第9回 軽症者も苦しむ新型コロナウイルス感染症の後遺症 | Humony International
スピーカー 讃井將満（さぬい・まさみつ）教授 集中治療専門医、麻酔科指導医。1993年旭川医科大学卒業。麻生飯塚病院で初期研修の後、マイアミ大学麻酔科レジデント・フェローを経て、2013年自治医科大学附属さいたま医療センター集中治療部教授。2017年より現職。臨床専門分野はARDS（急性呼吸促迫症候群）、人工呼吸。研究テーマはtele-ICU（遠隔ICU）、せん妄、急性期における睡眠など。関連学会で数多くの要職を務め、海外にも様々なチャンネルを持つ。 本当に医療体制は逼迫していないのか？ 新型コロナウイルス感染症の感染者数が4月並みの高水準で推移する中、取材でよく聞かれます。7月14日現在、埼玉県全体の重症患者数は3人。そのうち、人工呼吸器に乗っている患者は1人だけです。埼玉県だけでなく全国的に見ても、こと重症患者については医療体制は逼迫していません。これは事実です。 一方で、イタリアで新
超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界. この記事では、超巨大言語モデルGPT-3の技術的な解説、GPT-3達成したことと… | by akira | Jul, 2020 | Medium
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
軽めの良い椅子が欲しい
８万もしたエルゴなんちゃらが古くなってプラスチック部分が自壊しはじめたので椅子を買い替えたい メッシュ座面は蒸れず快適だったのでリピートするのも有りだが26キロは重すぎなんだよなぁ マットの下ちゃんと確認してないけど床凹んでるんじゃないかこれ？ もっと軽めでいい感じの椅子はないのだろうか
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