Google Prediction API — Google DevelopersTry Gemini 1.5 models, our newest multimodal models in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window
水道管交換の民営化「採算取れない」と業者辞退、大阪市「一から見直し」
【読売新聞】 政令市で水道管の老朽化が最も進んでいる大阪市で、来年４月を目標に水道管交換事業を民間移譲する計画が頓挫したことがわかった。市の公募に応じた事業者２グループが９月、いずれも採算が取れないとして辞退した。全国の市町村に先駆
【物体検出手法の歴史 : YOLOの紹介】 - Qiita
（2020/12/3訂正：論文中の単語ConfidenceとConfidence score（信頼度スコア）について本項での表現が紛らわしかったのでその修正と合わせて大幅に追記させていただきました。） 本稿は，YOLO【You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection】，を簡潔に紹介したものです． 本項では，YOLOの理解をする上で物体検出の歴史を辿りながら，わかりやすく記述することを心がけました． また，YOLOの論文の内容を忠実にお読みになりたい方は「YOLOv3 論文訳」の方をご参照ください． ※専門性があると判断した用語については日本語訳せずそのまま記述するか，()の中に元の単語を記述しています． YOLOの名前の由来 まず，YOLOという名前の由来から見ていきましょう． YOLOは， “Humans glance at
ザックリまとめ YOLACT++論文 - Qiita
YOLACT++論文まとめ 本論文は2019年の12月にsubmitされたものです。ArXivはこちら YOLO(You Only Look Once)という物体認識を高速で行うモデルから派生した、YOLACT(You Only Look At CoefficienTs)の改善モデルです Instance Segmentationを高精度かつリアルタイムで行うことができる最初のモデル それでは早速見ていきましょう。(本記事の図は全て該当論文より引用したものです。) ※まとめというよりも、直訳とメモみたいになってしまいました。今後修正する可能性もありますので、ご意見・ご指摘お待ちしております。 Abstract 本論文は畳み込みレイヤをベースにしたリアルタイム(＞30fps)のInstance Segmentationを可能にしました。(Titan Xpを利用) 本手法はInstance S
NTTが次世代光イジングマシン、世界最大級10万スピンで高速化
NTTは2021年9月30日、光を利用して組み合わせ最適化問題を解く計算機である「コヒーレントイジングマシン（以下、CIM）」で、スピンに相当する光パルス数を従来の50倍に当たる10万に引き上げたと発表した。計算速度の向上に加えて、多様な解分布を得られるようになったため、応用範囲を広げて実用性を高めた。光計算機として「世界最大規模」（同社）とし、22年度を目標にビジネス化を検討していく考えだ（図1）。 巡回セールスマン問題などの組み合わせ最適化問題は、従来のコンピューターでは計算に膨大な時間がかかるため、専用機の開発が活発化している。代表的なのは、シミュレーテッドアニーリング（SA、焼きなまし法）や量子アニーリング（QA）などの手法だ。カナダD-Wave Systemsが11年に発表したQAマシン「D-Wave」を皮切りに、東芝や日立製作所などもしのぎを削る。 NTTと国立情報学研究所（N
【機械学習】YOLACT++によるインスタンスセグメンテーションを試してみた｜デザイニウム
こんにちは！デザイニウムのBBOY/エンジニアの平澤（@eatora22）です。今回はYOLACT++という機械学習モデルのご紹介をしようと思います。 はじめにYOLACT++はセグメンテーション用のモデルなのですが、以前にDeepLabというモデルもご紹介させていただきました。せっかくなのでまずは両者のモデルを比較してみようと思います。 動画素材はブレイクダンスのエアートラックス（AirFlare）という技で人間らしからぬ動きをしていると思うのですが笑、それでもYOLACT++の方は綺麗にセグメンテーションしているのが分かると思います。見にくいですが動作速度もDeepLabは約5FPSであるのに比べ、YOLACT++は約17FPSほど出ています。※バックボーンとなるネットワークごとに異なるモデルが存在するのですが、今回は両者から精度が良さげなものをピックアップしています。 DeepLab
【総理の挨拶文】のり付着の痕跡は無かった（下）
総理の挨拶文は広島市に保管されていた。そこには、のりが付着した痕跡も、はがそうとした跡も無かった。「のりが付着してはがれず」という政府の説明はなぜ行われたのか？ジャーナリストは更に取材を進めた。（文・写真/宮崎園子） 保管される総理の挨拶文 今年８月６日朝、広島市であった平和記念式典で、菅義偉首相が挨拶の重要部分を読み飛ばし、その理由について、当日中に政府関係者が「のりが付着してめくれない状態だった」と説明した問題。広島市情報公開条例にもとづき、挨拶文の原本の開示を広島市に請求し、開示決定を受けて現物を確認した私が、のりが紙と紙の間に付着した痕跡も、それを剥がした痕跡も見つけることができなかったことを（上）で伝えた。 平和記念式典の挙行を担当している広島市市民活動推進課の担当者の説明によると、来賓は通常、自ら持参した挨拶文を取り出してスピーチ台で挨拶をした後、壇上に自身の挨拶文を置いて自席
【総理の挨拶文】のり付着の痕跡は無かった（上）
自民党の新総裁に岸田文雄氏が選ばれ、10月4日に開かれる臨時国会で総理大臣に任命されるのが確実となった。菅義偉総理の任期終了が秒読みとなったわけだが、それで全ての問題を忘れるとはならない。その1つが、岸田氏の地盤でもある広島で起きている。あの被爆者を慰霊する式典での挨拶の「読み飛ばし」だ。のりが付着していたから読み飛ばしたという。それは本当なのか？総理の挨拶を1人のジャーナリストが追った。（文・写真/宮崎園子） 「内閣総理大臣・菅義偉」と書かれた横長の紙 「挨拶」。そう書かれた白い紙の包みの中に、それは入っていた。 包みを開くと、中から蛇腹状にきれいに畳まれた横長の紙が出てきた。紙は和紙のような薄紙だ。 そこに、「内閣総理大臣」という文字を認めるのに、時間はかからなかった。 「令和三年八月六日 内閣総理大臣・菅義偉」 左端にそう書かれていた。蛇腹の起点となる右端には「広島市原爆死没者慰霊式
Gboard チームからの新しいご提案
Gboard チームは、いつでもどこでも思いどおりの文字入力を提供すべく、日々努力を重ねています。Gboard は、優れた変換性能にくわえて、お好きな写真を背景にできるテーマ機能や、外国語への翻訳機能などの便利な機能をそなえたキーボード アプリです。 Android と iOS のどちらでもご利用いただけます。 私たちは、ユニークな文字入力環境を実現するために、これまでにもさまざまなキーボードやデバイスを提案してきました。 そして今回もこれまでのキーボードと同様に、実際にご家庭で作っていただける DIY キーボードをご紹介します。 お茶を飲んでいたら、湯呑みを倒してキーボードにお茶をこぼしてしまった。そういうお茶目ながらも苦々しい失敗をさけるために、我々が新しく考案したキーボードです。 Gboard 湯呑みバージョンは、円筒形にキーを配置することにより、その中心部分に収納スペースを内包して
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AILAB ML Training #1 | Kaggle