Epi-Curriculum: 低リソースドメイン適応のためのエピソードカリキュラム学習 研究背景と課題 近年、ニューラル機械翻訳 (Neural Machine Translation, NMT) は自然言語処理技術の分野で標準となっています。しかし、NMTは大規模な並列コーパスを使用したタスクでは人間の翻訳と遜色ないパフォーマンスを示しているものの、低リソースおよび新しいドメインでのパフォーマンスには課題が残されています。この課題は主に以下の2点に集約されます：モデルのドメイン切り替えに対するロバスト性の不足、およびターゲットドメインの小規模データセットでの適応能力の低さです。これまでの研究の多くは、ドメイン切り替えのロバスト性を向上させるか、新ドメインへの適応能力を向上させることのいず...

畳み込みニューラルネットワークに基づく頭部衝撃動力学測定のノイズ除去の研究と応用 研究背景 軽度外傷性脳損傷（MTBI）は、世界的な健康の脅威である。人間は転倒、交通事故、スポーツなどの状況でMTBIのリスクにさらされることが多い。統計によると、2016年には世界で2700万件以上の脳損傷の事例があり、そのうち80%は「軽度」の脳損傷で、症状は比較的軽いが長期的な病理変化を引き起こす可能性がある。MTBIの病状分類は通常、グラスゴー昏睡尺度（GCS）によって行われ、そのスコアが12以上の患者は軽度脳損傷に分類される。急性期後には症状が迅速に回復することが多いが、長期的には慢性外傷性脳症（CTE）などの合併症が生じる可能性がある。 頭部衝撃が脳に与える影響を定量化するために、研究者は頭部運動学...