こんにちは！　某進学塾で早慶付属高校受験クラスを担当している講師のナナです。今日は、英単語の効率的な覚え方について書いていくね。 もしキミが、駿台模試などの難関校向けの模試で80点以上を取れていないのであれば、参考になる […]

「この as ってどういう意味？毎回のように調べている気がする…」ーそんな方向けに as のコアイメージを元に、as の意味・用法（「時」「～のように」「理由」「譲歩」など）を解説しました。原級比較を表す as ～ as（～と同じくらい…だ）や as long as（～する限り）など、as の構文についても記載しています。 as のコアイメージas のコアイメージは「透明なシートを広げながら、その上に何かを置く」です。 ポイントは「広げながら」というイメージから「進行」のニュアンス、「広げ終える」というイメージから「到達」のニュアンスが発生していることです。 ただ、このコアイメージだけでは as の使い方はわからないですよね。そこで as の用法イメージも確認しておきましょう。 as の主な使い方は次の２通りになります。 重ね合わせる「～しているとき」時を表す as例文：I saw him

中3（2023年度）7月ハイレベルテスト結果 英語 61点/55.4 数学 47点/48.3 国語 66点/58.8 3科 174点/54.8 順位 710位/2552人 評価 7 （3科平均点158.8点） 早慶合格判定　可能圏

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 新製品・サービス ＞ ユーザーローカル、ChatGPTとルールベースによる「文章校正AI」を無料提供 AI AI記事一覧へ [新製品・サービス] ユーザーローカル、ChatGPTとルールベースによる「文章校正AI」を無料提供 2023年12月22日(金)IT Leaders編集部 リスト ユーザーローカルは2023年12月21日、AI校正クラウドサービス「ユーザーローカル文章校正AI」の無料提供を開始した。生成AIのChatGPTが文章中の誤字・脱字や誤記を指摘し、修正案を提示する。AIによる校正だけでなく、頻出の誤りをルールベースに基づいて修正する。 ユーザーローカルの「ユーザーローカル文章校正AI」は、生成AIのChatGPTが文章中の誤字・脱字や誤記を指摘し、修正案やより適切な表現案を提示する無料のクラウドサービスであ

【慶應義塾高校】 偏差値61-：ほぼ合格者のみ 偏差値59-61：合格者の方が多い（合格者の10%ほど不合格者がいる） 偏差値57-59：合格者の方が多い（合格者の15%ほど不合格者がいる） →合格者数が最多の偏差値帯 偏差値55-57：合格者の方が多い（合格者の40%ほど不合格者がいる） 偏差値53-55：合格者の方が多い（合格者の70%ほど不合格者がいる） →合格者数が2番目に多い偏差値帯 偏差値51-53：合格者の方が多い（合格者の70%ほど不合格者がいる） 偏差値49-51：不合格者の方が多い（合格者の2.3倍ほど不合格者がいる） 偏差値47-49：不合格者の方が多い（合格者の2.7倍ほど不合格者がいる） 偏差値45-47：不合格者の方が多い（合格者の2.9倍ほど不合格者がいる） 偏差値-45：不合格者の方が圧倒的に多い（合格者は少数） 偏差値が57以上で安全地帯ですね。（女子と全

9 National Institute of Informatics POT の使用例: 簡単に使えます • POT ライブラリを使えば簡単に最適輸送を求められる • 数値例: 二つの正規分布からの点群の比較 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ot # POT ライブラリ n = 100 # 点群サイズ mu = np.random.randn(n, 2) # 入力分布 1 （青） nu = np.random.randn(n, 2) + 1 # 入力分布 2 (オレンジ） a = np.ones(n) / n # 点重み (1/n, ..., 1/n) b = np.ones(n) / n # 点重み (1/n, ..., 1/n) C = np.linalg.norm(nu[np.newaxis] -

2022年6月8日にSSII 2022のチュートリアル講演で使用 2023年2月2日に順天堂大学産学連携講座：AI技術とビジネス活用で使用 2017年に機械翻訳を対象として提案されたTransformerは、従来の畳込みや再帰を排して自己注意機構を活用したニューラルネットワークです。2019年頃からコンピュータビジョン分野でも急速に応用が進んでいて、より柔軟かつ高精度なネットワーク構造としての地位を確立しつつあります。本スライドでは、そんなTransformerの最前線を概説しています。基盤モデルやVision Transformer、MLP/CNNの逆襲についても取り扱っています。 ・そもそもTransformerって？ ・Transformer旋風と基盤モデル ・Transformerのノウハウ ・Transformerはオワコン？！ ・CNNはオワコン？！

2024年5月30日に開催されたChatGPT Meetup Tokyo #7で、ChatGPTとIBM Watson Discoveryを連携させたRAGのサービスについてLTした際の資料です。 動画（スライド画面＋音声）はこちらです。 https://www.youtube.com/live/ESdtIyMEktU?feature=shared&t=361 ※個人で作成したものであり、内容や意見は所属企業・部門見解を代表するものではありません。

2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）チュートリアル講演１ 本講演では、大規模言語モデルの開発に必要な基礎および最新動向を概観する。その後、東京工業大学情報理工学院の岡崎…

行政サービスの向上と業務効率化を目指し、市役所業務の「会議」「打ち合わせ」の質の向上を目的としたガイドラインを策定しました。 デジタル・トランスフォーメーション（DX）では、単にデジタルツールを活用するだけでなく、従来の業務のやり方を見直し、改善していくことが重要とされています。 会議は、新規事業の立案や重要事項の決定、情報の共有など多くの場面で行われることから、市役所業務の根幹である行政サービスの質を左右します。 以上を踏まえ、業務時間の多くを占める「会議」をより良いものにするため、ガイドラインを策定しました。市役所全体として会議の改善に取り組んでいきます。