生成AI でSaaSは不要になるのか、新しいSaaSの時代が始まるのか 2024/07/24 (水) 公開
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We analyzed 16,625 papers to figure out where AI is headed next 深層学習の終わりの始まり arXiv投稿論文に見る AI研究のトレンド 最近の人工知能(AI)ブームでは深層学習が衆目を集めており、多くの有用な成果もあげている。しかし、人間の知能を再現するというAIの最終目標に、深層学習がけりをつけるとは考えにくい。過去25年間のAI研究論文を調べた結果、およそ10年単位で異なる手法が流行していることが浮き彫りになった。 by Karen Hao2019.01.29 91 63 12 7 今日、耳に入ってくる人工知能(AI)の話といえば、すべて深層学習関連だ。統計処理でデータ内にパターンを見つけ出す深層学習アルゴリズムは、視覚や聴覚といった人間の能力を模倣するのに非常に優れていることが証明されている。非常に狭い範囲に限られるが、
荒ぶりの柊 @hiiragi_4693 今日妹が国語のワークを忘れただけでこれさせられてた。 ここまでする必要ある? 確かに妹が忘れたのも悪いけどこんな事する必要がない。 ちゃんと勉強させた方がいいと思う。 訴えてぇぇえええ(_`Д´)_クッソォォオオ #拡散希望RT pic.twitter.com/yAqPyakfbx 2019-01-28 19:46:11
太陽系の最も外を回る惑星、海王星のさらに外側に存在すると考えられている、直径が20キロより小さい無数の小天体の一つを、国立天文台などのグループが見つけることに成功しました。こうした小天体は惑星がつくられる材料と考えられ、太陽系の成り立ちの解明につながる成果として注目されています。 こうした小天体について国立天文台や京都大学などのグループが独自に改良した小型の望遠鏡を使って観測を行った結果、直径およそ2.6キロの小天体1つを見つけることに成功しました。 国立天文台によりますと、海王星より外にあるこの大きさの小天体を実際に確認したのは世界で初めてだということです。 小天体は惑星の材料になったと考えられ、衝突と合体を繰り返して地球などの惑星ができたとされています。 しかし海王星の外側では衝突の確率が低く、惑星にまで大きくならないまま残ったとみられています。 研究グループは観測を基に小天体の数につ
リンク www.amazon.co.jp 機動戦士Zガンダム外伝 ADVANCE OF Z 刻に抗いし者 エゥーゴの蒼翼(3) (DENGEKI HOBBY BOOKS) | 神野 淳一, 矢立 肇, 富野 由悠季 | 日本の小説・文芸 | Kindleストア | Amazon Amazonで神野 淳一, 矢立 肇, 富野 由悠季の{ProductTitle}。アマゾンならポイント還元本が多数。一度購入いただいた電子書籍は、KindleおよびFire端末、スマートフォンやタブレットなど、様々な端末でもお楽しみいただけます。 リンク Wikipedia モビルスーツ モビルスーツ (MOBILE SUIT: MS) は、アニメ『機動戦士ガンダム』をはじめとする「ガンダムシリーズ」に登場する、架空の兵器の分類の一つ。一種のロボットで、ほとんどの場合人型をした有人機動兵器の事を指す。英題では「機
Intelの新型カメラ、VRヘッドセットにつけて位置トラッキング可能に 2019年1月25日、Intelは、新型カメラ「RealSense Tracking Camera T265(以下T265)」を発表しました。VRヘッドセットに同カメラを接続することで、位置トラッキング未対応のヘッドセットでも、位置トラッキングが可能になります。 SLAMで位置トラッキングを実現 T265は、ロボットやドローン、VRヘッドセットなどに装着して使用することを想定して開発された小型カメラです。カメラ本体には2つの魚眼レンズカメラとシャッターセンサーが搭載されています。VPUは Myriad 2。Realsenseの他のデバイスと異なり、深度センサーは実装されていません。発売予定日は2019年2月で、予定販売価格は199ドル(約22,000円)です。 T265の位置トラッキングは「Simultaneous L
公開日:2019年1月27日 更新日:2022年5月26日 日本でも、雇用の流動化が叫ばれている。経団連も基準を変えていくなど徐々に変わって言っているようである。 こういう場合に、日本の就職事情がどうであるかを理解するために、分かりやすいのは諸外国との比較である。 私自身、このタイミングで諸外国と、日本の両方の就職活動を経験した。 私自身も、学位を取得後、日本で働こうという気は全くと言っていいほど無かった。少なくとも卒業直後は。 しかし、日本で団体の委員を兼任することなどが増えていたことや、現役の日本代表の選手であること等から、私が日本に滞在する必要が出てきたので、就職先を日本で探す必要が出てきた。 アカデミアの就職事情はあまりよくないとは聞くが、実体験としてはよくわからない。この記事では、海外の大学のPh.D.取得者が、取得直後に、日本において、民間就職をする際の状況を見ていきたい。 海
クロスプラットフォームに対応したオープンソースのノートアプリ「Notable」がHTML/MarkdownでのエクスポートやSplitViewモードに対応しています。詳細は以下から。 Notableはイタリア・カターニア大学のFabio Spampinatoさんが2018年12月に公開したオープンソースのノートアプリで、Joplinのように脱Evernoteユーザー向けにノート(.md)と添付ファイルを分離して管理するディレクトリ構造やファジー検索、タグのネスト化などがサポートされていますが、このNotableがv1.2.0アップデートでHTMLおよびMarkdown, PDFでのエクスポート機能をサポートしています。 また、Notable v1.2.0ではエディタエリアとプレビューエリアの両方を表示するSplit-Viewモードやファイルの自動保存機能、メタデータへの作成日と変更日保存、
私はわりと読書をしてきたほうだと思う。ただ間違った方法で読書してきたよなーって思わないでもない。それでも楽しく読めてはいて、未だに読書で遊べている。 そんなわけで、読書を楽しむための方法を紹介したい。60ステップあるんで面倒くさいかもしれないけど、やったら速読以外は誰でもできると思う。 対象としているのは全く読書しない人や、目的のある学習しかしてこなかった人で、もしかするとだけど大量に読んでる人にとっても多少なりともマシなことが書かれているかもしれない。あるいはネットで読むものの幅を広げるための練習にもなる可能性もないでもない。考えてみると読まない人はこんな記事を読まないような気もするが、そのあたりはムシっておくことにする。 私自身は電子書籍は読みまくってるんだけど、こちらは紙の本を対象としている。また書見台や椅子などの道具や、書籍の軽量化などについても扱っていない。書見台は便利なんだけど
マインクラフトはユーザーが立方体のブロックを使ってさまざまなものを作ることが可能なゲームであり、過去には「超巨大な手」や「112万8960個のブロックからなるピクセルアート」などのアート作品に加え、「記憶装置搭載のワープロ」や「実際に動作するバーチャルスマホ」といった作品までユーザーの手によって作られてきました。そんなマインクラフト上で、「手書きの数字を認識するニューラルネットワーク」を構築する猛者が現れたと話題になっています。 [::] Neural network for handwritten digit recognition implemented in vanilla : Minecraft https://www.reddit.com/r/Minecraft/comments/ak22ur/neural_network_for_handwritten_digit_recogn
霞む視界。闇雲な盲信。 黒い雪が降ってくる。テレビで見たんだ。 無情報。不協和音。押し寄せる黒い雪。押し寄せる黒い雪。 何も生まれない。黒い雪からは。何も得られない。 ──Oneohtrix Point Never “Black Snow” 最初に本書の流れを示す。 流れ。一言で言えばそれはこうなる──独立、統制、逃走。 あるいはこうとも言える──暗闇から生まれること、光の中で育つこと、ふたたび暗闇へと帰っていくこと。 本書『ダークウェブ・アンダーグラウンド』は、そのタイトルから、「ダークウェブ」の(さらなる)「アンダーグラウンド」、「アンダーグラウンド」である「ダークウェブ」、または「アンダーグラウンド」にある「ダークウェブ」、あるいは「ダークウェブ」と「アンダーグラウンド」についての本である、と思われる向きが多いかもしれない。しかし、それを字義通りとらえると本書の内容を読み誤る。本書が
takaishi/mdtocという、マークダウン ファイルに目次を挿入するためのCLIツールを作成した。 なぜ作ったかというと、そのまんまで目次の作成を楽にしたかったから。半年くらい定期的に追記したり見返すマークダウン ファイルがあるのだけど、結構長くて目的の見だしを探すのが大変だったりする。GitHub上で表示するので、見だし名を使った内部リンクを作成できるのだけど、見だし数がそこそこ多いので面倒。じゃあツール作って挿入できるようにしよう、と思って作った。 使い方はリポジトリのREADMEを参照してほしい。MacならHomebrewでインストールできるようになっている。go getでもインストールできると思う。なお、Homebrew fomulaの更新はGoReleaserを使って自動化した。GoReleaser、かなり便利なので別途紹介したい。
struct ST_VEC3D_LIST { double x; double y; double z; struct ST_VEC3D_LIST * next; }; というような構造体を定義してやるのが常套手段です。 要素を追加するときは next ポインタでつないでいって、リストを手繰るときは next ポインタを再帰的に参照していくことになります。リストの終端は next に NULL を代入することで表現します。 さて、このようなデータをHaskellで扱いたくなったときのことを考えます。上記のようなデータを受け取ったり返したりするCの関数をFFIで呼びたくなったとか、そういうCの関数を QuickCheck でテストしたくなったとか。 とりあえずHaskellに用意されている Foreign.Ptr を使って、struct ST_VEC3D_LIST と同じ構造を定義してみまし
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