虫歯の要因は「両親の虫歯の有無」が1位、「現在の歯磨き回数」は因果関係確認できず AI活用で調査 | Ledge.ai
TOP > Article Theme > AI（人工知能）ニュース > 虫歯の要因は「両親の虫歯の有無」が1位、「現在の歯磨き回数」は因果関係確認できず AI活用で調査 株式会社NEXERは、男女3000人を対象にした「虫歯の要因」に関する調査結果を発表した。本調査ではAI（機械学習）を活用し、虫歯になりやすい行動・要因を分析している。アンケートの実施期間は6月10日〜6月21日。 本調査では、「両親の虫歯の有無」や「子どもの頃の歯磨き回数」などが虫歯の発生に大きく影響していることがわかった。一方で、「現在の歯磨き回数」や「歯間ブラシやデンタルフロスの使用有無」といった、健康な歯のための努力と虫歯の発生の間には相関関係を確認できなかった。 事前調査で虫歯の本数に応じてグループ分け 11本以上は「虫歯にとてもなりやすい」本調査では、事前調査として「今まで何本の歯を虫歯治療しましたか？（同じ
AIで数千人を瞬時にカウントできる技術をキヤノンが開発、計測誤差は5％以内を実現 | Ledge.ai
12月19日、キヤノンは、ディープラーニング（深層学習）を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。（外部サイト） キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円～（サーバー、カメラ、ライセンス含む）だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5％以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し
機械学習で「地動説」は生まれない。天才少年が「AIは存在しない」と主張する理由 | Ledge.ai
「機械学習を誰でもアクセスできるようにしたい。そのために世界中をこうして講演して回っています」 その少年は、若干15歳とは思えない口ぶりで聴衆に語り始めた。 インド生まれの天才少年タンメイ・バクシ。5歳からコードを書くようになり、9歳でiOSの時刻表アプリを開発。プログラミングに取り憑かれた。 そのときの経験をもとにプログラミング言語「Swift」についての本も出版。YouTubeチャンネル「Tanmay Teaches」を立ち上げ、アプリ開発、数学から科学に至るまでの情報を発信し、現在はIBMチャンピオン（IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してそのテクニカル・コミュニティーに優れた貢献をしてきた支持者）として世界中を飛び回る生活を送る。 「将来は10万人がプログラミングを学べるように助けたい」と語る少年が、2019年3月14日、15日にかけて開催されたビジネスカンファレ
画像からHTMLを生成する深層学習とは？AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
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