先月4月25日22時頃より、デジタルミレニアム著作権法(以下、DMCA)申請により凍結されていたAUTOMATONのツイッターアカウントが、本日5月8日0時過ぎに解除されたことをお知らせいたします。 結論から述べますと、DMCA申請についてはすべて虚偽でありました。DMCA申請者として登録されていた企業様からは、弊誌アカウントへのDMCA申請は行っていないとの回答をいただいており、第三者による虚偽申請であることが発覚。13日間かけての凍結解除となりました。 【追記 2019/05/08 12:55】 DMCA申請を行ったのは申請者名義の企業ではなく、関係のない第三者であったと明確に分かるよう表現修正。 凍結期間中、Twitterなどで弊誌凍結に関する告知をしてくださった方、応援のメッセージをくださった方、弊誌の編集方針に対する意見をくださった方、そして迅速に対応していただいた関係者方。すべ
明日(2019/05/07 PST)Google I/O 2019が開催されます。 ということなので、直前ですがMLに関係する全31セッションを私の独自解釈でそれぞれの見どころをまとめたいと思います。 ※個人的な妄想(願望)成分が多く含まれていますのでご注意下さい Day1(May 7) Code, Build, Run, and Observe with Google Cloud 2:00pm - 3:00pm@Stage3 GCPツールとインフラがどのように開発者をサポートできるかについてのセッション。発表者のDale MarkowitzがCloud MLのAdvocateなのでML関係のGCPというとデータ処理系のサービスやAutoML、ML Engineあたりに興味ある人はココ! Teaching a Car to Drive Itself by Imitation and Ima
ここ最近の労組関連の増田やはてブコメントを見ていると、どうも労組の内部(?)事情というのは思ったより知られてないようだぞ、と感じたので少し知見を共有したいです。なお、当方は小規模な単組の執行部経験者です。また、ここで記述する内容はどの組織のオフィシャルな見解でもなく、個人の理解をまとめているだけです。 労働組合の階層について「労働組合」という同じ名称で呼ばれる組織でも、大きく分けて2種類に分かれます。「企業内労組(単組)」あるいは「ユニオン」と呼ばれるような、直接的に組合員が所属する組織と、「産別組織」「上部団体」と呼ばれるような労働組合を束ねる組織です(名称の揺れは多少有ります、特に後者はまとめてどう呼べば良いのか私はよく分かっていません...)。 多分、皆さんが「労働組合の本来の任務」と思うような、会社との交渉・折衝を行う組織は前者の「企業内労組」「ユニオン」になります。ただし、(当然
Jetson Nanoの初期セットアップ方法・必要周辺機器など NVIDIAのシングルボードコンピュータJetson Nano買いました。購入方法や、セットアップ方法は、ブログに書いたので以下記事参照下さい。 Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識試してみた Jetson Nanoの購入先はいろいろあるので、以下参照ください。 Jetson Nano購入先まとめ 必要な周辺機器などは、以下の記事にまとめていますので参照下さい。 Amazonでまとめて買える!Jetson Nanoのおすすめ周辺機器 本記事では、Jetson Nanoに関するちょっとしたTIPSや有益な情報などをまとめていきます。随時更新しています。 追記:JetPack4.4/4.5に対応した記事を書きました Jetson NanoにJetPack 4.4/4.5を入れてTensorFlow・
「アベンジャーズ型」のデータ分析組織がうまくいかない理由:マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘!(1/3 ページ) 長い10連休が終わり、中には憂鬱(ゆううつ)な気分で仕事をしている方もいるかもしれません。実はこの原稿の締め切りは4月26日の連休前。話題の映画「アベンジャーズ/エンドゲーム」を見に行くのを楽しみにしながら原稿を納品しました。 しかし現実は非情なもので、連休明けから他社のデータ分析組織立ち上げ支援の準備をしなければなりません。最近は「自社でデータ分析組織を立ち上げたいが、やり方が分からないので手伝ってほしい」というような依頼が増えてきました。 分析業務を丸ごと外注するよりもコストが低くスピード感もあり、「弊社はデータ分析組織を持つ先進的な会社です」とドヤれるので、IRや広報、採用などでの利点もあるでしょう。ところが下心全開でデータ分析組織を立ち上げて失敗した事例は多く
「実在しない人物」の全身画像を高解像度で生成する「全身モデル自動生成AI」が誕生しました。開発したのは京都大学に事業所を構えるデータグリッド。 実在しない人がヌルヌル生まれる 「全身モデル自動生成AI」が優れているのは、顔と体を合わせた全身を生成可能で、なおかつ1024×1024ピクセルの高解像度で出力できる点です。ディープラーニングを応用したAIに大量の全身モデル画像を学習させることで、手足の長さや肌の色、男性らしい・女性らしい体つきまで表現可能になったといいます。 高解像度の全身画像生成は世界でも前例の無い研究とのこと アパレルや広告業界での活用が期待されます 今後は広告・アパレル関連企業との実証実験を行い、実運用に必要な機能の開発を行うとのこと。また現在は動作まで生成可能なAIの研究に着手しており、さらなる精度向上にも期待が高まります。 データグリッドは過去に「実在しないアイドルの顔
ASD持ちのウェブエンジニアとして気になるツイートを見掛けたので、少し触れたいと思う。 「挨拶を強制されるような現場では働きたくない」みたいなエンジニアの意見もTwitterで散見されますしそれに「いいね」がたくさん付いてるのも見かけるんですが、「そういう人達はエンジニアにならないで欲しい。イメージ悪くなるし、いるだけで迷惑だし」というのが僕の率直な意見ではありますねw😅 https://t.co/5q3c660Lp3— 勝又健太|雑食系エンジニア|参加者数ランキング日本第10位のオンラインサロン主催 (@poly_soft) 2019年5月7日 反響が大きかったので補足 一番言いたいのは、「そういう特性の人もいるよ、互いの個性を尊重し合って適材適所が良いよね」という話。 苦手な人が表面上のコミュ力を身に付けること自体は無理の無い範囲でやっておくと可能性が広がることは間違いない。 ツイー
物事の変化の速さが不思議に感じられる。3カ月前には、Appleが世界スマートフォン市場シェア首位の座をサムスンから奪う日も近いように思えたが、ふたを開けてみると、Appleは中国のメーカーである華為技術(ファーウェイ)に抜かれて3位に転落した。 これはAppleにとって何を意味するのだろうか。 以下のグラフは、過去5四半期にわたるAppleとサムスン、ファーウェイの戦いの軌跡を示している(IDCのデータに基づくグラフで、Bloombergの好意により転載)。 とはいえ、ビジネス面だけに目を向けると、市場シェアと売上高(および利益)は全く別のものなので、市場シェアを重視しすぎるのは愚かなことかもしれない。前四半期の売上高と利益を見てみると、スマートフォンの市場シェアがすべてではないことが明らかだ。 サムスン 売上高:52兆3900億ウォン(約5兆円) 利益:6兆2300億ウォン(約5900億
今放送中の朝ドラ「なつぞら」はアニメーターの女性が主人公で、日本アニメーションの歴史をなぞるストーリーとなっている。その前々作「半分、青い」では、漫画家が主人公だった。 ということは、今後10年以内に、アニメ・漫画と並ぶ日本の三大コンテンツであった「ゲーム」を題材とする朝ドラが確実に放送されるであろう。 となると、一体誰が主人公の人生のモデルに選ばれるのだろうか。 最有力の第一候補として思いつくのは、やっぱりコーエーの女帝、襟川恵子だろう。まさに日本ゲームの歴史をなぞってきた。シブサワ・コウとの夫婦愛や内助の功も描けるし、自らが女性向けゲームを開発する話も描ける。任天堂の山内親分と対等にやり合い啖呵を切ったりするシーンなんかも見どころになるだろう。しかしコーエーという会社が、あまり朝ドラ視聴者に有名ではなさそうだ。大人向けゲームが多いので、マリオやFFやDQと比べ「子供に夢を与えた」という
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