0) { print(\"正数\") }` は条件を明確に定義します。\n- 人為言語 \n - エスペラントなど、人工的に設計されたが自然言語のような機能を持つ言語。\n\n### 研究と応用\n- 言語学 \n - 文法や発音の変化を分析し、言語の進化を解明します。\n- 自然言語処理(NLP) \n - コンピュータが自然言語を理解・生成する技術(例: チャットボット、機械翻訳)。\n- 計量言語学 \n - 統計的手法で言語の構造を研究し、言語変化を数値化します。\n\n### 結論\n自然言語は、人間の多様なコミュニケーションニーズに対応するため、曖昧さと柔軟性を備えています。この特性は、人間同士の深い理解や創造的な表現を可能にしますが、一方でコンピュータ処理を複雑にし、技術的な課題を生んでいます。"}}},{"rowIdx":38,"cells":{"passage_id":{
「Prologで学ぶAI手法」の著者の高野真です。 本書はパソコンワールド誌に連載されたものの前半部分をまとめて啓学出版から出版したものですが、パソコンワールド誌の発行元、啓学出版が共に倒産したため、長いこと絶版となっていました。 本書のプログラムは当時のPC-9800シリーズで動作する処理系であるProlog-KABAで動作するものでしたがこのたびソフネック株式会社のAZ-Prolog上にプログラムを移植すると同時に本書の原稿を変換したものをソフネック株式会社のサーバーに掲載する運びとなりました。 同時に書籍化できなかった単一化文法HPSGを使った機械翻訳システムの連載記事も掲載いたします。 高野真はペンネームで本名は斎藤孝信です。 現在経営する会社は異分野の画像認識専業となっているため、ソフネック株式会社のサーバーに載せるのが最適であろうと判断して今回の掲載を許諾いたしました。 高野真
2024/12になって日産の倒産リスクを皮切りにした、ホンダの統合という話が盛り上がってきた。急になぜ?という印象もあったので、簡単にIR資料を見てみました。 サマリー結論、足元の5-10%水準の販売台数の落ち込みに伴い、固定費の重いコスト構造が影響し、利益水準が大幅に悪化。さらに設備投資や(在庫増による)運転資金の増加も嵩み、FCFは上期だけで▲4,500億円の赤字。手元現金(1兆円強程度)・ネットデットも危険水準が見えてきている状況。 大胆なリストラの実施(4,000億円規模)も発表しているが、このグローバルの販売ダウントレンドの中、単独で十分な打ち返し策が打ち切れるのかがかなり不透明。 この1年くらいが勝負になりそう、という印象でした。 分析メモベースとした資料:日産発表の2024/11/7 24年度上期決算報告より 24年度の全世界生産見通しは台数が前年比7%減の▲320万台。小売
Long Phan*1, Alice Gatti*1, Ziwen Han*2, Nathaniel Li*1 Josephina Hu2, Hugh Zhang‡, Sean Shi2, Michael Choi2, Anish Agrawal2, Arnav Chopra2 Adam Khoja1, Ryan Kim†, Richard Ren1, Jason Hausenloy1, Oliver Zhang1, Mantas Mazeika1 Summer Yue**2, Alexandr Wang**2, Dan Hendrycks**1 1Center for AI Safety, 2Scale AI AuthorsDaron Anderson3, Tung Nguyen4, Mobeen Mahmood5, Fiona Feng6, Steven Y. Feng7, Haora
You can find the instructions to run these evaluations in the open-r1 repository. One observation we have made is the enormous size of the generations from the DeepSeek models, which makes even evaluating the model challenging. Here we show DeepSeek-R1 response lengths in the OpenThoughts dataset: Distribution of R1’s responses shows that they are on average very long with the average response bei
結論から言うとすでに生まれている。本書ではタイトルとは無関係に私から見たヒューマノイドロボットビジネスについて語る。 なぜ私が語るのか私はバリバリのヒューマノイドロボットの研究者・開発者、というわけじゃないが、日本のヒューマノイドロボットスタートアップについて語る資格は十分に持っているだろう。以下は私の簡単な自己紹介。 大学時代(2003~2008年ごろ)ヒューマノイドロボットの研究をしていた(一応ヒューマノイドロボット博士と言っていいだろう) トヨタ自動車にて車輪型ヒューマノイド(といっても実際には移動ロボットの機能ばかりやっていたが)の研究開発をしていた(2008~2014年ごろ) SCHAFTという大学の後輩が作ったヒューマノイドロボットベンチャーにジョインし、Googleで二足歩行ロボットの研究開発をしていた ロボットベンチャーを起業、バイアウトして現在も量産を前提としたロボット開
If you'd like to write your own integration, see Extending LangChain. If you'd like to contribute an integration, see Contributing integrations. LangChain integrates with many providers. Integration Packages These providers have standalone langchain-{provider} packages for improved versioning, dependency management and testing. ProviderPackageDownloadsLatestJS
テキスト# すべてのドキュメントテキストを抽出する方法# このスクリプトは、ドキュメントのファイル名を受け取り、そのテキストからテキストファイルを生成します。 ドキュメントは、サポートされている 任意のタイプのものが使用できます。 このスクリプトはコマンドラインツールとして機能し、ドキュメントのファイル名をパラメータとして受け取ります。スクリプトのディレクトリに「filename.txt」という名前のテキストファイルが生成されます。ページのテキストはフォームフィード文字で区切られます。 import sys, pathlib, pymupdf fname = sys.argv[1] # get document filename with pymupdf.open(fname) as doc: # open document text = chr(12).join([page.get_te
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