AWS Alexa スキルにより、Alexa 対応デバイスで AWS からの最新のお知らせを聞くことができるようになりました。AWS スキルは、AWS からの新しいサービスや機能に関する情報をハンズフリーで入手するオプションにより、既存のチャネル (ブログ投稿や新機能の投稿) を補強します。Alexa 対応デバイスでスキルを有効にするには、amazon.com で検索結果を Alexa スキルにフィルタリングし、「AWS」を検索します。有効にしたら、スキルをカスタマイズして、AWS のお気に入りのサービス (EC2 など) またはカテゴリ (コンピューティングなど) のみについて情報を聞くことができます。 このスキルは、年間を通じて毎日 AWS のニュースを提供することに加えて、AWS re:Invent 2017 で発表されたサービスや機能に関する最新のニュースも提供します。「Alexa
私が2012年にニューラルネットの逆襲(当時のコメント)というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks(PFN)を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP(自然言語処理)の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
Visual StudioをLanguage Server Protocol対応にする拡張機能が発表された。Visual Studioがネイティブに対応していないプログラミング言語でも、構文ハイライトやコード補完などが利用可能になる。 マイクロソフトがオープンソースで開発しているエディタ「Visual Studio Code」(以下VSCode)には、さまざまなプログラミング言語に対応してリアルタイムに構文のハイライトや文法チェック、コード補完などを行う機能が備わっています。 これはVSCodeのエディタとは切り離され、別プロセスで動いているLanguage Serverが処理を行い、それをエディタに伝えることで実現しています。そしてエディタとLanguage ServerはJSONベースの「Language Server Protocol」で通信を行っています。 マイクロソフトはこのLa
セキュリティインシデントの調査においてイベントログの分析は欠かせない作業です。Active Directory(以下、「AD」という。)で管理されたネットワークでは、ADのイベントログを分析することで不正使用されたアカウントや侵入されたホストを知ることができます。イベントログを分析する際、イベントビューアーでは詳細な分析をすることが難しいため、テキスト形式にエクスポートして分析したり、SIEMやログ管理システムにログをインポートして分析したりするのが一般的です。しかし、イベントログは環境によっては膨大になるためどこから分析を始めたらよいか、どこに注目して分析したらよいか分からないという問題があります。 JPCERT/CC では、そのようなイベントログの分析をサポートするツール「LogonTracer」を作成し、公開しました。今回は、この「LogonTracer」の機能や導入方法について紹介
世間一般ではデザイナーは一括りに語られがちですが、デザイナーも千差万別、一人一人に個性があり、異なる価値観を持っています。この多種多様なデザイナーを一種類にまとめて扱うことは、デザイナーとのミスマッチに繋がり、デザイナーを擁する組織のマネジメントにとって、深刻な問題を引き起こすこともあります。 自分自身は経営者兼デザイナーとして仕事をし、今まで多くのデザイナーを見てきました。その私の経験則でいえば、デザイナーは大きく4つのタイプに分類できると考えています。例えば採用面接などで新たにデザイナーと出会った際には、まずはこの4タイプを手がかりにして、その方の理解を深めていったりします。 私が考えるデザイナーの4つのタイプとは、縦軸に「挑戦的」「保守的」、横軸に「感覚的」「論理的」を置いた4象限で表現できます。以下がその図です。 ここからは、理想実現型、成果追求型、共同作業型、実務遂行型の順に、そ
Jenniferは、UX戦略、研究、およびデザインの取り組みを15年間にわたって行ってきました。ユーザーを楽しませる、より強いブランドを構築しています。 。 チャットボットはすべて同じではありません。では、チャットボットの良し悪しを決めるものは何でしょうか。 良いチャットボットとは、ユーザーがより効率的に何かを達成できるようにしてくれるものです。中でも優れたものは、チャット体験自体を楽しくしてくれます。一方で悪いボットは、ユーザーの時間を無駄にしたり、意味が通らない返答をしたり、ユーザーをイライラさせたりして、離脱率を高めてしまう可能性があります。 誰も好んで悪いチャットボットを作ろうとはしません。しかし、過去にチャットボットをデザインした経験がないと、開発の大変さに気づかなかったり、あるいは技術がすべてだと思ってしまっているかもしれません。その結果、ユーザー体験を向上するどころか、損ねる
last updated 2023/6/04 記事アップデート履歴 2018/3/14 ngrokのインストールをnpm経由に変更 2018/8/28 本体のディベロッパー画面が更新されてるので変更 2018/11/24 nowのバージョンアップに伴ってnow.jsonの記述を追加 2019/5/14 LINE@アカウントのLINE公式アカウントへの統合に伴ったフロー変更などを適用、事例に市川市追加、nowのデプロイ方法の更新 2019/6/11 疎通確認でエラーが出るのは問題ないですが、そこで接続できないと問い合わせが多いためserver.jsに疎通確認用のコードを追加。 2019/6/14 nowをv2に対応 2019/7/31 ngrokでのトンネリング箇所をserveoにも対応 2019/8/24 Webhookの設定方法を公式アカウントマネージャー側へ 2020/4/4 nowの
株式会社rootのUIデザイナー 古里祐哉です(@remmyfurusato)。 rootでは、サービスの立ち上げやリニューアルに伴う、UI/UXデザインをご支援しています。 さて、今年を振り返えると「デザインガイドラインに注力した」年でした。デザインガイドラインを必要とされるクライアント様には共通点があります。 ・レイアウトパターンやパーツの使い方が定義されていないで、設計者やエンジニアが迷う。 ・結果、サービス全体の一貫性がなく使いづらい。 このような課題を抱えるクライアント様からのご依頼を多くいただきました。サービス開発の現場で、徐々にデザインガイドラインの重要性が広まってきているのではないでしょうか。 デザインガイドライン作成を通して考えたことをまとめたいと思います。 デザインガイドラインとは? デザインガイドラインの定義は「サービスやプラットフォームのデザイン方針を示したドキュメ
Using Core ML Core ML enables developers to use trained machine learning models in their apps. Learn the basics of Core ML and how to incorporate MobileNet, an image classification model, into an app. A Custom Core ML Model Apple's default models are only the starting point for on-device machine learning. With custom models, you can define your interface and build a truly custom experience. Core M
ボーズのノイズキャンセリング(以下、NC)機能搭載ワイヤレスヘッドフォン「QC35」が進化。新たに「Googleアシスタント」に対応し、NC機能をアップデートした「QC35 II」となった。価格は据え置きの3万7000円(税別)。ブラックとシルバーの2色を11月27日に発売する。 左側のイヤーカップにGoogleアシスタントにアクセスできる新しい「ファンクションボタン」を追加。スマホや「Google Home」のようなウェイクワード(Ok,Googleなど)は必要なく、ファンクションボタンを押しながら話すとGoogleアシスタントが応えてくれる仕組み。「今日の天気は?」「タイマー3分」といった質問のほか、お気に入りのプレイリストやアーティストの楽曲再生、Googleカレンターへの予定追加、電話の受発信、着信メッセージの通知など、さまざまなことが行える。 また右側のイヤーカップには音量調節ボ
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