製造業・材料開発チームのためのAI内製化ナビ

The Staged Pandora's Box: Reservation Indices for Multi-Fidelity Bayesian Optimization

A staged search must decide which candidate to advance next and when to stop. Some observations only inform la

少数データ向きCPUで試しやすい数学・理論最適化

製造業 76

少数データ向きCPUで試しやすい自然言語処理プロンプトエンジニアリング強化学習

Learning Purposeful Co-designs of Bio-inspired Quadrupedal Robots

Treating morphology and control as separate design problems has constrained the efficiency and adaptability of

少数データ向き品質予測/異常検知自然言語処理プロンプトエンジニアリング検出生成異常検知

製造業 75

arxivGitHubあり2026-11-02

VerdictAD: Few-Shot Anomaly Detection via Decision-Guided Refinement

Detecting defects in real-world industrial inspection often requires learning from only a few normal images pe

製造業 69

少数データ向きセンサ/時系列深層学習Transformerテキスト

Constructing a Regional Slang Lexicon for Electricity Demands via Soft-Label Bidirectional Anchoring and Active Learning

Power-grid customer service increasingly relies on community social media, where customers describe outages, b

製造業 68

PhotoGuider: Composition-Aware Cropping and 360$^{\circ}$ View Framing with Explainable Photographic Assessments

Traditional image cropping assumes the photograph already contains the composition worth keeping, and asks onl

説明可能MI向き自然言語処理大規模言語モデル画像

製造業 68

Camera-Free Object Discovery and Interaction with GazeTags

We present GazeTags, a camera- and computer-vision-free approach for worn head-gaze object awareness. Our smal

MI向きセンサ/時系列深層学習軽量化・量子化

今日の実装注目

週次まとめ →

Score 105

コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション

ultralytics — Ultralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object tracking

ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。

Score 105

コンピュータビジョン物体検出分類セグメンテーション画像

label-studio — Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format

データラベル化と注釈化を行うためのツールです。

Score 105

openvino — OpenVINO™ is an open source toolkit for optimizing and deploying AI inference

オープンソースのAI推論最適化と展開用ツールキットです。

深層学習Transformer分類生成音声

Score 105

CoreNLP — CoreNLP: A Java suite of core NLP tools for tokenization, sentence segmentation, NER, parsing, coreference, sentiment analysis, etc.

CoreNLPはJavaで開発されたNLPツールのセットであり、分割、文分割、名詞認識、パーシング、コorefence、感情分析などを行える。

コンピュータビジョンセグメンテーション分類

Score 105

stanza — Stanford NLP Python library for tokenization, sentence segmentation, NER, and parsing of many human languages

stanzaは、さまざまな言語を処理するための言語処理用ライブラリです。

コンピュータビジョンセグメンテーション分類

Score 104

githubGitHubあり2026-11-03

qdrant — Qdrant - High-performance, massive-scale Vector Database and Vector Search Engine for the next generation of AI. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/

このリポジトリでは、データとAIアルゴリズムを製品化するためのプラットフォームであるTaipyを提供しています。

自然言語処理埋め込み・検索生成画像

RAG検索拡張生成、文書検索、社内ナレッジQAに関係する論文・実装をまとめます。LLM Fine-tuningLoRA、RLHF、SFT、軽量ファインチューニングなど、LLMを用途に合わせる技術を扱います。Materials Informatics材料探索、分子・結晶、化学、製造プロセス最適化に応用しやすいAI技術を集めます。Bayesian Optimization少数試行で条件探索を進めるベイズ最適化、実験計画、ブラックボックス最適化を扱います。Sensor Data Analysisセンサ、時系列、異常検知、予測保全に使える機械学習・深層学習技術をまとめます。Diffusion Models画像・動画生成、条件付き生成、編集、3D生成に関係する拡散モデルの論文と実装です。

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文書検索・社内QARAG、埋め込み、検索評価、要約を使って文書検索や社内QAを作るための技術です。材料探索材料候補探索、分子生成、実験条件探索、ベイズ最適化に関係する技術です。製造業の異常検知センサ時系列、画像検査、予測保全、異常スコアリングに使えるAI技術を整理します。品質予測工程条件、原料ロット、検査値から品質指標や不良リスクを予測するための技術です。保存した記事を見るあとで実装・比較したい記事をブックマークから再開できます。

実装ありの記事

tensorflow — An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

TensorFlowはオープンソースの機械学習フレームワークで、誰でも使用できるように設計されている。

機械学習教師あり学習

transformers — 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.

深層学習Transformer分類テキスト音声

pytorch — Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

pytorchはPythonでTensorや動的ニューラルネットワークを実装でき、強力なGPUアクセラレーションをサポートしている。

機械学習教師あり学習

netdata — The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.

netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。

機械学習教師あり学習画像

huggingfaceHugging Faceあり2026-11-02

Hugging Faceあり

Measuring AI Agents as Teammates with Collaborative Intelligence

Progress in AI is often measured by what a single model can do on its own. Yet teams of AI agents are starting

コンピュータビジョンセグメンテーション

huggingfaceHugging Faceあり2026-11-02

Lab2Sim: Turning Real-World Experiment Videos into Interactive Virtual Experiments

Science experiment videos demonstrate how experiments are performed, but offer no direct interaction for learn

コンピュータビジョンマルチモーダル生成動画

huggingfaceHugging Faceあり2026-11-01

Advances in Agentic Computer Graphics

Computer graphics is built on code. Large language model (LLM) agents can now generate graphics code and itera

自然言語処理大規模言語モデルテキスト

huggingfaceHugging Faceあり2026-11-01

SWE-Trail: History-Guided Trajectory Collection for Coding Agent Training

Coding agents solve repository issues through long sequences of exploration, editing, and validation. These tr

自然言語処理ファインチューニングテキスト

Materials Informatics関連

センサ/時系列品質予測/異常検知深層学習CNN予測

OmniST: Topology-Invariant Spatiotemporal Forecasting with Guaranteed-Coverage Uncertainty at Unseen Sensor Locations

Standard spatiotemporal graph convolutional networks need a fixed-size adjacency matrix, coupling model weight

センサ/時系列深層学習Transformerテキスト

What Does 4-Bit Microscaling Cost a Wearable Activity Recognizer?

Wearable sports sensors can recognize actions on the device itself, where lower-precision numbers reduce model

品質予測/異常検知自然言語処理RAG生成検索テキスト

Reliability Stress Testing of RAG Retrieval under Query-Relevant Corpus Poisoning

External text can affect a retrieval-augmented generation (RAG) system only after the retriever admits it to t

Same Rule, Different Verdicts: Rubric Language and Clause Structure in LLM Judges for Korean Support Dialogues

Services that operate in Korean often write their evaluation rubrics in Korean and hand them to an LLM judge.

MI向き自然言語処理大規模言語モデル