Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
PayPay、クレカ決済に『月5万円まで』上限 不正利用で対策 - Engadget 日本版
Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release
現代の JavaScript チュートリアル
私たちはこのオープンソースプロジェクトを世界中の人々に提供したいと考えています。このチュートリアルの内容をあなたが知っている言語に翻訳するのを手伝ってください。
元Googleのエンジニア開発のAI学習アプリ「Monoxer」、知識習得のための問題作成から習得判定までを自動で！約1億円の資金調達を実施 | Techable(テッカブル)
Enterprise 元Googleのエンジニア開発のAI学習アプリ「Monoxer」、知識習得のための問題作成から習得判定までを自動で！約1億円の資金調達を実施 新しい言語や知識を身に着けようと思ったとき、当然のことだが“学習”は欠かせない。参考書を読んだり、専門塾に通ったり、問題集を解いたり。反復を繰り返して習得をしていく。 教える側としては、生徒の学習状況に合わせて、学習のための問題を提供する必要があるが、この“問題を用意する”というのは大変な作業である。・AI学習アプリ「Monoxer」、約1億円の資金調達「これが自動でおこなえたら……」そんな願いをかなえてくれるサービスが“知識習得のための問題作成から習得判定までを自動で行うサービス“「Monoxer」だ。このたび、運営元のモノグサ株式会社は、UB Ventures、iSGSインベストメントワークス、ツネイシキャピタルパートナーズ
はてなブログにArticleの構造化データを追加 - masalibの日記
経緯 前提 手順 1. javascriptソースをローカルにもってくる 2. personの配列のemailを修正 3. person_nameを修正 4. デザインのヘッダー部分に埋め込む 5. 確認 6. 構造化データになっているのか確認 経緯 google先生に更新日時、公開日時を伝えるといいよという記事をみた www.suzukikenichi.com 検索結果にイメージが記載されるとクリック率があがるそうです。 リッチリザルトイメージ https://developers.google.com/search/docs/data-types/article より引用 はてなブログでもできないのかと思い調べた。 記事単位に設定できるものはなく、javascriptの非同期処理でできる事がわかった cartman0.hatenablog.com ただイメージは追加される時とされない場
ASCII.jp：格安スマホ人気ファーウェイ「HUAWEI nova lite 2」が108円で販売中｜編集部厳選、いまお買い得な製品はこれだ！
この連載では、毎週不定期に編集部が選んだ「これはお買い得だ！」という製品のセールやキャンペーン情報を紹介しています。この連載さえ読んでいれば、お買い得な情報をゲットできちゃうのです。ぜひASCII倶楽部に会員登録してお楽しみくださいませ。 今年10月にファーウェイはHUAWEI nova 3を発表しました。しかし、前期種シリーズであるHUAWEI nova lite 2も格安スマホとしてはまだまだ現役です！ 格安スマホでありますが、高性能スマホの主流になりつつある18：9の液晶ディスプレーを搭載しています。解像度は1080×2160。さらには、1300万画素と200万画素の2種類のカメラレンズを搭載しているのも特徴です。 2つのカメラレンズを搭載（＝デュアルレンズ）しているため、一眼レフカメラなどで出せる「ぼけ感」なども撮影しやすくなったのです。そもそも格安スマホだと、カメラ性能も「そこそ
Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） | Preferred Research
Home Blog Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。 昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。 そこ
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