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はじめに こんにちは,AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしている鈴木智之です.我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い,部内で共有・議論しています.今回は動画認識編として鈴木 智之 ( @tomoyukun ) が調査を行い,CVPR 2019と今年10月末開催のICCV 2019に採択された動画認識に関する最新論文を紹介します. 過去の他タスク編については以下をご参照ください. Human Recognition 編 3D Vision 編 キーポイント検出の手法を用いた物体検出編 Object Tracking 編 Segmentation 編 Single Image Super-Resolution 前編 前提知識 動画認識は,行動分類や行動検出などに代表される,動画情報を入力に定義されるタスク全般のことをさします.近年では,画像認識同様
2019年10月8日、読売新聞は総務省が開発費約18億円をかけ政府共通プラットフォーム上に導入したセキュリティ機能が各省庁から一度も使用されずに廃止されたと朝刊一面で報じました。ここでは関連する情報をまとめます。 誰も使わなかったセキュリティ機能 報じられたのは「セキュアゾーン」と呼称されるセキュリティ機能。*1 政府共通プラットフォーム上に実装され、インターネットからは遮断された環境で利用する。 2015年6月に発生した日本年金機構の不正アクセス事案を受け導入が決定されたもの。 平成27年度総務省所管の補正予算案で「一億総活躍社会の実現に向けて緊急に実施すべき対策」の1つに計上されていたとみられる。 (2) 政府情報システムのセキュリティ対策 33.8億円 政府共通プラットフォーム及び新たな共通ネットワークにおけるセキュリティ対策(情報システムのインターネットからの分離、インターネット接
ディープラーニングを使い、写真から粗大ごみの種類を判別する――横浜市が、粗大ごみ受付チャットシステムにこんなサービスを導入した。利用者からの質問に自動応答し、受付業務を軽減する。 利用者がチャット上で粗大ごみの画像を送ると、AIがごみの種類を判別し、手数料や捨て方をテキストで教えてくれる。例えば椅子の画像を送ると、「ソファー・応接用いす・ソファーベッド」「いす」「ズボンプレッサー」などと表示。チャット上ではチャットbotだけでなく人間のオペレーターも対応する。 中古車オークション事業などを行うオークネットの子会社オークネット・アイビーエスが開発する画像認識サービス「SODAI Vision API」(ソダイ)を活用。NTTネクシア、NTTテクノクロスと連携し、ソダイをチャットbotに導入した。 今回開発した画像認識AI用のAPIは、オークネットの中古車データを用いて開発した車両画像認識シス
SmartHR社の会議室名はemojiです 新入社員と1on1をしています 入社して2ヶ月が経過した全社員と1on1を実施しています。 一般的な1on1と同様に、コーチング的な効果を期待していますが、組織課題の早期発見の役割も果たしています。 また、この1on1実施後は、社長にも気軽に話かけやすくなるみたいで、組織内の心理的安全性を高めることにも少しは寄与しているかもしれません。 (実は、私自身かなりの人見知りで、私からも話しかけやすくなるので助かっています。) 質問リストを公開します 天気 この2ヶ月、SmartHRで働いてみた感じを天気で言い表すと、晴れ or 雨 or 曇 のどれですか? 降水確率でいうと何%くらいですか? その理由 その天気の理由はなんですか? 降水確率が○%の理由はなんですか? 入社前後のギャップ 入社前後でギャップはありましたか? 良いギャップ、悪いギャップ、両
Transcript コンテナエンジンの作り方 さくらの夕べ ~ ヤンジェネバトル ~ さくらインターネット 株式会社 技術本部 大西 和貴 (C) Copyright 1996-2016 SAKURA Internet Inc 2019/10/08 自己紹介 2 大西 和貴 (@_k_onishi_) 2017年度新卒 SVOPチーム(運用) → レンタルサーバチーム(開発) サービスのコントロールパネルやメールソフトの バックエンドやフロントエンドを担当( Go / Typescript ) Tech: Linux / Unix / Kernel / File System / 仮想化 / コンテナ エミュレータ / バイナリ Lang: C / Assembly / Perl Blog: レガシーガジェット研究所 Dock
2019年10月1日施行の改正電気通信事業法で携帯電話の端末代金と通信料金の完全分離が義務化された。通信サービスの継続利用を条件とした端末購入補助は禁止。継続利用を条件としない場合も端末購入補助は最大2万円となった。ユーザーの端末購入負担は確実に高まり、販売台数の減少が予想される。 販売台数の減少は業界共通の悩みだが、もろに打撃を受けそうなのがケータイショップを運営する販売代理店である。携帯電話大手から受け取る販売手数料が減るためだ。その一方で朗報も出てきた。ケータイショップにおけるサポートを一部有償化する動きが進みつつあるのだ。NTTドコモが2019年12月からの導入を検討している。 ソフトバンクも前向きに検討 NTTドコモが検討しているのは、他店舗で購入した「持ち込み端末」に関するサポートの有償化である。 自店舗で購入した端末についてはApple IDやGoogleアカウントの設定、電
◆ AnyPicker https://anypicker.ryang-studio.com/ 紹介 「AnyPicker」は、ノーコードでWebページをスクレイプできるChrome拡張ツールです。 Chrome拡張機能をインストール後、スクレイプするWebサイトを開くとこのようなサイドバーが出現します。 STEPは全部で5つあり、その1つ目がこちら。今回は初めての登録なので「New recipe」を選択します。 続いてSTEP2、ここで実際にスクレイプするコンポーネントを登録していきます。 取得対象にカーソルを合わせてクリックすると フィールドとバリューが取得できます。 同じ要領で、ピックアップ全部のタイトルを選択しました。 なお、フィールド値は自由に設定可能。後にアウトプットデータのKey値になるので、取得しやすい英単語が好ましいでしょう。 続いてSTEP3は、リンク元を取得&サジェス
アマゾンジャパンは10月9日、偽造品の撲滅(ゼロ)を目指すプロジェクト「Project Zero」を日本でも開始した。3つの機能を通じて、通販サイト「Amazon.co.jp」からニセモノ商品を一掃したい考えだ。2019年の初めからこれらの機能を提供している欧米では、すでに6000ブランドを超える9000万点以上の疑いのある商品を排除した実績があるという。 米Amazonのバイスプレジデントで、ワールドワイドカスタマートラスト・パートナーサポートを統括するDharmesh Mehta(ダーメッシュ・メータ)氏によれば、同社は2018年だけでも偽造品排除に全世界で400億円以上を投じているという。具体的には、マシンラーニングや専門家による調査、ブランド企業との連携などで、これらの取り組みによって「99.9%の商品が偽造品ではないことが分かっているが、これを100%にしたい」と思いを語る。 P
トラックやタクシーのドライブレコーダーによって記録される映像、加速/ブレーキの情報、GPS(全地球測位システム)による位置情報などを分析し、ドライバーに安全運転を指導する。「実証実験を終えて商用利用に至った案件もある」と、開発を担当したAI本部AIシステム部データサイエンス第二グループの松井健一グループマネジャーは語る。 このサービスのAI開発を主導したのが「Kaggler(カグラー)」と呼ばれるエンジニアたちだ。Kagglerは、AIの国際コンテストのプラットフォーム「Kaggle(カグル)」で腕を磨く人々を指す。常に10個前後のコンテストが開催されており、Kagglerは各コンテストで企業から提供されるデータを基に予測モデル(入力データを基に推論するプログラム)を構築し、予測精度を競う。 DeNAは「Kaggler枠」と呼ばれる採用枠を設けた上で、入社後も一定割合の時間をKaggler
by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340
近年では、人工知能(AI)という言葉をよく聞きますよね。人工知能(AI)とは人間の脳の仕組みを機械で実現しようというもので、ですからもちろん作ることが可能です。 その人工知能(AI)ですが、様々な場面で使われています。例えば、将棋界では人工知能(AI)を搭載した機械と人間が将棋を一緒に指したり。また、例えばSiriのような、人間が話しかけると機械音声で人工知能(AI)がそれに応じた返答をしてくれるものも、また人工知能(AI)の中の分野の一つである、ディープランニングを用いて株価予測も行われています。 ですから、みなさんはすでに人工知能(AI)と共存をしているのです。どこかしらの場面で必ず人工知能(AI)を使っています。 しかし、この人工知能(AI)を作るとなると専門家じゃないとできないと思っている方もいますよね。そんなことはありません。人工知能(AI)は自分で作ることも可能です。 そこで今
海賊版サイト「漫画村」事件を、法律、報道、広告といった側面から振り返る講演が10月4日、ITイベント「CROSS Party 2019」の中で開かれました。「緊急企画! 漫画村再検証!」と題した同セッションには、セキュリティ研究者として著名な産業技術総合研究所の主任研究員・高木浩光氏らも登壇。「漫画村」事件をきっかけに浮き彫りとなった問題点をあぶりだしました。 ※初掲載時「10月6日」としておりましたが4日の誤りでした。お詫びして訂正いたします。 「CROSS Party」は1000人規模のIT勉強会として、2012年から毎年開催されているイベントです。「CROSS Party 2019」は神奈川県・横浜市で開催され、「緊急企画! 漫画村再検証!」には、日本インターネットプロバイダー協会の理事を務めるDMM.comの村田篤紀氏が進行役を担い、スピーカーとして高木氏のほか、日本ハッカー協会の
SNSに投稿された画像から住所が割り出されていました。 アイドル活動をする女性が帰宅したところを襲ったとして逮捕された男は「SNSに投稿された女性の顔写真の瞳に映った景色を手がかりに住所を特定した」と供述していることが捜査関係者への取材でわかりました。 先月1日の夜、東京・江戸川区のマンションに帰宅したアイドル活動をする20代の女性に対し、背後からタオルで口をふさいで引き倒し、体を触るわいせつな行為をしてけがをさせたなどとして、さいたま市北区の佐藤響被告(26)が8日起訴されました。 佐藤被告は女性の熱狂的なファンで、その後の調べで「SNSに投稿された女性の顔写真の瞳に映る景色を手がかりに住んでいる場所を特定した」と供述していることが捜査関係者への取材でわかりました。 グーグルマップのストリートビューという機能を使って、女性の瞳に映った駅の風景と特徴が似ている駅を見つけ出し、駅で待ち伏せを
本記事は、2019年インターンシップに参加された蕭喬仁さんによる寄稿です。 はじめまして。PFN の2019夏季インターンシップに参加した東京大学の蕭喬仁です。 大学では自然言語処理について研究しており、SNS からのマイニングに興味があります。 今回のインターンでは「Disentangled な表現の教師なし学習手法の検証 (Unsupervised Disentangled Representation Learning)」というテーマで研究を行いましたので、その紹介をいたします。 実験に使用したコードはこちら https://github.com/pfnet-research/chainer-disentanglement-lib で公開しています。 Disentangledな表現 映画 Star Wars がお好きな方は ”imperial entanglements” という表現
前から気になっていたコード解析ツールに「SonarQube : Code Quality and Security」がある.25種類以上のプログラミング言語をサポートし,多くの解析メトリクスを出力できる点が特徴と言える.たまに「SonarQube」の話題を聞くけど,個人的に今まで使ったことがなく,概要を理解するために SonarQube に入門することにした.試した結果をまとめておく. www.sonarqube.org SonarQube は OSS となり,GitHub で実装を確認できる.Java + TypeScript なんだ! github.com 環境構築 今回は Mac に SonarQube 環境を構築する.Docker Hub に公式イメージがあり,すぐ使える. $ docker run -d --name sonarqube -p 9000:9000 sonarqub
連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回は、データベースに保存されたデータをWeb APIを介してクライアントに返送する方法を幾つか示した。今回は、Flaskアプリの構成方法について見ていこう(タイトルとは裏腹にVisual Studio Codeの話題はほとんど出てこない)。 Flaskアプリの構成方法 Webアプリに限らず、アプリには構成(configuration)が必要になる。開発環境でデバッグ実行をしているのか、プロダクション環境で実行をしているのかなど、その実行環境によって、アプリの振る舞いを変更する必要があるからだ。 Flaskアプリでは、幾つかの方法でその構成を行える。一番簡単なのは、本連載で既に見てきたものだ。以下に例を示す(「VS CodeとFlask-SQLAlchemyでデータベース操作 」の「最小限のアプリ」より)。 f
KDDI総合研究所は10月8日、外部からの不正操作を排除しながら、ユーザーのECサイト上での行動履歴から嗜好を正しく学習する機械学習の手法を開発したと発表した。 例えばECサイト内で、「緑の商品を閲覧しているユーザーはオレンジもよく閲覧している」なら、次に緑を閲覧しに来たユーザーにはオレンジを推薦するのが本来正しい推薦システムだ。 しかし攻撃者は意図的に、「緑を閲覧後に赤を閲覧する」という行動を取る。このような行動を大量に行うことで、推薦システムに「緑を閲覧するユーザーは赤もよく閲覧している」と誤認させ、誤った推薦を行わせる。推薦システムの学習データを汚染するため、このような攻撃は「データポイズニング」と呼ばれている。 KDDI総研では、データポイズニングをする攻撃者が一般ユーザーとは統計的に異なる行動履歴の特徴を持つことに注目。攻撃者の特徴を持つデータを除去しながら学習を進めることで、正
3つの要点 ✔️BERTの構造に2つの改善を施し、大幅なパラメーター削減を実現 ✔️BERTで効果がないとされていた学習タスクを改善し、より文法を捉えた学習を実現 ✔️パラメーター削減による速度の向上だけでなく、性能の向上をも実現 ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations written by Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut (Submitted on 26 Sep 2019 (v1), last revised 9 Feb 2020 (this version, v6)) Comments: Published by ICLR 202
無印良品には「肩の負担を軽くするリュック」という、冗談のようなネーミングのリュックがあります。 しかしこれが嘘ではなく、名前通りの性能でしてね。個人的にとても感動したので、記事としてご紹介しようと思ったしだいです。 ときに私、実は過去にぎっくり腰をやったことがありまして。そのときの痛みといったらなくて、人生で感じた痛みがすべて過去になるレベルでした。並大抵のものではありませんね、あれは。やった人にしかわからないツラさです。 今では多少マシにはなったのですが、何をしていても再発への不安が拭いきれません。なので身体への負担、特に肩や腰への負担をどうしたら軽減できるかが悩みのタネでした。 とはいっても仕事柄、パソコンは持ち歩かなければなりません。しかも私はMacBook Proの15インチなものですから、結構な重量になります。 これを持ち運ぶのに適したリュックサックはないものか——。 そこで出会
こんにちは、IT 基盤部ネットワークグループの寺増です。 前回の 無線 LAN の通信品質を見える化する話 に続き、今回はヒカリエ本社における Act - Act 構成の WLC 運用とその中での自動化手法を紹介します。内容はネットワークエンジニア、特にエンタープライズの無線 LAN を運用中の方、これから構築を行われる方、そして無線 LAN に興味をお持ちの方向きになっています。 はじめに まずは、ヒカリエ本社の無線 LAN 基盤に関するネットワーク構成を簡単に紹介します。 主要な機器は以下の通りです。 無線 LAN コントローラ (以下、WLC) Cisco Catalyst 9800 2 台 アクセスポイント (以下、AP) Cisco Aironet AP4800 127 台 (1 フロアあたり 16 - 20 台) 全 VLAN とも CAPWAP を用いた Central Sw
こんにちは、IT基盤部の宮崎です。 DeNAが提供するヘルスケア系サービスのインフラを担当しています。 今回は、クラウド移行とアーキテクチャ刷新に取り組んでいるプロジェクトがオンプレミスとGKEを併用する構成になりましたので、クラウド移行の過渡期にあたるシステムの紹介を通し構築過程で得た気づきをお伝えさせていただきます。詳細はドキュメントに頼る事が多く説明不足な所があると思いますが、何か得られるものを見つけていただければ幸いです。 概要 はじめに、アーキテクチャ刷新の目的とクラウドプラットフォーム選定の経緯を簡単に紹介します。 その後、システム概要図から、クラウド環境に焦点をあて分割していきます。 アプリケーションはGKE上で動作し、SharedVPCで払い出すネットワークを利用してオンプレと通信します。 アーキテクチャ刷新の目的 オンプレミスのシステムに以下の課題を持っていました。 事業
はじめに こんにちは、AIシステム部の高山、橘です。声からオリジナルグラフィックを生成する「fontgraphy(フォントグラフィー)」を9月13日に公開しました。fontgraphyは、デザイン×AIの取り組みであり、一般公開されています。ぜひスマートフォンのブラウザで体験してみてください。 https://fontgraphy.dena.com 本記事ではfontgraphyを構成する技術をご紹介します。 fontgraphyについて fontgraphyは、声からオリジナルグラフィックを生成します。まず、声を入力すると、その声の印象を推論します。次に、フォントとイメージ画像を検索します。最後に、そのフォントに対してイメージ画像の画風を転写することでグラフィックを生成します。画風の転写にはスタイル変換という技術を用いています。 声の印象推定 印象語の選定 話者の声の特徴を直感的な言葉で
※ このエントリは、はてなグループ終了に伴う、サブブログからの引越エントリ(2010/07)です。 ※ 情報が古い可能性もありますので、ご留意ください。 原因はいくつかあるようで、多くの場合は、タイムアウトして接続がクローズするケースのようですが、遭遇したのは、クエリのサイズオーバーの模様。(心当たり有) 設定値は、 "mysqladmin variables" で確認する。 You can also get these errors if you send a query to the server that is incorrect or too large. If mysqld receives a packet that is too large or out of order, it assumes that something has gone wrong with the c
2019年9月17日、被害者の自宅に侵入、待ち伏せし、体を触るなどしてけがを負わせたとして強制わいせつ致傷と邸宅侵入の容疑で男が警視庁に逮捕され、10月8日に東京地検が起訴しました。その後、男は被害者がSNSへ投稿していた画像を通じて自宅を特定していたと報じられました。ここでは男が犯行に及ぶ際に行ったとされる手口について関連する情報をまとめます。 男はSNSから何を特定したか 男はSNSを通じ次の情報を得ていたと報じられている。*1 特定された被害者の情報 特定に用いられた情報 男が解析した箇所 ①最寄り駅 SNSへ投稿された顔写真 顔写真の瞳に写った景色 ②マンションのフロア SNSへ投稿された動画 カーテンの位置、窓から光の差し込み ③マンションの部屋番号 ライブ配信 配信中に同フロアの全部屋のインターホンを押して反応を見る*2 男は把握した最寄り駅で待ち伏せし、被害者の後をつけて自宅
国内で人気のポータブル電源といえば、モバイルバッテリーや充電器で有名なAnker(アンカー)や、キャンプにあうカラーリングで幅広い層に人気のSmartTap(スマートタップ)が定番。しかし、アウトドア先進国のアメリカでは、それより人気のポータブル電源メーカーがあるのをご存知だろうか? それが今回紹介する「Jackery(ジャクリ)」だ。 2012年にアメリカで創業した同ブランドは、「エコな電源時代に」をテーマに安全かつ大容量のポータブル電源を開発。創業して4年目となる2016年には世界的権威のあるプロダクトデザイン賞「Red Dot Award 2016 winner」に入選。518Whのポータブル電源「Portable Power Station Explorer 500」は、本国Amazonにてレビュー評価4.9を獲得する実績をほこる。 そして2019年9月に株式会社Jackery J
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