SuperCollider Diary
2011年3月13日(日) 前回の日記が3月5日で、その翌日3月6日は停電工事でストップ、 その翌日から4日間、 沖縄 に行って帰ってきた翌日、3月11日(金)は終日の学科会議だったその途中に東日本大震災が発生して会議も中断解散。 その翌日、3月12日(土)は一般後期入試で240分の実技試験監督と18人の面接試験、とヘトヘトになった。 明らかになってきた地震の被害状況に続いて福島原発の放射能漏れ、そして東日本大震災の規模がマグニチュード9.0と発表され、 日本全国が浮き足立っている中で、とにかく少しだけでも進めることにした。 前回からの引き継ぎで、 Workshop materials for Computer Music (G6002) からということになる。 まずは 1. Introduction and Overview の最初、 1.1 Getting Started.html か
SuperColliderベースのシンプルな波形編集ソフトウェア、「Eisenkraut」
昨日、突然業務を停止してしまったBias社。製品に関しては、しばらくは問題なく使用できると思いますが、Peakユーザーの中には、さっそく“新しい波形編集ソフトを探さないと……”と考えた人も少なくないと思います。現在、2chの波形編集ソフトというのはそんなに種類は多くなく、Steinberg WaveLab、Sonic Studio soundBlade、DSP-QuattroといったあたりがPeak難民の乗り換えソフトになるのでしょうが、「ちょっとした波形の切り貼りや、ゲイン・チェンジができればいい」という人にオススメなのが、「Eisenkraut」という無償のソフトウェアです。 Hanns Holger Rutz氏が開発した「Eisenkraut」は、音響合成プログラミング言語SuperColliderベースの波形編集ソフトウェア。大昔のDigidesign Sound Designer
[iOS] Swiftの隠し機能：数学記号をカスタムオペレータとして使う
Takuya Digital crafts(man|dog). Love photography. Always making otherwise sleeping. born in 1984.
![[iOS] Swiftの隠し機能：数学記号をカスタムオペレータとして使う](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/339de39aa0c7661a347366e60542919c6ef4ab8e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fodoruinu.files.wordpress.com%2F2014%2F07%2Fswift-book.png)
人の感性を学習することで企業の課題を解決していく人工知能「SENSY」
ビッグデータの活用は、今後、企業が自社のビジネス展開を検討していく上で、避けられない課題だ。需要分析による在庫の削減、顧客の購買意欲を高める情報提供、プロモーション分析など、ビッグデータの活用例を挙げていくと枚挙にいとまがない。とはいうものの、ビッグデータのシステムの構築・運用は非常にコストが掛かかるため、すぐに導入・運用できるものではない。多くの企業が頭を悩ませている状況だ。 こうしたなか、この課題を「人工知能」というアプローチで解決しようとしている企業がある。カラフル・ボードである。 「以前、アパレル系企業を中心としたコンサルティング業務を行っていた際、この業界には共通の課題があることに気がつきました。それは、『アパレル業界は"感覚"が非常に大事な業界のため、生産管理や在庫調整など、非効率なことが課題として残っている』ということです」と、カラフル・ボードの代表取締役CEOの渡辺祐樹氏は
人工知能が洋服選びを助けてくれる、「1人1台人工知能を持つ時代に」－SENSY | IoT NEWS
2021-09-092015-08-07 人工知能が洋服選びを助けてくれる、「1人1台人工知能を持つ時代に」－SENSY 人工知能を使ったファッションアプリ『SENSY（センシー）』を運営するカラフル・ボード株式会社は、日本でSoftbankとIBMが共同展開する「人が話す言葉を理解、学習し、人の意思決定をサポートする」コンピューターIBM Watson（以下、Watson）のエコシステムパートナーに選ばれた。エコシステムパートナーは、Watsonを活用したアプリケーションやサービスの開発や提供を担う。 SENSYは、人工知能から提案される服を「好きか嫌い」か選ぶだけで、その人の好みを学習し、提案の精度をあげていく。それ以外にも好きなスタイリストを選べば、そのスタイリストが自分に合わせてセレクトしてくれるかのような提案をしてもらえるため、手のひらに「自分のスタイリスト」がいる状態で服選びが
広がりつつある人工知能、Eコマースへの活用方法とサービスの選び方
人工知能・AIといったワードがここ数年流行していますが、Eコマースやマーケティングに関わる方は、頻繁にEコマース関連の人工知能・AI新サービスのリリースを耳にすることが増えたかと思います。 この記事では最近広がりつつある人工知能が現時点でどのようにEコマースに活用できるのか、 今後どのような可能性があるのか、広がりつつある人工知能を利用したサービスに対し Eコマース事業者はどのように対応すべきか？についてお話いたします。 ■現状のEコマースにおける人工知能の活用方法は主に３種類 現状では、ECサイトの接客領域やコンテンツマネジメント領域における人工知能を利用したサービスは、いくつかリリースされていますが、大きくわけるとWeb接客ツール系、レコメンドエンジン系、分析系の3種類があります。また、それぞれの機能が混在しているサービスもあり、徐々に導入が進んでいます。 しかし一方で、Eコマースにお
【第4回】2016年、人工知能は実用フェーズに―AIが変えるECのマーケティング | FORECAST[フォーキャスト]
1.遂に実用フェーズに入った人工知能「AI」 多くの皆さんは、「AI」という言葉を一度は聞いたことがあるのではないでしょうか。 「AI」とはArtificial Intelligenceの略で、日本語で言うと「人工知能」ですね。文字通り、コンピューターで人間の脳のような知的な機能を実現しようというものです。 近年、GoogleやIBMをはじめとする多くのIT企業が、巨額投資により研究開発を進めており、現在のIT業界においては常に話題の中心を占める存在になりました。 今回は、このAIの技術進歩の背景について簡単に説明したうえで、eコマース（EC〉におけるAI活用の可能性について、実際の活用例とともにご紹介していきます。 (1) 近年、飛躍的に進歩したAI 近年、AIが飛躍的な進歩を遂げた大きな要因が二つあります。 一つは「ビックデータ」の存在です。 AIが人間のように知識を蓄え、さまざまな状
人工知能（AI）でECサイトのマーケティングオートメーションはどのように変わっていくのか | EC業界ニュース・まとめ・コラム「eコマースコンバージョンラボ」
人工知能（AI）でECサイトのマーケティングオートメーションはどのように変わっていくのか ここ数年、人工知能はかなりホットな話題の一つであり、急ピッチで様々な分野に進出している。そして、例外に漏れずマーケティングの分野においても人工知能はキーとなりつつある。ECサイトでは「顧客とのコミュニケーション」「多様化する顧客のニーズへの対応」が未だに発展途上領域として挙げられるが、これらはECサイトのさらなる発展のためには克服が不可欠である。人工知能はこれらのポイントを改善するための中核となり得るのか。今回はそんな人工知能によるECサイトのマーケティングオートメーションサービスの今を紹介し、来るべき未来について考えていきたい。 ＜参考＞ ECサイト向けのマーケティングテクノロジーの進化 － ECサイト運営はマーケティングオートメーションでどのように変わっていくことができるのか ECサイトでも使える
(主に)ディープラーニングの成果を利用したAPI集(自分用) - Qiita
ディープラーニングなどの成果を活用したAPI一覧 個人の整理用なので、分類や説明は大雑把です。 画像解析 IBM Watson AlchemyVision 機能・特徴 画像内で見つかった物体・人・文字を返す 試してみる IBM Watson Visual Insights（2016年6月末廃止予定） 機能・特徴 消費者の興味、活動、趣味、ライフイベント、製品に関連した洞察を抽出するためにオンラインの画像、ビデオを分析する 試してみる IBM Watson Visual Recognition 機能・特徴 画像中に映った代表的なものの関連する分類のスコアを返す 試してみる GOOGLE CLOUD VISION API 機能・特徴 画像からさまざまな情報を引き出す 画像を数千のカテゴリ(たとえば、「ヨット」「ライオン」「エッフェル塔」など)にすばやく分類する 画像に映る個々の物体や人物の顔を
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NTT Communications’ Contact Center Services to Integrate IPsoft’s Cognitive Platform, Amelia
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