防衛省、世論工作の研究に着手 AI活用、SNSで誘導 ｜ 共同通信
Published 2022/12/09 21:01 (JST) Updated 2022/12/10 11:49 (JST) 防衛省が人工知能（AI）技術を使い、交流サイト（SNS）で国内世論を誘導する工作の研究に着手したことが9日、複数の政府関係者への取材で分かった。インターネットで影響力がある「インフルエンサー」が、無意識のうちに同省に有利な情報を発信するように仕向け、防衛政策への支持を広げたり、有事で特定国への敵対心を醸成、国民の反戦・厭戦の機運を払拭したりするネット空間でのトレンドづくりを目標としている。 中国やロシアなどは「情報戦」に活発に取り組む。防衛省は、日本もこの分野の能力獲得が必要だと判断した。改定される安全保障関連3文書にも、情報戦への対処力向上を盛り込む。
Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ
機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか？ 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます！機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは？ Google Colab（略式
テキストの構造化を支える技術 -概要編- - Ahogrammer
最近、情報抽出、特にOpen Information Extraction（OpenIE）という分野について勉強しています。せっかく勉強しているので、学んだ内容について何回かに分けて紹介していこうと思います。第一回目の今回は、OpenIEという分野の概要について紹介し、OpenIEのきっかけとなったシステムであるTextRunnerとその仕組みについて説明します。 Open Information Extractionとは？ OpenIEについて述べる前に、まずは伝統的な情報抽出について述べておきましょう。情報抽出は非構造化データであるテキストを構造化された表現に変換するタスクです*1。情報抽出で抽出される情報は関係のタプルの形(arg1, rel, arg2)で表現されます。このタプルは関係を示すフレーズ（rel）とその対象であるエンティティ（args）から成ります。一般的な処理の流れと
Google の Tensor Processing Unit (TPU) で機械学習が 30 倍速くなるメカニズム | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
フーリエ変換の第一歩 [物理のかぎしっぽ]
ここで，上の積分を フーリエ積分 といい， を の フーリエ変換 といいます． は時間や空間座標， は周波数を表しています．また，もし「変換」が存在すれば，なんとなくその逆も存在しそうですね．はい．存在します．上のフーリエ変換に対応するフーリエ逆変換は以下のように与えられます． そして，これら二つをセットにして フーリエ変換対 といいます． 大学の参考書や専門書等では，フーリエ変換の変数は周波数ではなく，角周波数 を変数にした形で紹介されているものが多いです．つまり，それらの書籍では を式(1),(2)に代入した形になっています．その場合，フーリエ変換・フーリエ逆変換の定義は主に以下の二通りになります． 最初にも書きましたが，ここでの形式的な違いは本質的な違いではありません．ただ，習慣的に工学の分野などでは角周波数を使うことが多いせいか，式(3)，(4)でフーリエ変換を使う方が多いのは事実
うわっ、私のサイトBootstrapくさすぎ!? たった数文字変えるだけでBootstrapのくさみが抜ける7つのCSSテクニック。
なんか、このサイトBootstrapくさい。そう感じることはありませんか? その理由はズバリ、欧文ベースでつくられたフレームワークを文字構造の違う日本語で適用した際に不都合が出てしまっているからです。 それらが醸し出す違和感を放っておくと、Bootstrapくささを生み出す大きな原因になってしまいます。 そもそもの問題として、欧文と比較して和文は文字の要素が多く、文字自体のリズムも少ないため、どうしても複雑で単調に見えてしまいます。 しかし、和文だからといってあきらめることはありません。BootstrapのCSSを少しだけ変えるだけでグッと見た目がよくなる隠し味をご紹介します。 1. line-heightで行間にゆとりを。明朝やゴシックなど、フォントの種類が言葉の印象を表すように、文字の行間は読みやすさ、文章全体の雰囲気を左右します。 欧文をベースに設計されたBootstrapをそのまま
CPU使用率100％のWebサーバをOSのチューニングだけでCPU使用率20%まで改善する - 人間とウェブの未来
こんばんは、 @matsumotoryです。 hb.matsumoto-r.jp 上記エントリにおいて、プロセスの大量メモリ確保に伴うページテーブルサイズとベージテーブルエントリ数の肥大化によるcloneやexecveの性能劣化とCPU使用時間の専有問題、および、それらの解決方法についてシステムコールレベルで確認しました。 そこで今回は、システムコールやそのカーネル内部の処理の性能、というよりは、より実践的な環境であるApache httpdとmod_cgiを用いて、phpinfo()を実行するだけのCGIに対してベンチマークをかけた時にどれぐらいCPUのidleが空くか、システムCPUの使用量が変わるかを、前回示した解決方法の1つであるHugePagesを使うかどうかの観点で比較してみましょう。 特定条件下のWebサーバ環境のシステムCPUに起因する高負荷問題から、システムコールやカーネ
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小説の推敲補助ソフト「Novel Supporter」に隠れた文章癖をあぶり出す分析機能／文字種・文章長・段落長などの推移をグラフ化
Virtualization via Containers
Katz's back-off model - Wikipedia