![【ITエンジニア対象】ユーザベースおよびAgile Journeyに関するアンケート調査 - はてなからのアンケート/調査](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/06a15c64ba0ceec233d86d71001ebb29a9dcbf5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.blog.st-hatena.com%2Fimages%2Ftheme%2Fog-image-1500.png)
2019年、親から授かった名前を18歳で「王子様」から「肇(はじめ)」に改名した赤池肇さん(21)。Twitter で「名前変更の許可が下りましたァー!!!!!!!!」(※現在アカウントは削除済み)と改名を公表するとリツイートは10万を超え、大反響を呼んだ。 【画像】中学の卒業アルバムの中には一際目立つ「王子様」の文字が 彼は、どのように元の名前で生き、なぜ改名することを決めたのか。21歳になった赤池さんに改名に至った経緯や両親の反応などについて、詳しく話を聞きました。(全2回の1回目/ 続き を読む) ◆◆◆ ーー赤池さんが改名してから3年が経ちました。改名したことで生活に変化はありましたか。 赤池 劇的に変化したことは特にないんです。改名した時も、今すぐに名前を変えたいほど嫌な思いをしていたというよりは、将来のことを考えた結果だったので。 ーー「将来のこと」というのは? 赤池 名前で損
いつもSkebをご利用いただき、誠にありがとうございます。 12月23日12時よりskeb.jpにアクセスできない大規模な障害が発生しておりましたが、12月24日07時に復旧いたしました。 12月23日、および12月24日が納品期限のリクエストは納品期限を12月25日23時59分までに延長させていただきます。 みなさまには多大なご迷惑をお掛けしましたことをお詫び申し上げます。 本障害につきまして詳細をご報告させていただきます。 概要日時: 12月23日12時22分〜12月24日7時00分 (JST) ダウンタイム: 18時間38分 内容: skeb.jpにアクセスできない不具合 原因: SkebはすべてのサーバとシステムをHerokuに設置していたが、障害発生時刻より同サービスのアカウントが理由の通知なく利用できなくなった。 解決: Herokuの一切の利用を中止し、すべてのサーバとシステ
IPA(情報処理推進機構)は12月22日、10月に実施した国家試験「データベーススペシャリスト試験」に14歳の中学生が合格し、最年少記録を更新したと発表した。これまでの最年少は2016年に受験した15歳だった。 データベーススペシャリスト試験は、IPAが実施する国家試験のうち、内容の高度さに応じて4レベルに分かれる「情報処理技術者試験」の一つ。高品質なデータベースを企画・開発・運用・保守するために必要な知識や実践力を問う試験で、レベルは最高の「4」。「プロフェッショナルとして求められる経験を形式知化し、後進育成に応用できる」(IPA)難易度という。 今回の記録更新については「データベースシステムに関する高度な専門知識や論理的思考力が問われるほか、実務上で直面するような事例での長文問題を理解し、記述式で解答するため、中学生が合格するには難しい試験」(IPA)としている。 関連記事 「ITパス
本記事はJulia Advent Calendar 2022の12/23の記事です。 東京大学で働いている松井と申します。 線形代数の講義における演習(実際にコードを書き行列演算を行う)の重要性を感じています。 そのためにjuliaを使えないかと思い至り、pythonとの比較に焦点を当て思っていることを述べます。 線形代数における演習の意義 線形代数は工学全般において重要で基盤的な学問体系ですが、なかなかとっつきにくいものです。その理由の一つは線形代数の諸アルゴリズムは最終的には計算機で実行するにも関わらず、学生は自分の手を動かしてコーディングする機会が少ない点だと感じます。多くの大学のカリキュラムでは大学初年次に線形代数講義があると思いますが、座学がメインであることが多いと思います。本当は、座学と並行して実際にコーディングして行列演算を行う「演習講義」があれば、理解が深まるだろうと感じま
写真や動画から顔やナンバープレートなどのオブジェクトを検出してぼかしを適用できるライブラリ「Magritte」をGoogleがオープンソースで公開しました。単純なぼかしよりも高いレベルの難読化を施せるもので、被写体のプライバシー保護強化に役立つとされています。 Home | magritte https://google.github.io/magritte/ GitHub - google/magritte: Mediapipe-based library to redact faces from videos and images https://github.com/google/magritte Google Opens Up Tool to Make Your Privates Private https://gizmodo.com/google-privacy-ai-magri
はじめに 従来式のニューラルネットでは, 未学習のニューラルネットに対し, 各辺の重みを徐々に変化させることで学習を行います. これに対し本記事では, 未学習のニューラルネットに対し, 重み更新なしで学習が可能な画期的な一風変わった手法"edge-popup algorithm"[1]を紹介します. 元論文: What's Hidden in a Randomly Weighted Neural Network? 公式実装: https://github.com/allenai/hidden-networks/blob/master/simple_mnist_example.py 本記事ではedge-popup algorithmがどういった着想で編み出されていて, 何を行うアルゴリズムか, どの程度高い性能が出るか, どういった後続研究があるかを順を追って見ていきます. 宝くじ仮説とは
SFマガジンの表紙をAI画像で担当させていただきました。 SFマガジン2023年2月号自分にとってもはじめてのプロジェクトだったので、もろもろのメイキング記録メモ。 きっかけTwitterで「AI画像生成のお仕事こないかなー」とつぶやいたら、SFマガジンさんからコンタクトが。 SFマガジンは、中高生の時に図書館で毎号読んでいたので、ビックリ! 一も二もなく引き受けることに。 コンセプト設定まずはAIで作る表紙って、どういうのにしよう!?という方向性ぎめ。 編集さんとの初期ミーティングでは、「わりと自由にやってもらってOKよ」という言葉をいただきつつ… あわせてなんとなく「コンピューターおばあちゃん(サイバーパンクな人)」と「ニューロマンサーの表紙(旧版)的なの」みたいな、イメージをいただきました。 旧版のニューロマンサー。ウィリアム・ギブスン著。ニューロマンサーは、元祖サイバーパンク小説み
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「ローカル環境を汚さずDockerコンテナのオーバーヘッドもなく、開発環境を自在に構築できる「Devbox 0.2.0」登場」(2022年12月22日掲載)を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 Dockerコンテナの技術を用いることで、プログラミング言語のランタイムやライブラリ、ミドルウェアなどの開発環境一式を比較的容易に導入することが可能になりました。 ただしDockerコンテナにもファイルシステムのオーバーヘッドなどがあり、Dockerコンテナ内の開発環境ではコンパイルなどに時間がかかってしまう場合があったと開発ツールベンダのJetpack Technologiesは自社の経験から指摘します。 そこで同社がオープンソースで開発しているのが「Devbox」です(ちなみにMicrosoftによる仮想
S高等学校の校長でN/S高のVR教育の責任者をやっているsifueといいます。この年末、N高とS高の2年間のVR教育の集大成として、XR Kaigi、情報処理学会のグループウェアとネットワークサービス(GN)研究会、バーチャル学会などで取り組みを紹介させてもらいました。 この度、VR・メタバース教育 Advent Calendar 2022 にて記事を書かせてもらう機会をいただきましたので、年末各所で紹介させてもらっていたスライドを公開できる形に編集して公開させてもらおうと思います。91ページありますが、N/S高でのVR教育の試みを知って頂き、何かしらの参考になればと思います。 このスライドの内容のまとめは以下になっています。 VR教育は、空間認識スキル、観察思考スキル、情緒制御スキルなどを鍛える経験学習を安価で提供できるメリットがある VR教育は、友だち作りのスキルやコミュニティ形成のス
DeepMindのAI「AlphaCode」が人間のプログラマーと互角になってきた2022.12.23 20:0020,230 Mack DeGeurin - Gizmodo US [原文] ( 禿頭帽子屋/Word Connection JAPAN ) 人工知能(AI)に秘められた能力の段階的な発達をたどるという話になると、なぜかチェスや囲碁といった昔ながらのボードゲームが持ち出されがちです。その例は挙げればきりがないほどで、つい最近にも、戦略ゲーム「ディプロマシー」をプレイできるAIが話題になりました。しかし、こうした事例で示されるのは、あくまでもAIが現実世界の問題を解く能力の範囲に限られます。 これよりずっといい「力試し」になりそうなのが、AIと人間をプログラミングのコンテストで競わせることです。Alphabet傘下のDeepMindが保有するAIモデルAlphaCodeが、実際に
世の中には「ギリギリの収入でなんとか生きている」という人もいれば、国家予算規模の資産を個人で所有する超富裕層も存在しています。そんな超富裕層が生まれる仕組みを一発で理解できるウェブページが公開されていたので、内容をまとめてみました。 Why the super rich are inevitable https://pudding.cool/2022/12/yard-sale/ 世の中のお金が動く仕組みを直感的に理解するために、まず「100人を集めた部屋でコイントスゲームを行う」という状況を用意します。 全員の所持金を1000ドルに設定し、賭け金を所持金の20%に設定します。すると、最初のゲームでは全員が200ドルを賭けることになります。 1ゲーム目では、右側の人物が勝利しました。これで、左側の人物の所持金は800ドルになり、右側の人物の所持金は1200ドルになります。 2ゲーム目で、1ゲ
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