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この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。(このテンプレートの使い方) 出典検索?: "正八胞体" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2012年9月) 4次元超立方体の3次元投影図 正八胞体(せいはちほうたい、または四次元超立方体、8-cell、octachoron(オクタコロン)、tesseract(テッセラクト、テセラクト))とは、四次元正多胞体の一種で8個の立方体からなる、四次元の超立方体である。 胞(構成立体):立方体8個 面:24枚の各正方形に立方体2個が集まる。 辺:32本の各辺に正方形3枚、立方体3個が集まる。 頂点:16個の各頂点に辺4本、正方形6枚、立方体4個が集まる。 双対:正十六胞体 シュレ
現在の人工知能(AI)を取り巻く環境では、 大規模言語モデル(LLM)の話題から、ますます大規模なニューラルネットワークの開発競争が起きている。しかし、すべてのアプリケーションが、大規模なディープラーニングモデルの計算量とメモリの要求をできるわけではない。 このような環境の制約が、いくつかの興味深い研究の方向性につながっている。MIT(マサチューセッツ工科大学)の CSAL(コンピュータ科学・人工知能研究所)の研究者が開発した新しいタイプのディープラーニングアーキテクチャ「Liquid Neural Networks」は、特定の AI 問題に対して、コンパクトで適応性が高く、効率的なソリューションを提供する。これらのネットワークは、従来のディープラーニングモデルに内在する課題のいくつかに対処するように設計されている。 Liquid Neural Network は AI の新たなイノベーシ
不正アクセスによるIDとパスワードの漏洩を受けて、MD5によるハッシュ化について話題になっていました。システムを作る上で、パスワードの管理や認証はどう設計すべきかを考えるために、少し整理をしてみます。もし事実誤認があれば、どしどしご指摘ください。 == 2023/8/21追記 == この記事は、ハッシュの保存の仕方一つとっても、沢山の対策方法が必要であるということをお伝えするために記載しています。そして、これから紹介する手法を取れば安全とお勧めしている訳ではないので、その点をご留意いただければと思います。攻撃手法に応じての対応策の変遷を知っていただくことで、セキュリティ対策は一度行えば安全というものではないことを知って頂くキッカケになれば幸いです。 == 追記終わり == パスワードのハッシュ化 まず最初にパスワードの保存方法です。何も加工しないで平文で保存するのは駄目というのは、だいぶ認
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