machine learning and artificial intelligence, with a focus on fairness and algorithmic bias.

New Technology: The new technology proposed in this research is the use of shortcut features as a replacement for biased features in machine learning models, with the aim of achieving fair visual recognition.

Summary: The research proposes a method called Shortcut Debiasing, which transfers the learning of bias attributes from biased features to controllable shortcut features during the training stage of machine learning models. This allows the models to learn the target task without relying on biased attributes. During the inference stage, causal intervention is used to remove shortcut features, ensuring that the predictions are fair and free from bias. The proposed method shows significant improvements in both accuracy and fairness compared to existing debiasing methods.

Jargon:
(1) Bias features: Attributes or characteristics that are correlated with sensitive social attributes, such as gender or race, and can lead to biased predictions by machine learning models.
(2) Shortcut features: Controllable features that are used as a replacement for bias features in machine learning models during the training stage. These features are designed to contribute to the target task while being easily removed during the inference stage.
(3) Debiasing: The process of reducing or eliminating bias in machine learning models to ensure fair and unbiased predictions.

Business Ideas:
(1) Service Name: FairRecruit
Target: Human resources departments and recruitment agencies
Problem: Bias in hiring decisions based on gender, race, or other sensitive attributes
Solution: FairRecruit uses Shortcut Debiasing technology to ensure fair and unbiased evaluations of job applicants, reducing the risk of discrimination.
Features: Automated screening of job applications, unbiased ranking of candidates based on skills and qualifications, real-time feedback on potential bias in job postings and descriptions.

(2) Service Name: EquiBank
Target: Banks and financial institutions
Problem: Bias in loan approval and credit scoring processes
Solution: EquiBank uses Shortcut Debiasing technology to eliminate bias in credit scoring models, ensuring fair access to loans and financial services.
Features: Fair and unbiased credit scoring, identification of potential bias in historical loan data, transparent explanations for loan approval or rejection decisions.

(3) Service Name: JustJustice
Target: Criminal justice systems and law enforcement agencies
Problem: Bias in predicting criminal recidivism and making sentencing decisions
Solution: JustJustice employs Shortcut Debiasing to overcome bias in algorithms used for recidivism prediction, ensuring fair and equitable treatment of individuals in the criminal justice system.
Features: Implicit bias detection in criminal justice systems, fair and unbiased recidivism prediction, monitoring and audit tools for algorithmic fairness.

目的: 本研究の目的は、機械学習モデルが人種や性別などの偏った属性に基づいて予測を行うことから生じる不公平さを解消するための手法を提案することです。

新技術: 本研究では、Shortcut Debiasingという新たな手法を提案しています。この手法は、ターゲットの予測課題の最適化に寄与するバイアス特徴の代わりにショートカット特徴を利用することで、モデルの偏りを排除します。

要約: 現在の機械学習モデルは、性別や人種などのバイアスが含まれた情報に頼って予測を行ってしまうことがあります。既存の手法では、モデルからバイアス特徴を除外することでこれを解決しようとしていますが、ターゲットの予測課題とバイアスの学習が相互に影響し合うため、完全な解決が困難でした。そこで本研究では、ショートカット特徴を使用することで、バイアス特徴の学習を回避し、モデルの偏りを排除する手法を提案しています。

専門用語
(1) Debiasing: モデルの偏りを除去すること。
(2) Adversarial Debiasing: 敵対的な学習を使用して、モデルがバイアス特徴を識別しないようにする手法。
(3) Shortcut Feature: 予測課題の最適化に貢献する特徴で、学習データに偶然現れるものであり、テストデータには存在しないことが特徴的な特徴。

ビジネスアイデア
(1) サービス名: ジョブマッチングアシスタント
ターゲット: 求職者
課題: 求職者が性別や人種などのバイアスによって不利益を被ることがある。
解決策: Shortcut Debiasingを利用して、求職者の能力や経験に基づいて公平なジョブマッチングを行い、バイアスを排除する。
機能一覧: 類似した経験を持つ成功した応募者のデータを元に学習し、バイアスのないジョブマッチングを行う。

(2) サービス名: 公平なローン審査サービス
ターゲット: 融資を希望する個人
課題: 性別や人種などのバイアスによって、公正なローン審査が行われないことがある。
解決策: Shortcut Debiasingを利用して、個人の信用情報や返済能力に基づいて公平なローン審査を行い、バイアスを排除する。
機能一覧: 個人の収入や信用情報を元にした公平なローン審査、バイアスのない審査結果の提供。

(3) サービス名: 客観的な犯罪予測システム
ターゲット: 刑事司法に携わる法執行機関
課題: 性別や人種などのバイアスに基づく犯罪予測が行われることがある。
解決策: Shortcut Debiasingを利用して、適切な犯罪予測モデルを構築し、バイアスを排除する。
機能一覧: 過去の犯罪データを元にしたバイアスのない犯罪予測、バイアスの排除に基づいた法執行機関へのアドバイスの提供。

Benign Shortcut for Debiasing: Fair Visual Recognition via Intervention  with Shortcut Features

Objective: The objective of the research is to develop a meta-learning based stacked regression model for predicting Customer Lifetime Value (CLV), which helps businesses in understanding their customers better and making targeted decisions.

Target: The target audience for this research is companies across various industries, such as banking, insurance, online entertainment, gaming, and e-commerce, who are interested in predicting the CLV of their customers.

New Technology: The new technology used in this research is meta-learning, which is a type of machine learning that learns how to learn and makes predictions by combining the predictions of multiple models.

Summary: The research proposes a meta-learning based stacked regression approach for predicting CLV. This approach combines the predictions from bagging and boosting models, which have been found to perform well individually. Empirical tests have been conducted on an online retail dataset to evaluate the models and demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

Jargon:
(1) Customer Lifetime Value (CLV): This is the total monetary value of transactions or purchases made by a customer with a business over a period of time. It is used to estimate future customer interactions.
(2) Meta-learning: This is a type of machine learning that learns how to learn. It combines the predictions of multiple models to make more accurate predictions.
(3) Stacked regression: This is a modeling technique that combines the predictions of multiple regression models to improve prediction accuracy.

Business Ideas:
(1) Service Name: CLVMaximizer
Target: E-commerce companies
Problem: E-commerce companies struggle with retaining and acquiring customers, as well as estimating the long-term value of their customers.
Solution: CLVMaximizer uses the meta-learning based stacked regression model to accurately predict the CLV of each customer, helping the companies make better decisions related to segmentation, retaining, and acquiring customers.
Features: Personalized customer recommendations, targeted marketing campaigns, customer segmentation analysis.

(2) Service Name: BankProphet
Target: Banking institutions
Problem: Banks need to understand the value of their customers over their lifetime in order to make informed decisions on banking products and services.
Solution: BankProphet uses the meta-learning based stacked regression model to predict the CLV of each customer, enabling banks to make targeted offers, identify high-value customers, and improve customer retention.
Features: Tailored banking products, personalized financial advice, customer loyalty programs.

(3) Service Name: InsureValue
Target: Insurance companies
Problem: Insurance companies struggle with estimating the long-term value of their customers and identifying high-value customers.
Solution: InsureValue uses the meta-learning based stacked regression model to predict the CLV of each customer, helping insurance companies make better decisions on customer acquisition, retention, and pricing.
Features: Personalized insurance plans, customer segmentation analysis, proactive customer retention strategies.

目的: 顧客生涯価値の予測におけるメタラーニングベースのスタック回帰手法の提案
新技術: メタラーニングベースのスタック回帰モデル
要約:
本研究では、顧客生涯価値(CLV)の予測のためにメタラーニングベースのスタック回帰モデルを提案しています。この手法は、優れた個別のモデルの予測を結合することで、より効果的かつ包括的で単純かつ解釈可能な予測モデルを構築することを目指しています。

専門用語:
1. Customer Lifetime Value (CLV): 顧客生涯価値のことで、特定の顧客が将来的にビジネスとの取引でどれだけの価値を生み出すかを表す指標です。
2. メタラーニング: 機械学習のアプローチの1つであり、異なるモデルの予測結果を結合して最終的な予測を行う手法です。
3. スタック回帰: 複数の回帰モデルの予測結果を結合して最終的な予測を行う手法です。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: 高収益顧客予測サービス
ターゲット: 小売業者、ECサイト運営者
課題: 高収益顧客を特定し、効果的なマーケティング対策を取ることが難しい
解決策: 顧客の購買履歴や行動データを元に、この提案手法を用いて高収益顧客を予測し、ターゲテッドなマーケティング活動を実施する
機能一覧: 顧客の購買履歴データの入力、高収益顧客の予測結果の表示

(2) サービス名: 顧客ポテンシャル分析ツール
ターゲット: 保険会社、銀行、オンラインエンターテイメントプラットフォーム
課題: 顧客のポテンシャルを正確に把握することが難しい
解決策: 顧客の属性データや行動データを入力し、この提案手法を用いて顧客のポテンシャルを予測することで、効果的なターゲットマーケティングを実現する
機能一覧: 顧客データの入力、顧客ポテンシャルの予測結果の表示

(3) サービス名: ゲーム内課金予測ツール
ターゲット: ゲーム開発会社、オンラインゲームプラットフォーム
課題: ゲームプレーヤーの課金行動を正確に予測することが難しい
解決策: プレーヤーのプレイ履歴や課金履歴データを入力し、この提案手法を用いて課金行動の予測を行い、ゲーム内課金収益を最大化するマーケティング戦略を立てる
機能一覧: プレーヤーデータの入力、課金行動の予測結果の表示

A Meta-learning based Stacked Regression Approach for Customer Lifetime  Value Prediction

Objective: To introduce a new technology called Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning (HARL) that enables effective cooperation among intelligent machines in a heterogeneous setting.

Target: Researchers and developers in the field of artificial intelligence and multi-agent systems.

New Technology: HARL is a new technology that allows for effective cooperation among intelligent machines in a heterogeneous setting, where agents have different observation spaces, action spaces, and roles in a cooperation task.

Summary: HARL is based on the multi-agent advantage decomposition lemma and a sequential update scheme, which allow for provably correct and stable multi-agent policy gradient algorithms in a heterogeneous setting. HARL includes Heterogeneous-Agent Trust Region Learning (HATRL), Heterogeneous-Agent Mirror Learning (HAML), and other algorithms derived from HAML that enjoy monotonic improvement of joint reward and convergence to Nash Equilibrium.

Jargon:
1. Multi-agent reinforcement learning (MARL) - a subfield of artificial intelligence that studies how multiple agents can learn to cooperate or compete with each other in an environment.
2. Heterogeneous-agent setting - a multi-agent setting where agents have different observation spaces, action spaces, and/or play different roles in a cooperation task.
3. Policy gradient algorithm - an algorithm in reinforcement learning that learns a policy (i.e., a mapping from states to actions) by iteratively updating the policy parameters in the direction of the gradient of the expected sum of rewards with respect to the policy parameters.

Business Ideas:
(1) Service Name: CoopAI
Target: Autonomous car manufacturers
Problem: Autonomous cars need to cooperate with each other to avoid collisions and improve traffic flow, but they may have different sensors and actuators.
Solution: CoopAI uses the HARL technology to enable effective cooperation among autonomous cars with different sensors and actuators, allowing for safer and more efficient traffic flow.
Features: Real-time decision-making, adaptability to changing traffic conditions, privacy-preserving communication among cars.

(2) Service Name: RoboTeam
Target: Manufacturing companies
Problem: Assembly-line robots need to cooperate with each other to complete complex assembly tasks, but they may have different capabilities and access to different parts.
Solution: RoboTeam uses the HARL technology to enable effective cooperation among assembly-line robots with different capabilities and access to parts, allowing for faster and more reliable assembly.
Features: Easy integration with existing robots, customizable coordination strategies, ability to adapt to changing assembly tasks.

(3) Service Name: AgentCare
Target: Health care providers
Problem: Different medical agents (e.g., doctors, nurses, pharmacists) need to cooperate to provide the best care for patients, but they may have different specialties and expertise.
Solution: AgentCare uses the HARL technology to enable effective cooperation among medical agents with different specialties and expertise, allowing for personalized and efficient patient care.
Features: Patient-specific care plans, real-time collaboration among agents, privacy-preserving patient information exchange.

目的: 提案されたHeterogeneous-Agent Reinforcement Learning (HARL)アルゴリズムを用いて、異種エージェントの間での効果的な協力を促進すること。 

新技術: HARLアルゴリズムの開発により、従来の協調マルチエージェント強化学習におけるパラメータ共有の制限から解放されることができ、訓練の安定性と収束保証が向上することが期待される。 

要約: 本研究では、異種エージェントの間で効果的な協力を促進するためのHeterogeneous-Agent Reinforcement Learning (HARL)アルゴリズムを提案する。HARLアルゴリズムには、協力に必要な複数エージェントにおける利得の分解定理や連続的アップデートスキームが中心的な役割を果たしている。この基盤を利用してHeterogeneous-Agent Trust Region Learning (HATRL)を導出し、HATRPOやHAPPOといった近似アルゴリズムも提案される。さらに、HATRPOとHAPPOの理論的な保証を強化するために、Heterogeneous-Agent Mirror Learning (HAML)と呼ばれる新しい理論枠組みも提案される。 

専門用語:
(1) Multi-Agent Reinforcement Learning:協調マルチエージェント強化学習。
(2) Trust Region Learning:信頼領域学習。パラメータ更新における許容範囲を制限することで、安定した収束を実現する手法。
(3) Nash Equilibrium:ナッシュ均衡。複数のエージェントがお互いに最適戦略を採用した場合、その戦略は誰もが採用したい動きである。つまり、誰も動かない状態である。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: Smart Delivery
ターゲット: 飲食店や配達業者
課題: 配達作業において、複数の配達員間でのスケジュール調整や最適配送ルートの検討が必要である。
解決策: HARLアルゴリズムを利用して、各配達員が自分のスケジュールや地図情報を共有しながら、最適化された配送計画を簡単かつ迅速に策定できるサービスを提供する。
機能一覧: 配達員のスケジュール共有、地図情報の共有、最適配送ルートの検討と提供、AIによる学習済みルールによる自動的な最適化。

(2) サービス名: Health Buddy
ターゲット: 高齢者や障害者
課題: 日常生活において、身体的な問題やメンタルヘルスの管理が必要な人が存在する。
解決策: HARLアルゴリズムを利用して、介護士や家族、医療スタッフとの密な連携で、日常生活上の健康管理や体調モニタリングができるサービスを提供する。
機能一覧: 基本的な健康管理機能(睡眠や食事の量や時間、排泄の状況)、介護士や家族との連携機能、医療スタッフへのデータ共有機能。

(3) サービス名: Home Chef
ターゲット: 料理に興味がある人や、食生活に気を配りたい人
課題: 自宅での料理において、レシピの選択や食材の調達が手間やストレスになってしまう人が存在する。
解決策: HARLアルゴリズムを利用して、ユーザーの好みや栄養バランスの保持に基づいたレシピ提供や、必要な食材のリストアップまでを担当するサービスを提供する。
機能一覧: レシピ提供機能、食材リストアップ機能、ユーザーの味覚嗜好に基づいたAIによる独自のレシピ開発。

Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning

Objective: To propose a federated learning strategy called Federated Pruning for agriculture data.
Target: Agri-food sector.
New Technology: Federated Pruning, which utilizes network pruning on client models for local models to be tailored to their respective data distribution and mitigate the data heterogeneity present in agri-food data, allowing for more compact models that consume less data during transmission.
Summary: Federated Learning (FL) presents a decentralized approach to model training in the agri-food sector and offers potential for improved machine learning performance while ensuring safety and privacy. However, the conventional FL approach has two major limitations. Federated Pruning addresses these limitations by removing redundant neural network parameters from individual client models.
Jargon:
- Federated Learning: a machine learning technique that allows models to be trained decentrally without physically sharing data, typically used in large datasets while preserving data privacy.
- Network Pruning: a method to remove unnecessary parameters in an artificial neural network, making it more efficient and with a smaller size.
- Inference Performance: the capacity of a system to gather insights, predict, or provide an outcome based on the input provided.
Business Ideas:
(1) Service Name: AgriLearn.
Target: Small and medium-scale farmers.
Problem: The lack of resources to improve crop yield.
Solution: Through AgriLearn, farmers can access a mobile app that gathers data from the farm, which will be used to develop a customized crop yield model. With Federated Pruning, the model can be efficiently trained, and farmers can efficiently use the app to monitor crop yield.
Features: Mobile app, customized crop yield model, data gathering, Federated Pruning training algorithm.
(2) Service Name: CropCheck.
Target: Agribusiness companies and plantations.
Problem: Difficulty in checking crop diseases and pests.
Solution: CropCheck uses drones to gather data from plantation fields, and this data will be analyzed using AI models and Federated Pruning to determine crop diseases and pests. This will allow companies to proactively work on crop protection and increase crop yield.
Features: Drone-based data gathering, AI models, Federated Pruning.
(3) Service Name: FoodGuard.
Target: Food processing and warehousing companies.
Problem: The difficulty of monitoring food quality control.
Solution: FoodGuard aims to lower food waste by providing an IoT-based real-time monitoring system using Federated Pruning. This system will allow the company to monitor food and handle any anomalies, reducing food waste while ensuring quality control.
Features: IoT-based real-time monitoring system, Federated Pruning.

目的: フェデレーテッド-ラーニングにおいて、地域ごとの異なるデータ分布の不均一性や通信コストの問題を解決するため、ニューラルネットワークのプルーニングを利用した手法を提供する。
新技術: プルーニングを利用した地域ローカライズモデルの生成とFedAvgを改善した手法を提供する。
要約: プルーニングを利用した手法であるFedPruningを提案した。FedPruningは地域ごとの異なるデータ分布の不均一性を解消し、機械学習モデルの効率的な通信に対応する。検証実験結果により、FedPruningはinferenceのパフォーマンスを15.5%〜20%向上させ、モデルサイズを最大84%リダクションさせ、通信コストを最大64.7%カットすることが示された。
専門用語:
1. Federated Learning (FL): 分散学習を行うアルゴリズム。
2. Neural Network Pruning: ニューラルネットワーク内の不要なパラメータを削除することで、モデルのサイズを削減する技術。
3. FedAvg: FLにおいて、各クライアントが学習した重みパラメータを集約して、グローバルモデルの更新を行う手法。
ビジネスアイデア:
(1) サービス名: Crop Optimizer
ターゲット: 農家
課題: 地域ごとの気候条件や肥沃度の差異から、作物の収穫量を正確に予測できない。
解決策: 農家が持つデータをもとに、FedPruningを利用して地域ローカルなモデルを生成し、各農家の収穫量を正確に予測することができる。
機能一覧: 収穫量予測、肥沃度マッピング、トレンド予測、収穫計画の提案、農業資材注文
(2) サービス名: Smart Supply Chain
ターゲット: 食品生産者、運送業者、小売店
課題: 在庫の多さや不均一な需要に対応するために、適切な生産スケジュールを決定することが難しい。
解決策: 移動体通信技術やIoT技術を利用して、各参加者がFedPruningにより生成されたモデルを使用し、需要供給マッチングを最適化することができる。
機能一覧: 輸送ルート最適化、在庫管理、生産調整、需要予測、生産スケジュール作成
(3) サービス名: FoodQA
ターゲット: 食品加工会社
課題: 品質管理のための検品作業が手間がかかり、人的ミスが起こりやすい。
解決策: センサーデータを取得してFedPruningによるモデルを生成し、品質検査を自動化することができる。
機能一覧: 品質検査自動化、異常検知、生産ライン最適化、品質マネジメント支援

Model Pruning Enables Localized and Efficient Federated Learning for  Yield Forecasting and Data Sharing

Objective: To solve the Kidney-Exchange Problem (KEP) using machine learning approaches for approximate solutions.
Target: Donors and patients waiting for kidney donations, and healthcare professionals.
New Technology: Graph Neural Networks (GNNs) trained without supervision and deterministic non-learned search heuristics.
Summary: The KEP is a complex problem on graphs that optimizes the quantity and quality of transplants while respecting constraints. The proposed solution includes a GNN and a search heuristic, providing approximate solutions that are 1.1 times more valuable than the heuristic alone.
Jargon:
(1) Kidney Exchange Problem (KEP): An NP-hard problem on graphs that optimizes the best allocation of donors, patients, and patient-donor pairs. 
(2) Graph Neural Networks (GNNs): Machine learning models that operate on graph structures for diverse tasks.
(3) Heuristics: Algorithms that use approximate solutions for optimization problems, often without guarantees of optimality.
Business Ideas:
(1) Service Name: KidneyMatch
Target: Healthcare professionals and hospitals
Problem: Matching donors with compatible patients for kidney exchange is time-consuming and often does not best use the available resources.
Solution: KidneyMatch uses GNNs to optimize the matching process quickly, providing approximate solutions that can save time and resources.
Features: User-friendly interface, secure login, donor and patient profiles, customized allocation options, real-time updates on donor and patient status.
(2) Service Name: DonorConnect
Target: Donors and patients waiting for kidney donations
Problem: Finding a compatible donor or patient for a kidney exchange can be challenging and may take a long time.
Solution: DonorConnect uses GNNs to match donors with the most compatible patients quickly, providing a faster and more efficient exchange process.
Features: Easy sign-up process, secure platform, donor and patient profiles, compatibility matching options, chat function with healthcare professionals.
(3) Service Name: KidneyLink
Target: Patients with kidney disease, potential donors, and healthcare professionals
Problem: Limited opportunities for paired kidney exchanges and donation chains.
Solution: KidneyLink uses GNNs to optimize paired exchanges and donation chains, even in cases with many nodes, providing more opportunities for successful kidney exchanges.
Features: User-friendly interface, automated matching process, customizable allocation options, secure platform, real-time updates on donor and patient status.

目的: Kidney-Exchange Problem(KEP)を、新しい機械学習手法を用いて近似的に解決することを試みる。解決策の品質、計算時間などを評価し、今後の研究方向を考える。 

新技術: Graph Neural Networks (GNN)を、監視なしで訓練し、肝臓配列問題(Kidney-Exchange Problem、KEP)の解を見つける2段階アプローチを提案。 

要約: この論文では、Graph Neural Networks (GNN)を使用して肝臓配列問題(KEP)を解決する新しい学習ベースのアプローチが紹介されている。これは、既存の方法との比較を通じて検証され、2段階アプローチが最高の解の品質を提供し、非決定性ヒューリスティックと比較して平均で1.1倍の価値がある近似ソリューションを出力することがわかった。

専門用語:
(1) Kidney Exchange Problem (KEP): 肝臓配列問題。対象が複数の肝臓提供者と受取者で、制約を考慮して最適な肝臓の配列を決定する問題。
(2) Graph Neural Network (GNN): グラフ機械学習の一種。ノードの特徴量を表現するためにグラフ構造を考慮する。
(3) 貢献度(Compatibility): 肝臓提供者と受取者の適合度を表す値。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: KidneyMatch
ターゲット: 肝臓提供者-受取者、病院
課題: 肝臓提供、受取の適合度を最適化し、肝外科手術のリスクを減らすこと。
解決策: Graph Neural Networks (GNN)を利用し、肝臓提供者と受取者の適合度を分析することで、最適な肝臓提供と受け入れを決定する。
機能一覧: 肝臓の提供者-受取者のリスト、それぞれの健康状態、肝臓の適合度計算、最適な肝臓提供へのマッチング。 

(2) サービス名: TransplantConnect
ターゲット: 医療機関
課題: 移植手術の適合度を最大化し、肝移植の待機期間を短縮すること。
解決策: Graph Neural Networks (GNN) を使用し、肝臓提供者と受取者の適合度を最適化し、肝移植を効率的に施行するマッチングシステムを導入する。
機能一覧: 各肝臓提供者-受取者のリスト、肝臓の適合度計算、新たな提供者、受取者情報の追加、肝外科手術のマッチング支援。 

(3) サービス名: LivingDonorMatch
ターゲット: 肝臓提供者-受取者
課題: 肝臓提供者と受取者の適合度を最適化し、肝臓提供者と受取者のつながりを構築すること。
解決策: Graph Neural Networks (GNN)を利用し、肝臓提供者と受取者の適合度を分析し、最適なマッチングを行う。
機能一覧: 肝臓提供者-受取者のリスト、それぞれの健康状態、肝臓の適合度計算、最適な肝臓提供へのマッチング、肝臓提供希望者用の肝外科手術の情報交換プラットフォーム。

Solving the Kidney-Exchange Problem via Graph Neural Networks with No  Supervision

Objective: To present a new approach to the instance selection problem in machine learning using approval-based multi-winner voting.
Target: Machine learning researchers and practitioners.
New Technology: The use of representative voting rules in approval-based multi-winner voting to select a reduced training set for machine learning algorithms.
Summary: The paper proposes using instances as both voters and candidates, with each instance approving of instances in its local set (excluding itself). Using a representative voting rule, a committee (winners of the election) is selected as the reduced training set. Two experiments showed that the reduced training set achieved better performance than the original full training set.
Jargon
(1) Instance selection: The process of selecting a subset of data instances from a training set for machine learning algorithms.
(2) Multi-winner voting: A type of voting where multiple candidates are elected to fill a set number of positions.
(3) KNN (K-nearest neighbor): A type of machine learning algorithm that classifies objects based on their similarity to known objects in the training set.
Business Ideas
(1) Service Name: OptimumReduce
Target: Small and medium-sized businesses that require machine learning algorithms to process large amounts of data but have limited resources to do so.
Problem: Limited resources result in high running costs for machine learning algorithms, making them difficult to maintain for smaller businesses.
Solution: OptimumReduce, using the new technology described in the research paper, selects a reduced training set that meets performance criteria, thus reducing the computational cost of running machine learning algorithms.
Features: OptimumReduce offers customization options to select the best possible reduced training set for each business, as well as providing ongoing monitoring and optimization of the algorithm performance.
(2) Service Name: SnipInsight
Target: Researchers requiring data to improve machine learning algorithms or extract insights from large datasets.
Problem: Large datasets require significant time and computational resources to process fully.
Solution: SnipInsight uses the new technology described in the research paper to generate smaller, representative datasets for research purposes.
Features: SnipInsight provides easy-to-use tools to help researchers quickly select the most representative data for their analysis, as well as offering benchmarking and comparison services with other similar datasets.
(3) Service Name: CleanLearn
Target: Large corporations with vast amounts of data requiring machine learning algorithms that can produce accurate results.
Problem: Large datasets may include noisy or duplicate data that can affect the performance of machine learning algorithms.
Solution: CleanLearn uses the instance selection method presented in the research paper to identify and remove noisy and duplicate data from large datasets, creating a cleaner and more accurate training set.
Features: CleanLearn offers data analysis options to identify the sources of noisy or duplicate data and provides ongoing optimization of the machine learning algorithm to ensure that the training set produced is the most effective for each organization.

目的: 機械学習の前処理であるインスタンス選択問題を解決するために、代表的な投票ルール(approval-based multi-winner voting)を用いた新しい手法を提供すること。
新技術: インスタンス選択問題を解決するために、機械学習で用いる代表的な投票ルール(approval-based multi-winner voting)を適用した手法。
要約: 機械学習で使用する前処理の一つであるインスタンス選択問題を、投票ルールを用いて解決する手法を提供した。具体的には、縮小されたデータセットを選択するために、各インスタンスが自分の周辺のインスタンスを選択することができる。そして、その投票ルールに従い、代表的な投票ルールを持つモデルを収集することができる。
専門用語
1. インスタンス選択問題: 機械学習の前処理の一つで、学習用データセットから必要なデータ点を選択する問題を指す。
2. 投票ルール: 集合意思決定理論で使用されるの、多数決のような方法論で、複数の候補者またはオプションの中から最適なものを決定するために使用される。
3. ローカルセット: インスタンスセレクション手法で使用される、選択されたデータ点周辺のデータ点を指す。

ビジネスアイデア
1. サービス名: StreamlineUp
ターゲット: 建設業界の技術者
課題: 建設プロジェクトには多くのインスタンスがあり、それらの多くは不要であり、機械学習アルゴリズムのスピードを遅くする。
解決策: StreamlineUpは、インスタンス選択問題を解決するのに役立つ機械学習アルゴリズムを提供します。建設プロジェクトのデータをアップロードすると、Streamlineupは必要なインスタンスのみを選択し、より速く正確なモデルを作成することができます。
機能一覧: データのアップロード、データの前処理、インスタンスセレクション、正確なモデルの作成

2. サービス名: CleanUpAI
ターゲット: 医療業界の研究者
課題: 医療業界では、間違ったデータを使用すると、命に関わる問題が発生する可能性がある。
解決策: CleanUpAIは、医療研究におけるデータ処理に特化した機械学習アルゴリズムです。 CleanUpAIは、不必要なデータを選択し、精度の高いモデルを作成するのに役立ちます。
機能一覧: データのロード、データのクレンジング、ノイズの除去、精度の高いモデルの作成

3. サービス名: QuickLearn
ターゲット: 教育業界の教師
課題: 教育業界では、教育者は多くのデータを手動で処理する必要があり、時間がかかり過ぎる場合がある。
解決策: QuickLearnは、学校の教育者が時間を節約し、最新の機械学習アルゴリズムを活用して生徒のエビデンスにアクセスできるようにするAIツールです。
機能一覧: データのロード、データの前処理、インスタンスセレクション、精度の高いモデルの作成

Data as voters: instance selection using approval-based multi-winner  voting

Objective: To improve federal HIV surveillance efforts using federal HIV service data.
Target: Public health researchers and organizations focusing on HIV prevention and treatment.
New Technology: Integration of federal HIV service data and deep learning models to identify potential HIV cases unknown to surveillance programs.
Summary: This study integrates demographic data from federal HIV service programs with Centers for Disease Control and Prevention HIV surveillance data. By identifying demographic aggregates where service aggregate volumes exceed surveillance aggregate volumes, the study presents opportunities for sharper case capture among populations that are harder to surveil. The study also uses deep learning models to identify demographic aggregates where persons living with HIV are known to federal services but unknown to surveillance programs, which may improve case discovery and life course modeling.
Jargon:
(1) HIV surveillance: The ongoing, systematic collection and analysis of data related to HIV infection to track its spread and inform prevention and treatment strategies.
(2) Demographic aggregates: Groups of people categorized by characteristics such as age, sex, race, and geographic location.
(3) Deep learning: An artificial intelligence technique that uses multiple layers of algorithms to improve accuracy in recognizing patterns in data.
Business Ideas:
(1) Service Name: HIVCaseFinder
Target: Public health clinics and organizations focusing on HIV prevention and treatment in low-income communities.
Problem: Low-income communities are often harder to surveil for HIV due to factors such as lack of access to healthcare and fear of stigma.
Solution: HIVCaseFinder uses federal HIV service data and deep learning models to identify potential cases unknown to surveillance programs, enabling clinics and organizations to better target HIV prevention and treatment efforts in low-income communities.
Features: User-friendly interface, automatic data updates, customizable demographics filters, real-time reports and alerts.
(2) Service Name: HIVSurge
Target: State and county health departments responsible for HIV surveillance and prevention.
Problem: State and county health departments often struggle with incomplete case capture in certain demographic aggregates, resulting in inaccurate estimates of prevalence and death rates.
Solution: HIVSurge uses federal HIV service data and deep learning models to identify demographic aggregates where service volumes exceed surveillance volumes, enabling health departments to target their surveillance efforts more effectively and reduce the risk of incomplete case capture.
Features: Customizable data mapping, automatic data updates, targeted outreach suggestions, real-time reports and alerts.
(3) Service Name: LifeCourseHIV
Target: HIV treatment centers and organizations working with long-term HIV patients.
Problem: Traditional HIV surveillance methods do not capture data on patients who die after seeking HIV services but before they become surveillance cases, resulting in incomplete life course modeling.
Solution: LifeCourseHIV integrates CMS case level records with HIV surveillance records to increase case discovery and improve life course modeling, especially for patients who die after seeking HIV services.
Features: Customizable data filters, longitudinal patient data tracking, automatic data updates, real-time reports and alerts.

目的: フェデラルHIV監視を改善するために、フェデラルHIVサービスのデータを統合する価値を調べること。
新技術: フェデラルHIVサービスのデータをフェデラルHIV監視と統合することによって、より正確な感染症モデルを作成することができるようになったこと。
要約: 本研究では、フェデラルHIVサービスと監視のデータを統合し、デモグラフィック集計を用いて、サービスの集計値が監視の値を超えるような場合に、より正確なケースキャプチャができることを示した。また、ディープラーニングを用いて監視の値がサービスの値を超える集計でも、サービスのデータを用いたケースキャプチャができることを示した。
専門用語:
(1) Epidemiological measure: 流行病学的指標。流行病の調査-予防において用いられる一連の指標のこと。
(2) Attack rate: 感染率。ある疾患にかかった人数のうち、特定の人口集団に属する人々の割合。
(3) SIRD model: 感受性者(Susceptible)、感染者(Infected)、回復者-免疫を獲得した者-死者(Recovered or Dead)の４つの状態に分類する、感染症の数理モデル。
ビジネスアイデア
(1) サービス名: HIV感染予防サポート
ターゲット: HIVに感染しそうな人、または感染した人
課題: HIVに感染するリスクを減らすための適切な方法が提供できていない
解決策: 個々の人の感染リスクを分析し、その人に最適な予防方法を提案するサービスを提供。分析には、CMSデータと監視データを統合して使用する。
機能一覧: 感染リスク評価、個々に適した予防方法の提案、医療機関紹介など。
(2) サービス名: HIVサービス抜け漏れ診断支援
ターゲット: HIVサービスを受けていても監視データに登録されていない人
課題: 監視データとサービスデータの不一致によるケース漏れのリスク
解決策: サービスデータを元に、監視データに登録されていない人を特定し、必要な検査や医療機関紹介を行うサービスを提供する。データ解析には、本研究の手法を使用する。
機能一覧: サービスデータに基づく抜け漏れ診断、必要な検査や医療機関紹介、健康相談など。
(3) サービス名: HIVサービス利用状況分析
ターゲット: HIVサービスを利用している人、または利用したい人
課題: HIVサービスの利用状況や利用者のニーズが不明確
解決策: CMSデータを元に利用状況や利用者のニーズを分析し、それに基づいてHIVサービスを改善する施策を提示するサービスを提供する。
機能一覧: CMSデータを用いた利用状況分析、利用者ニーズ調査、HIVサービスの改善案提示など。

Too sick for surveillance: Can federal HIV service data improve federal  HIV surveillance efforts?

Objective: To unify novelty detection and continual learning in open-world scenarios for AI agents.
Target: AI developers and researchers interested in developing open-world learning algorithms.
New Technology: A theoretical framework that unifies novelty detection and continual learning, making it possible for AI agents to recognize objects and continuously learn new items over time.
Summary: This paper shows that novelty detection/ood detection and class incremental learning (CIL) are not separate problems, but in fact, good novelty detection is necessary for good CIL. The theoretical framework proposed unifies both and can be used in open-world scenarios for AI agents.
Jargon:
1. Novelty detection/ood detection: The ability of an AI agent to detect new or unseen objects that it has not seen before in the training data.
2. Continual learning: A machine learning paradigm where an AI agent can continuously learn new information over time without forgetting previously learned information.
3. Class incremental learning (CIL): A setting of continual learning where an AI agent learns new classes of objects over time while retaining previously learned classes.

Business Ideas:
1. Service Name: OpenMind Learning
Target: Educational institutions and corporations
Problem: Traditional e-learning platforms often use a closed-world approach, which limits learning opportunities that are relevant to open-world scenarios. This hampers the ability to teach real-world decision-making and dealing with unknowns/novelties.
Solution: OpenMind Learning will provide an open-world learning platform powered by the latest AI algorithms. The new technology used in the platform will enable students to learn about novel objects in the open world while retaining previously learned information without forgetting.
Features: Personalized learning, real-world problem-solving tasks, AI-driven assessment, socially-driven learning, and gamified learning. 

2. Service Name: NoveltyDetect 
Target: Security firms and enterprises 
Problem: Novel attacks and threats constantly emerge in the cybersecurity landscape. Closed-world systems are not enough to detect these threats, leaving networks and systems vulnerable.
Solution: NoveltyDetect is an agent that uses the latest AI algorithms to detect novel threats and suspicious behavior automatically. Unlike traditional rule-based systems, NoveltyDetect continues to learn and adapt to new threats in real-time.
Features: Automatic threat detection, real-time learning, customized alerts with recommended countermeasures, and gamified learning for security teams.

3. Service Name: SmartRetailer
Target: Retailers, restaurants, and cafes
Problem: Merchants often have trouble keeping up with changing customer preferences and trends in the market. This can result in stock losses and decreased revenue.
Solution: SmartRetailer uses AI-based novelty detection and continual learning to understand customer preferences, learn trends, and make predictive recommendations on inventory management and marketing campaigns.
Features: Automatic inventory management, trend analysis, predictive recommendations for special promotions, and personalized user experiences.

目的: 機械学習エージェントが未知のオブジェクトを検知し、それを学習することで、オープンワールドでの適応性を高めるための手法を開発する。

新技術: 本研究では、新しいオブジェクトを検知し、学習する手法と、これまで学習したことのないオブジェクトを検知する手法を統合し、オープンワールドの機械学習に適用できる「Open-World Continual Learning」を提案している。

要約: 本研究では、機械学習エージェントにおいて、オープンワールドの環境下において、未知のオブジェクトを検知し、学習するために、(1)OOD検出という未知オブジェクトの検知手法と、(2)クラス増分学習(CIL)を統合することが肝要であることを理論的に示している。

専門用語:
(1) OOD検出: 学習データに存在しない未知オブジェクトを検出すること。
(2) CIL: クラス増分学習。新しく学習したオブジェクトを既存の学習済みオブジェクトと統合して学習する手法。
(3) CF: Catastrophic Forgetting(学習が前忘却する)。新たに学習した内容が以前に学んだ知識を上書きしてしまい、その影響で以前に学んだことを忘れてしまう現象。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: OpenWatch
ターゲット: 自己学習型の防犯システムを求める一般家庭向け
課題: 窃盗事件が多発し、映像解析によるセキュリティシステムが導入されているが、犯罪に使われたことのない新たな物体を判別できない。
解決策: 機械学習を用い、新たな物体でも特定できるようにする。
機能一覧: 特許取得済のスマートカメラを使用し、検知した物体とともにラベルを付け、毎日学習することで、犯罪に利用される可能性のある物体を検知することができる。

(2) サービス名: OpenFlower
ターゲット: 園芸好きの個人ユーザー向け
課題: 園芸初心者が、新たな植物を育て始めた際に、その植物の名前や育て方を調べるのが煩雑である。
解決策: 検知した植物を学習し、その植物の名前や育て方を提供する。
機能一覧: スマートフォンのカメラを用いて、検知した植物の名前や育て方を提供するアプリ。さらに、ユーザーが今後その植物を育てる際には、その成長過程を撮影し、学習し続けることで、より正確な情報を提供できる。

(3) サービス名: OpenBike
ターゲット: 自転車通勤/スポーツユーザー向け
課題: 自転車で新しいルートを通る際に、危険箇所を事前に把握できない
解決策: 機械学習を用いて、危険箇所を検知し、推奨ルートを提供する。
機能一覧: スマートフォンのカメラ、GPS、加速度センサーを利用し、検知した危険箇所の情報を収集するアプリ。同時に、その情報をもとにユーザーに安全なルートを提案する。また、同じルートを通るユーザーが情報を蓄積しながら学習し、さらに正確な危険箇所を検知することができる。

Open-World Continual Learning: Unifying Novelty Detection and Continual  Learning

Objective: To introduce a new method called ID-MixGCL for graph contrastive learning, which adjusts the labels used for similar graph structures in a controllable manner to improve the accuracy of the node/graph representations.

Target: Researchers and developers working in the field of graph neural networks and unsupervised learning.

New Technology: ID-MixGCL is a new method that allows for simultaneous modulation of both the input graph and the corresponding identity labels, with a controllable degree of change, leading to the capture of fine-grained representations from unlabeled graphs.

Summary: ID-MixGCL is a method that adjusts the labels used for contrastive learning in a controllable manner, allowing for more accurate graph/nodes representations. This is done by simultaneously modulating both the input graph structure and the identity labels. Experimental results demonstrate ID-MixGCL's improved performance on graph classification and node classification tasks compared to state-of-the-art techniques.

Jargon:
1. Graph contrastive learning (GCL): A type of unsupervised learning that aims to learn node/graph representations by comparing two different "views" of the same graph.
2. Augmentation: A technique used in GCL to generate several structurally different but semantically similar graph structures for training purposes. 
3. Linear interpolation: A method of finding values between two known values by assuming a linear relationship between them.

Business Ideas:
1. Service Name: GraphMaster
Target: Data scientists and researchers working with large graph datasets.
Problem: Graph data sets are often too large for manual analysis, making it difficult to uncover meaningful insights.
Solution: GraphMaster uses ID-MixGCL to create more accurate graph/node representations, allowing for more precise analysis and better decision-making.
Features: User-friendly interface, customizable GCL training options, advanced data visualization tools.

2. Service Name: GraphDetective
Target: Law enforcement and intelligence agencies working to identify criminal networks.
Problem: Criminal networks are difficult to track due to their complex and constantly evolving structure.
Solution: GraphDetective uses ID-MixGCL to create more accurate node representations, allowing for better tracking of criminal networks and more effective law enforcement. 
Features: Advanced graph analysis tools, automated network mapping, real-time threat detection.

3. Service Name: GraphGenius 
Target: Marketing and advertising companies looking to optimize their ad targeting strategies.
Problem: Traditional targeting strategies can be imprecise and inefficient, leading to wasted resources and lower returns on investment.
Solution: GraphGenius uses ID-MixGCL to create precise node representations, allowing for more effective ad targeting and higher conversion rates. 
Features: Customizable targeting options, real-time optimization, detailed analytics reports.

目的: 論文の研究目的を文章全体から抽出して1文にすると、「グラフ表現の学習を改善するために、グラフの拡大と同時にラベルを調整する方法を提案する」となります。

新技術: この論文で提案された新技術は、「ID-MixGCL (Identity Mixup for Graph Contrastive Learning)」という方法です。これは、グラフの拡張を行う際に、同時にラベルの変換を行うことで、より詳細なグラフ表現を学習することができます。

要約: この論文では、グラフ表現学習において、拡大されたグラフのラベルが本来のグラフと同じであるという仮定が常に成り立つわけではないことが示され、その問題を解決するために、拡大されたグラフと対応するラベルを同時に変換する手法が提案された。提案手法は実験によって、既存の手法よりも優れた性能を示した。

専門用語:
(1) Graph contrastive learning (GCL):グラフ表現学習の手法の一つで、異なる視点からのグラフ表現を比較して、ノードおよびグラフ表現を学習する手法。
(2) Unlabeled graphs:ラベルが付与されていないグラフ。
(3) Linear interpolation:2つのベクトルの線形補間を行う手法。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: 似たような商品を探すアプリ
ターゲット: オンラインショッピングを利用する人
課題: 商品の探索に時間がかかること
解決策: 提供された商品情報をグラフ表現学習で整理し、似たような商品を探す機能を提供
機能一覧: 商品の特徴からグラフ表現を作成し、ユーザーが選択した商品に似た商品を自動で検索-提案する機能、商品詳細情報の表示機能、商品購入までの流れを1つの画面で表示する機能

(2) サービス名: 旅行プランニングアシスタント
ターゲット: 旅行を計画する人
課題: 旅行先での滞在日程の決定が難しいこと
解決策: 旅行先の観光スポット等をグラフ表現学習で整理し、滞在日程の最適化機能を提供
機能一覧: 旅行先の観光スポットの情報からグラフ表現を作成し、目的地を自動で並び替え、滞在日程の提案を行う機能、各観光スポットに関する詳細情報の表示機能、宿泊施設との予約を簡単に行える機能

(3) サービス名: 無駄な情報を取り除くフィルターアプリ
ターゲット: メールの受信者
課題: メールボックス内の無駄なメールを削減したいこと
解決策: 受信したメールをグラフ表現学習で整理し、無駄なメールのフィルタリング機能を提供
機能一覧: 受信したメールの本文情報からグラフ表現を作成し、既知の迷惑メールと類似した内容、送信元、題名のメールを自動でフィルタリングする機能、検知した迷惑メールに対してフィードバックを受け付ける機能、フィルタリング処理のログを閲覧できる機能

ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning

Objective: This paper presents a new way of detecting fruit picker activities based on data from wearable sensors, using machine learning methods to improve the efficiency of the fruit harvesting process.

Target: The target audience for this paper is those in the agriculture industry and those interested in using technology to improve fruit picking efficiency.

New Technology: The novel application of wearable sensors and machine learning methods to detect bag-emptying events during fruit picking activities.

Summary: The study uses wearable sensors attached to fruit picker bags to measure their movements and proximity to harvesting bins. Two machine learning models are developed: a feature-based ensemble classifier and a deep recurrent convolutional neural network. A semi-supervised approach is used to label the data and detect bag-emptying events with the machine learning models.

Jargon:
(1) Human activity recognition - the ability of machines to recognize and distinguish different human activities through sensors and machine learning algorithms.
(2) Recurrent neural network - a type of neural network designed for analyzing time series data, such as wearable sensor data.
(3) Deep learning - a subfield of machine learning that involves building and training deep neural networks for complex data analysis tasks.

Business Ideas:
(1) Service Name: Pick-Sense
Target: Fruit farm managers
Problem: Inefficient and inaccurate fruit picking procedures leading to excess waste.
Solution: Pick-Sense uses wearable sensors and machine learning algorithms to detect bag-emptying events and provide real-time data on fruit picker productivity and bin levels, allowing for better harvesting management and waste reduction.
Features: Real-time analytics dashboard, automated alerts for bin filling levels, historical data analysis for performance metrics.
(2) Service Name: Harvest Hero
Target: Fruit pickers
Problem: Manual tracking and recording of fruit picking activities leading to overwork and inefficiency.
Solution: Harvest Hero provides wearable sensors and a mobile app to automatically detect and record bag-emptying events, allowing for less manual tracking and more focused fruit picking.
Features: Mobile app, automated bag-emptying event detection, social leaderboard for fruit picker productivity.
(3) Service Name: Shelf-Life Saver
Target: Fruit distribution companies
Problem: Inaccurate tracking of fruit picking and harvesting leading to reduced shelf life and excess waste.
Solution: Shelf-Life Saver uses wearable sensors and machine learning algorithms to optimize fruit picking procedure and ensure that picked fruit is properly stored and distributed to improve shelf life and reduce waste.
Features: Real-time alerts for fruit condition, historical data analysis for performance metrics, predictive analytics for future fruit conditions.

目的: 果物の収穫作業で、作業員がフルーツを詰める袋を空にするタイミングをセンシングする技術を開発すること。
新技術: ウェアラブルセンサーと機械学習を使用したフルーツピッカーの活動認識技術。
要約: フルーツピッカーが果物を詰める袋にウェアラブルセンサーを装着し、センシングしたデータを機械学習によって解析し、袋を空にするタイミングを検出する技術が開発された。
専門用語
(1) 機械学習:人工知能の一分野で、コンピューターによるデータ分析を自動的に行うテクノロジー。データを学習し、そのデータに基づいて予測や判断を行うことができる。
(2) ウェアラブルセンサー:身に着けることができるセンサーで、人間の動きや生体情報をセンシングすることができる。
(3) 時系列データ:データが時間的に変化している状態を表すデータのこと。時間ごとの値の系列となっている。

ビジネスアイデア
(1) サービス名: フルーツピッカーモニタリングサービス
ターゲット: 果物農家、果物生産業者
課題: 果物の収穫作業では果物の品質低下や廃棄が発生しやすいが、労働生産性の向上や収穫作業の管理ができていない。
解決策: フルーツピッカーの袋にセンサーを装着し、作業員がどのくらいの速度で果物を収穫しているか、袋を空にするタイミングを判別し、適切なタイミングで収穫した果物をピッキングバックに格納できるようにする。
機能一覧: センサー装着、データ収集、フルーツピッカーの生産性監視、収穫作業の効率化、傾向分析レポート
(2) サービス名: 農産物品質管理アプリ
ターゲット: 果物農家、果物生産業者
課題: 農産物の品質低下や廃棄が発生しやすいが、農家の検査や管理が追いついていない。
解決策: センサーを使用し、品質のデータを効率的に収集し、各農家の生産物の品質評価を行うことができるようにする。
機能一覧: センサー装着、データ収集、品質評価、傾向分析レポート、出荷に伴う品質管理
(3) サービス名: 水資源管理ソリューション
ターゲット: 農家、農業従事者
課題: 農業に必要な水資源の管理が十分でなく、水の浪費や過剰な使用が発生している。
解決策: センサーを使用し、実際に必要な水を調査することで、正確に水資源を評価し、洪水や干ばつを回避することができるようにする。
機能一覧: センサー装着、水資源評価、軽減策のレポート、リアルタイム監視

Fruit Picker Activity Recognition with Wearable Sensors and Machine  Learning

Objective: To introduce and explain the Flexible K Nearest Neighbors (FlexKNN) classifier and its potential applications in indoor localization.

Target: Researchers and practitioners interested in machine learning and indoor localization.

New Technology: The FlexKNN classifier is a new variant of the widely used K Nearest Neighbors (KNN) classifier that limits the distance between training and test samples, allowing for accurate class membership inference even in cases where no reliable K can be found.

Summary: The KNN classifier is a popular machine learning algorithm for classification tasks, but its performance can suffer when the distribution of training and test samples varies. The FlexKNN classifier addresses this issue by limiting the maximum distance between training and test samples, ensuring that only the closest samples are used for inference. This approach leads to higher classification accuracy compared to the standard KNN, with no increase in computational demand.

Jargon:
(1) K Nearest Neighbors (KNN) classifier - A machine learning algorithm for classification tasks that determines the class membership of an unlabelled sample based on the class memberships of its K closest labelled samples.
(2) Indoor Localization - The process of determining the location of a person or object inside a building using various techniques such as WiFi, Bluetooth, or other signals.
(3) Ion-Mobility Spectrometry - A technique used to analyze chemical substances by measuring the drift time of ions in a gas phase separation.

Business Ideas:
(1) Service Name: Smart Loc
Target: Facilities management companies
Problem: Difficulty in indoor localization in large commercial buildings
Solution: Smart Loc provides accurate and reliable indoor localization using the FlexKNN classifier and ion-mobility spectrometry-based fingerprinting. 
Features: Customizable building maps, real-time tracking, data analytics for facility optimization. Users can simply download the Smart Loc app on their smartphones to access the location of people or objects inside the building.

(2) Service Name: Kid Tracker
Target: Parents with young children
Problem: Difficulty in keeping track of children in crowded indoor spaces
Solution: Kid Tracker is an app that utilizes the FlexKNN classifier for accurate and dependable indoor localization. Using the app, parents can find their child's location in real-time through their smartphone. 
Features: Panic button feature to alert administrators in case of emergencies, battery life optimization to avoid draining your phone's battery, and a virtual boundary setting feature.

(3) Service Name: MedAI
Target: Healthcare providers
Problem: Lack of training data in certain rare diseases
Solution: MedAI is a web-based platform that uses FlexKNN to provide accurate diagnosis even for rare diseases using a database of ion-mobility spectrometry-based fingerprints. Healthcare providers can input their patients' fingerprints and receive a reliable diagnosis quickly.
Features: Customizable patient dashboard, integration with electronic health record systems, and monthly diagnostic updates based on the latest research.

目的: 新しいKNN-variantの提案と実際の場面での性能比較を行うこと。
新技術: KNN-variantであるFlexible K Nearest Neighbors (FlexKNN)の提案。
要約: FlexKNNは、距離の上限を設定することで、テストサンプルに最も近いK個のトレーニングサンプルを見つけ、分類ラベルを決定する。標準的なKNNへの性能向上が示され、屋内位置情報に基づくIMS指紋の場合に適用されることが示された。
専門用語:
- K Nearest Neighbors (KNN) classiﬁer: 分類のためのアルゴリズムで、テストサンプルと最も近いトレーニングサンプルからラベルを推定する。
- Bayes rate: 分類誤差の下限を表す。
- Euclidean distance: 2つの点間の距離を計算するための距離尺度。
ビジネスアイデア:
(1) サービス名: FlexKNN Health
ターゲット: 医療分野
課題: 珍しい疾患の診断
解決策: 珍しい疾患の診断には訓練データが乏しく、KNNのような分類器では適切にクラス分けできないことがある。FlexKNN Healthは、少数の訓練データでも正確な診断を行うことができる。
機能一覧: 診断時における医師の補助、疾患の予測。
(2) サービス名: FlexKNN Finder
ターゲット: 屋内位置情報サービス市場
課題: 屋内位置情報に基づく誤差
解決策: 標準のKNNはトレーニングデータがない場所で誤差が生じることがある。FlexKNN Finderは、距離の上限を設定することで正確な位置情報を提供することができる。
機能一覧: 屋内ナビゲーション、周辺情報提供、クーポン配布サービス。
(3) サービス名: FlexKNN Match
ターゲット: オンラインデートサービス市場
課題: 相性の調整
解決策: オンラインデートサービスの課題の1つは、相手との相性をきちんと調整することである。FlexKNN Matchは、過去のデータに基づいて、ユーザーに最適な相手を選び出すことができる。
機能一覧: マッチングサービス、趣味が合う人の紹介、メッセージ交換サポート。

Flexible K Nearest Neighbors Classifier: Derivation and Application for  Ion-mobility Spectrometry-based Indoor Localization

Objective: To explore the use of automated dynamic Bayesian networks for predicting acute kidney injury before onset. 

Target: Clinicians and healthcare professionals working with patients with chronic kidney disease. 

New Technology: The authors introduce a framework called Ranking Approaches for Unknown Structures (RAUS) that uses statistical methods to compare variable ordering, network topologies, and DBN performance, allowing end-users with limited DBN expertise to implement models via a command-line interface.

Summary: The study evaluates the use of RAUS to predict impending acute kidney injury (AKI) events using inpatient clinical laboratory data. The DBNs generated by RAUS achieved 73-83% area under the receiver operating characteristic curve (AUCROC) within 24-hours before AKI and 71-79% AUCROC within 48-hours before AKI of any stage in a 7-day observation window. 

Jargon: 
1. Dynamic Bayesian network (DBN): a probability model for sequential data that can be used to describe the relationships between variables over time.
2. Cramer's V (CV): a measure of association between two nominal variables that ranges from 0 to 1.
3. Receiver operating characteristic curve (ROC curve): a graphical representation of a binary classifier's performance that shows the trade-off between sensitivity and specificity for various threshold settings.

Business Ideas: 
1. Service Name: KidneyAI 
Target: Hospitals and clinics caring for patients with chronic kidney disease 
Problem: AKI often goes undetected before it is too late for preventive measures to be initiated and/or effective in CKD patients.
Solution: KidneyAI predicts impending AKI events using existing patient data and alerts clinical staff to intervene before it is too late. 
Features: Real-time alerts, prediction of AKI events up to 72 hours in advance, customizable thresholds for alerting clinical staff. 

2. Service Name: RapidRenal 
Target: Post-operative care facilities 
Problem: AKI is common following surgery and can lead to significant morbidity and mortality. 
Solution: RapidRenal monitors patients' serum albumin and estimated glomerular filtration rate (eGFR) levels to predict impending AKI events and alert clinical staff. 
Features: Prediction of AKI events up to 48 hours in advance, customizable thresholds for alerting clinical staff, real-time alerts. 

3. Service Name: KidneyDetect 
Target: Primary care providers and nephrologists 
Problem: CKD patients are at high risk for AKI events, which can lead to further kidney damage and complications. 
Solution: KidneyDetect uses existing patient data to predict the likelihood of a future AKI event and recommends interventions to prevent or mitigate the event. 
Features: Prediction of AKI events up to 7 days in advance, personalized recommendations for interventions, real-time updates with new patient data.

目的: 新しい機械学習技術を用いて、入院患者の急性腎障害(AKI)を未然に予測すること。
新技術: Ranking Approaches for Unknown Structures (RAUS)という自動フレームワークを開発して、変数の順序が分からない場合でも、動的ベイジアンネットワーク(DBN)の構造を学習できるようにした。
要約:
RAUSは、CramerのV、カイ二乗検定(Chi2)、情報ゲインなどの複数のフィルターランキング手法を使用して、未知の変数の順序をガイドし、DBN構造学習アルゴリズムに適用されることで、DBN内部構造の有向非循環グラフ(DAG)を確立することができる自動フレームワークである。RAUSは、AKIイベントを24、48、72時間前に予測する複数のDBNを同時に生成するために使用され、CV-DBNとIG-DBNは、48時間前に、セルフアルビンと推定糸球体濾過率(eGFR)を上位2つの特徴としてランク付けした。
専門用語:
1. ガイド変数順序: データの変数間の関係性を文脈とともに把握し、それに沿った変数の順序を決めること。
2. 動的ベイジアンネットワーク(DBN): ベイジアンネットワークの一種であり、時間の経過によって変数間の条件付き確率が変化するようなモデル。また、過去の状態から未来の状態を予測に用いることが可能である。
3. 有向非循環グラフ(DAG): グラフ理論において、頂点と有向辺から成るグラフであり、ある頂点から別の頂点に到達する経路に沿って辺をたどっても、同じ頂点を二度以上通らないように構成されている。
ビジネスアイデア:
(1) サービス名: NutriTrack
ターゲット: 毎日の食事によって健康管理したい人
課題: 食事内容を記録して管理するのが面倒くさい
解決策: スマートフォンアプリで、料理の写真を撮るだけで、栄養情報を計算し、摂取カロリーの目標と比較して、健康指標とともに表示する。
機能一覧: カメラ機能、栄養情報計算機能、健康管理機能、目標設定機能

(2) サービス名: FitComm
ターゲット: スポーツ選手やトレーニングを継続したい人
課題: トレーニングの効果が分からない
解決策: スマートフォンアプリで、GPSや心拍数などのデータを記録し、トレーニングの効果をグラフとして表示する。
機能一覧: GPS機能、心拍数計測機能、トレーニングログ管理機能、成果グラフ表示機能

(3) サービス名: SleepFlow
ターゲット: 睡眠に悩む人
課題: 睡眠の質が悪い
解決策: スマートフォンアプリで、音楽や自然の音、白いノイズなどの睡眠向け音楽を提供し、ユーザーの睡眠サイクルに合わせて流すことで、質の良い睡眠をサポートする。
機能一覧: 睡眠サイクル分析機能、睡眠向け音楽提供機能、睡眠ログ管理機能。

Automated Dynamic Bayesian Networks for Predicting Acute Kidney Injury  Before Onset

Objective: To improve continual learning by accounting for the influence of previous selections on future selections.
Target: Machine learning researchers working on continual learning methods.
New Technology: The use of influence functions to model the impact of previous coreset selections on future selections.
Summary: The authors identify a new type of influence in continual learning, called second-order influences, that can amplify incidental bias in coreset selections and harm overall performance. They propose a novel selection objective that uses influence functions to regularize for second-order influences and demonstrate its superiority over state-of-the-art methods on several benchmarks.
Jargon:
1. Continual learning - A type of machine learning that allows models to incrementally learn from new data without forgetting previously learned knowledge.
2. Replay buffer - A memory mechanism used in continual learning that stores previously seen data for later use.
3. Influence functions - A technique for estimating the impact of a training point on a model's parameters by perturbing its weight and observing the resulting change in the output.
Business Ideas:
1. Service Name: MemoryMate
Target: High school or college students studying for standardized exams
Problem: Students often forget previously learned concepts after studying new material for exams.
Solution: MemoryMate uses continual learning methods to help students retain knowledge over time, allowing them to take full advantage of their study time.
Features: A personalized curriculum that adapts to each student's strengths and weaknesses over time, a replay buffer that stores past exam questions for later review, and a selection objective that takes into account the influence of past study sessions on future ones.
 
2. Service Name: WorkWise
Target: Working professionals seeking to upskill or reskill in their field
Problem: Professionals need to keep up with rapidly evolving work requirements, but have limited time and resources for training.
Solution: WorkWise uses continual learning to provide targeted training that adapts to each learner's pace and background knowledge, enabling them to develop new skills efficiently and effectively.
Features: A personalized curriculum that adjusts to each learner's needs and interests, a replay buffer that captures examples of relevant work projects for practice, and a selection objective that ensures that training data is selected to optimize long-term learning outcomes.

3. Service Name: MedMentor
Target: Medical students preparing for clinical rotations and licensing exams.
Problem: Medical students must learn and retain a massive amount of disparate knowledge over several years
Solution: MedMentor uses continual learning to help students retain important concepts throughout their studies, increasing their chances of success on licensing exams and in clinical practice.
Features: A comprehensive curriculum covering all major medical topics, a replay buffer that stores past patient cases for reference and review, and a selection objective that takes into account the influence of past clinical rotations on future ones.

目的: Continual learningにおいて、過去の知識を忘れずに新しい知識を取り入れる方法を提案すること。
新技術: 強化学習において、二次影響を正則化することで、Continual learningの性能を改善する方法。
要約: 本研究はContinual learningにおけるサンプル選択戦略であるreplay bufferを改善するため、影響関数を使用して二次影響をモデル化している。二次影響は以前の選択によってbuffer内のバイアスが増幅され、最終的な選択に悪影響を及ぼすことが判明したため、提案された方法では二次影響を正則化することで改善を図る。
専門用語:
(1) continual learning:機械学習において、データ分布のシフトに対して学習する手法。
(2) influence function:データポイントの影響力を測定する関数で、データポイントの重みを少しずつ上げ下げすることで評価する。
(3) catastrophic forgetting:Continual learningにおいて、新しいタスクを学習する際に以前のタスクの知識を完全に忘れてしまう現象。
ビジネスアイデア:
(1) サービス名: Suggestify
ターゲット: オンラインショップの商品データ管理者
課題: 大量の新しい商品情報を追加する際、過去の商品データの予測精度を損ないたくない
解決策: 提案された方法を使用して、商品情報を選択する際に二次影響を正則化することで、過去の商品データの正確性を保つ。
機能一覧: 商品データの選択と管理、二次影響によるバイアスの除去、予測精度の向上。
(2) サービス名: CV-Assist
ターゲット: 人事部門の採用担当者
課題: 大量の履歴書を管理し、採用決定に影響する要素を把握することが困難
解決策: 提案された方法を使用して、履歴書データを選択する際に二次影響を正則化することで、求める採用要素に関連するデータを正確に選択することができる。
機能一覧: 履歴書の選択と管理、二次影響によるバイアスの除去、求める採用要素の把握。
(3) サービス名: Medical Supporter
ターゲット: 医療現場の医師
課題: 多数の患者データから、特定の疾患に関する正確な診断をすることが困難
解決策: 提案された方法を使用して、患者データを選択する際に二次影響を正則化することで、正確な診断に必要なデータを精度よく選択することができる。
機能一覧: 患者データの選択と管理、二次影響によるバイアスの除去、診断支援。

Regularizing Second-Order Influences for Continual Learning

Objective: To introduce a new technology for non-destructive fault diagnosis of electronic interconnects.
Target: Engineers and researchers in the field of electronic systems and prognostics and health management.
New Technology: The use of S-parameter patterns and severity rating ensemble learning (SREL) for detecting and diagnosing defects in Cu interconnects.
Summary: The performance and reliability of electronic systems are affected by interconnects, making their early detection and diagnosis crucial. Existing methods for detecting interconnect defects are limited and may require destructive testing. This study proposes the use of S-parameter patterns and SREL for non-destructive fault diagnosis of Cu interconnects, achieving high diagnostic accuracy and noise-robustness.
Jargon:
(1) Prognostics and health management (PHM): A technology that predicts and manages the health of products and systems to improve their quality and reduce downtime.
(2) S-parameters: Measured parameters of a network that describe the behavior of signals at different frequencies.
(3) Machine learning (ML) and deep learning (DL): Technologies that use algorithms to automatically learn from data and improve performance on a task without being explicitly programmed.
Business Ideas:
(1) Service Name: Smart Interconnect Monitoring
Target: Electronics manufacturers and maintenance teams
Problem: Difficulty in detecting interconnect defects accurately and early, leading to reduced system reliability and performance.
Solution: Smart Interconnect Monitoring uses SREL and machine learning to provide real-time monitoring and early detection of interconnect defects, allowing for prompt maintenance and repair and improving system reliability and performance.
Features: User-friendly interface, automatic data processing, real-time alerts, historical data analytics.
(2) Service Name: Interconnect Diagnostic Expert
Target: Electronic system designers and researchers
Problem: Difficulty in distinguishing the root cause and severity of interconnect defects using existing methods, leading to limited diagnosis and prognosis capabilities.
Solution: Interconnect Diagnostic Expert uses S-parameter patterns and deep learning algorithms to accurately diagnose interconnect defects and identify their root causes and severities, allowing for improved diagnosis and prognosis capabilities.
Features: User-friendly interface, automatic data processing, accurate diagnosis and prognosis, historical data analytics, customizable options.
(3) Service Name: Non-Destructive Interconnect Testing
Target: Quality control teams and manufacturers of electronic components
Problem: Current interconnect defect detection methods require destructive testing, leading to increased costs and decreased reliability.
Solution: Non-Destructive Interconnect Testing uses S-parameter patterns to accurately detect and diagnose interconnect defects without the need for destructive testing, improving reliability and reducing costs.
Features: User-friendly interface, non-destructive testing, accurate defect detection and diagnosis, real-time alerts, customizable options.

目的: 電子部品の故障を非破壊的に検知-診断する技術を開発すること。

新技術: Sパラメーターという特殊な電気信号を用いて、電子部品の故障検知-診断を行う方法を開発した。

要約: 本研究では、高度な電子部品の中で特に問題となるインターコネクトに着目し、Sパラメーターを用いた非破壊的な故障検知-診断方法を開発した。従来の手法に比べ、根本原因と深刻度を同時に分析することができ、高い診断精度とノイズに強い性能を実現した。

専門用語:
1. Sパラメーター:電気回路を測定する際に、回路外部から印加する電気信号と回路内部での反射-伝達される信号の比を示すパラメーター。電気回路の性能や欠陥を評価する上で重要な指標の一つ。
2. 機械学習:コンピューターシステムが、入力されたデータから自動的に学習を行い、新しいデータに対して予測-分類を行う手法。
3. プロノスティックス-アンド-ヘルス-マネジメント(PHM):製品-システムの健全性を監視し、故障予測-診断-修復を行うテクノロジー。

ビジネスアイデア
(1) サービス名: 電子機器オンライン診断サービス
ターゲット: 企業-個人でPCやスマホを使っている人
課題: 電気機器や電子部品の故障によって、生産性向上や業務の効率化に影響が出る
解決策: 電子部品の故障を非破壊的に診断し、具体的な修理方法をオンラインで提供するサービス
機能一覧: 故障診断結果の報告、修理方法の提案、修理代金見積もりの提供、修理の受付

(2) サービス名: 農作物品質保証サービス
ターゲット: 農業生産者-加工業者
課題: 農作物の品質劣化によって、商品価値が低下し利益が減少する
解決策: 高精度な電子部品の品質管理方法を提供することで、農作物の品質を保証する
機能一覧: 部品の品質保証証明書発行、品質劣化の予測、品質劣化の原因特定-修正案提案

(3) サービス名: 自動車部品故障予測サービス
ターゲット: 自動車メーカー-自動車整備工場
課題: 自動車部品の故障によって、安全性が低下し車両トラブルが増加する
解決策: 車両に搭載される電子部品の故障予測を行い、定期的な点検-修理を促進するサービス
機能一覧: 故障予測報告、定期点検提案、修理代金見積もりの提供、修理の受付

SREL: Severity Rating Ensemble Learning for Non-Destructive Fault  Diagnosis of Cu Interconnects using S-parameter Patterns

Objective: To develop a method to efficiently quantify hyperparameter importance in specific subspaces.

Target: Algorithm developers and practitioners in the field of machine learning and deep learning.

New Technology: A novel algorithm called PED-ANOVA is developed to quantify hyperparameter importance in specific subspaces using Pearson divergence. This method overcomes the limitations of previous methods and enables closed-form computations of hyperparameter importance.

Summary: The importance of hyperparameters in deep learning is critical to designing good hyperparameter spaces. Functional ANOVA is a widely-used method to quantify hyperparameter importance, but it is not practical for specific subspaces of interest. To overcome this problem, a novel method called PED-ANOVA is developed, which computes hyperparameter importance in arbitrary subspaces using Pearson divergence. 

Jargon:
 (1) Hyperparameter Optimization: The process of selecting the best parameters that define a machine learning or deep learning model.
 (2) Functional ANOVA: A statistical method to quantify the importance of different variables in a model.
 (3) Pearson divergence: A measure of the difference between two probability distributions.

Business Ideas:
(1) Service Name: HPSpace Explorer
Target: Machine learning engineers and practitioners
Problem: Designing good hyperparameter spaces is time-consuming and inefficient.
Solution: HPSpace Explorer allows users to quickly explore hyperparameter spaces and identify the most important hyperparameters using the new PED-ANOVA method.
Features: Real-time visualization of hyperparameter spaces, summary statistics of hyperparameter importance, and automatic generation of optimized hyperparameter spaces.

(2) Service Name: DeepConfig
Target: Small and medium-sized businesses using machine learning models
Problem: Lack of technical expertise in hyperparameter optimization
Solution: DeepConfig provides a user-friendly platform for hyperparameter optimization using the new PED-ANOVA method.
Features: Automatic hyperparameter tuning, integration with existing machine learning models, and real-time performance monitoring.

(3) Service Name: MLBoost
Target: Data scientists and researchers
Problem: Difficulty optimizing deep learning models with high dimensionality
Solution: MLBoost uses the new PED-ANOVA algorithm to rapidly identify the most important hyperparameters and optimize deep learning models.
Features: Parallelized computations, automatic feature selection, and compatibility with popular deep learning frameworks.

目的: ハイパーパラメータの重要性を理解し、特定の領域における重要性を定量化するための新しいアルゴリズム、PED-ANOVAを提供する。

新技術: PED-ANOVAは、任意の領域でのハイパーパラメータの重要性を効率的に定量化することができる。

要約: 本論文では、ディープラーニングにおけるハイパーパラメータの重要性を定量化するための新しいアルゴリズム、PED-ANOVAを提供し、その効果を実験によって検証した。PED-ANOVAは、任意の領域でのハイパーパラメータの重要性を効率的に定量化することができ、実験結果でもその有効性が明らかとなった。

専門用語:
1. HPO: Hyperparameter Optimizationの略で、ディープラーニングにおいて、最適なハイパーパラメータを探索すること。
2. f-ANOVA: functional ANOVAの略で、異なるハイパーパラメータの重要性を定量化する方法の一つ。
3. Monte-Carlo sampling: 確率分布に従って乱数を生成することで、数値的に厳密な解を求めることが難しい問題に対して、解を推定するための手法。

ビジネスアイデア:
(1) サービス名: HyperFinder
ターゲット: ディープラーニングのモデル開発者
課題: ハイパーパラメータの探索にかかる時間、労力が多い。
解決策: PED-ANOVAを用いて、探索すべきハイパーパラメータを特定することで探索時間を短縮する。
機能一覧: PED-ANOVAに基づく探索空間の可視化、探索の自動化、最適なハイパーパラメータの提案。

(2) サービス名: PedalTune
ターゲット: 自転車に乗る人
課題: ペダルの回転数、負荷量の調整が難しい。
解決策: PED-ANOVAを用いて、効率的な回転数、負荷量を特定することで、快適なサイクリングを実現する。
機能一覧: ペダルの回転数調整、負荷量調整、サイクリングのログの記録。

(3) サービス名: ShopRec
ターゲット: オンラインショッピングをする人
課題: 商品検索する際に条件をうまく設定できないことがある。
解決策: PED-ANOVAを用いて、重要な条件を特定することで、条件が多くなる商品検索でもスムーズに検索をすることができる。
機能一覧: 商品の検索条件の自動設定、セール情報の提供、レビューの閲覧。