9月1日は防災の日。 今年は1923年9月1日に発生した関東大震災からちょうど100年の節目となります。 2023年8月30日に行なわれたワークマンの「2023年ワークマン秋冬新製品発表会」の会場では、内閣府×日本赤十字看護大学附属災害救護研究所×ワークマンによる災害時の避難体験コーナー「危険エリア脱出体験シミュレーション」を設置。ワークマンで販売されている「防災にも使えるグッズ」を身に着け、3つの危険なエリアから脱出する体験が行われました。 頑丈で動きやすい作業着を展開するワークマンには、災害時にも役立つ商品がたくさんあるのだそう。実際にそれらを身につけて、悪路からの脱出に臨んだ体験をレポートします。 まずは機能性アイテムの中から装備をチョイス ワークマンの商品は防水性、撥水性、防風性など様々な機能をプラスしているのが特徴。まずは、そんな機能性アイテムの中から、適切なものを選んでいきます
[CEDEC 2023]「テストエンジニアが伝える テストを実施する前に考えるべきテストの話」聴講レポート。開発が参加し,欠陥を未然に防止するテストの大切さ ライター:箭本進一 ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2023」で,「テストエンジニアが伝える テストを実施する前に考えるべきテストの話」と題された講演が行われた。ソフトウェアを作る前に一歩立ち止まり,必要になるテストについて打ち合わせをすれば,コストや手間を削減できるという。ソフトウェアのテストといえば,完成後に行うものというイメージがあるが,その前に行うべきテストとは,どのようなものなのだろうか? 開発が参加し,欠陥を未然に防止するテストの大切さ 10X / B-Testing Qualityチームの風間裕也氏 講演を行ったのは,10X / B-Testing Qualityチームの風間裕也氏。ソフトウェアのテストに関す
科学技術大国日本──今、その足元が揺らいでいる。内閣府「科学技術指導2023」によれば、ここ10年ほどで出された論文数は世界全体で急増しているものの、日本ではほぼ横ばい状態。そのため2000年から2010年までの10年間と比べ、シェアの割合が減り、ランクを1つ落としてしまっている。「Science」や「Nature」といった著名な科学ジャーナル誌での論文数シェアも低い。 一方、生成AIの出現によって、業務効率化を図る企業や自治体などが増えつつある。教育・研究機関でも同様に恩恵を受けられそうだが「現状、日本の論文数は増えていない」と、研究活動の支援事業を手掛けるカクタス・コミュニケーションズ日本法人(東京都千代田)の代表取締役である湯浅誠さんは話す。 なぜ日本の論文数は増えないのか。生成AIはその救世主になり得ないのか。日本の教育・研究機関の現状を探る。
声優の梶裕貴さんは9月3日、合成音声ソフトの開発プロジェクトを発表した。YouTubeやX(旧Twitter)では、梶さんの声を基にした合成音声のサンプルも公開。今後、公式Xアカウントで詳細を案内するという。 サンプルでは平時の声に加え、不機嫌な声や怒った声、ささやき声など、感情を込めた声を出す様子も披露。プロジェクトには、AI歌声合成ソフトを手掛けるテクノスピーチが技術面で協力しているという。 関連記事 音声合成はアナウンサーや声優の仕事を奪うのか? 「AIアナウンサー」など、コンピュータが人間の代わりに音声の読み上げを務める機会が増えている。音声合成はどこまで人間のようにしゃべることができるのか。 AIは歌手の敵か味方か AIシンガー開発者が語る未来 分身がいることが武器になる社会へ AI歌声合成ソフト「CeVIO AI」を開発するテクノスピーチの大浦圭一郎代表は、AIシンガーと歌手の
年齢や同伴者、服装、渋谷での行動内容まで、データをリアルタイムで蓄積──渋谷駅周辺にAI100台を設置するプロジェクト「渋谷100台プロジェクト」のWebサイトにあるとある記述が、8月31日ごろからX(Twitter)上で物議を醸している。 Webサイト修正前(8月31日)の画像(米Internet Archiveのアーカイブ閲覧サービス「Wayback Machine」で確認。以下同様) 実施主体は、AIカメラを使ったサービスを展開するIntelligence Design(東京都渋谷区)と渋谷未来デザイン、渋谷再開発協会。同プロジェクトでは渋谷駅周辺の商業施設や公共の場にAIカメラを100台設置。7月から同エリア利用者の人流データを取得し解析するのが目的で、防犯やマーケティングに使えるデータを作れるとしている。 SNS上で問題視されているのは、取得する情報の詳細さ。AIカメラを使えば、
自己紹介 小川 経歴 ~2009: Webアプリ開発のバイト&業務委託 2009~2019: 三菱重工 イット何も関係ない。野良のパソコンの大先生してた 2019~いま: root ip B2BのSaaS作ってます PHPとVue分かる人来て!!1 面白かった脆弱性 - CVE-2023-22727 PHPフレームワーク CakePHP 4 のSQLインジェクション脆弱性 ORM limit(), offset() でSQLi CVSS v3 9.8 2023/01に修正済み CakePHP Laravelの次に使用率高いフレームワーク(多分) 割と使いやすいからお勧め 一般にコード品質が上がる静的解析ツールの使用で逆に発生
こう見たとき、"FileNotFound"のバグが一番多い。と分かりました。そうすると、"FileNotFound"のバグを修正すると、多くの移行エラーが解消され、効率よく移行が進むと考えられます。しかし、現実問題として、それほど直りませんでした。 "簡単なバグ"とは何か? 前節では、バグの発生頻度が高いものから修正していくとアプローチをしていきましたが、実際問題それほどうまくいきませんでした。端的に、なぜ失敗したか。というと、"バグが直らなかった"からです。仮に"FileNotFound"のバグを直そうとしたとき、2,520個あるログファイルから、ランダムに1つとりだし、どの部分でエラーになっているのかを細かく見ていきます。それで、バグの原因を特定し、直す。という極シンプルなアプローチをするわけですが、「このバグの原因を特定する」ということが、そもそも難しかった。ということです。先にも書
ABEJAでデータサイエンティストをしている小林です。 今回は、もしかしたらいつか業務や機械学習コンペに役立つかもしれない情報、LightGBMで弱教師あり学習を行う方法についてお話します。 コードはこちらで公開しております。 目次 はじめに 弱教師あり学習の例(マルチインスタンス学習) LightGBMで弱教師あり学習がしたい! PU分類 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 Partial Label Learning 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 マルチインスタンス学習 問題設定 解き方 LightGBMの実装 実験 おわりに はじめに 機械学習を行うためには、一般的に、大量の入力データと、それら一つ一つに対応した正確なラベルが必要です。 例えば、犬と猫の画像分類を行う場合には、それぞれの画像一つ一つに犬か猫のラベルがついていてほしいですね。 一方で場合に
本稿は Gergely Orosz 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 blog.pragmaticengineer.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Gergely Orosz 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 著者も機械翻訳を下地にしたやり方に関心をもたれたようです。 The article translated to Japanese: https://t.co/4uynyyhm4E The author was transparent and noted that the article is a modification of an ML-translated article. This person managed to transl
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