[解決!Python]if文にand/or演算子を使って複数の条件を記述するには:解決!Python # 複数の条件が全て成立するかどうかをチェック:and演算子 a = 'foo' b = 'bar' if a == 'bar' and b == 'foo': # False and False == False print('bar foo') elif a == 'bar' and b == 'bar': # False and True == False print('bar bar') elif a == 'foo' and b == 'foo': # True and False == False print('foo foo') elif a == 'foo' and b == 'bar': # True and True == True print('foo bar
1. はじめに 最初に、本記事ではどのようなトピックを扱うのかについて、少し説明したいと思います。 1-1. 本記事で扱うトピック 21 世紀になり、IT 化が急速に進む今、現実社会ではいろいろなものが最適化されて動いています。これを形作るプログラミングの現場でも、例えば以下のような問題を考えたり、あるいは実際に使ったりすることもあるのではないでしょうか1。いくつか例を挙げてみましょう。 例 1. コイン問題:特定の金額をぴったり支払うために、最小で何枚の硬貨が必要か? 例 2. 最短経路問題:地図上の A 地点から B 地点までに行くのに、最短で何メートル歩く必要があるか? 例 3. 箱詰め問題:長方形の箱に、できるだけ多くの荷物を敷き詰めたい 例 4. 数分割問題:「できるだけ合計の値が近くなるように」2 つのグループに分割したい このように、いろいろな問題があります(もちろん名前を覚
3つの要点 ✔️ 一般的に敵対的学習によって機械学習モデルのロバスト性が向上するが精度が低下する。 ✔️ 活性化関数ReLUの非平滑な性質が敵対的学習を阻害していることが明らかになった。 ✔️ ReLUを滑らかな関数に置き換えるだけで、計算量や精度を変えずにロバスト性を向上することができた。 Smooth Adversarial Training written by Cihang Xie, Mingxing Tan, Boqing Gong, Alan Yuille, Quoc V. Le (Submitted on 25 Jun 2020 (v1), last revised 11 Jul 2021 (this version, v2)) Comments: Published on arxiv. Subjects: Machine Learning (cs.LG); Computer
PRESS RELEASE 2022年5月17日 富士通株式会社 国立研究開発法人理化学研究所 富士通と理化学研究所、スーパーコンピュータ「富岳」とシミュレーション融合型AIを活用した次世代IT創薬技術の共同研究を開始 富士通株式会社(注1、以下 富士通)と国立研究開発法人理化学研究所(注2、以下 理研)は、創薬分野のDX(デジタルトランスフォーメーション)を加速させ、創薬プロセスにおける新領域の開拓と開発期間や費用の劇的な削減を目指し、スーパーコンピュータ「富岳」(注3)を活用した次世代IT創薬技術の共同研究を2022年5月17日より開始します。 本共同研究では、複雑なデータから定量的特徴を教師データなしで正確に獲得する富士通のAI技術 「DeepTwin(ディープツイン)」と、理研のAI創薬シミュレーション技術を適用した分子動力学シミュレーションなどを組み合わせたシミュレーション融合型
The AI 100 is CB Insights' annual list of the 100 most promising private AI companies in the world. This year’s winners are working on diverse solutions designed to recycle plastic waste, improve hearing aids, combat toxic online gaming behavior, and more. CB Insights has unveiled the winners of the sixth annual AI 100 — a list of the 100 most promising private AI companies across the globe. Some
ノーコードで逆AIが最適化。期待する結果をもとに、AIが最適な入力の組み合わせを逆算する新サービス「OptFlow」を提供開始製造業における素材の最適な配合量や加工条件の予測、マーケティング分野における予算配分の最適化など、研究開発や計画・予算策定の工数を大幅に削減 ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する、株式会社MatrixFlow(本社:東京都台東区、代表取締役:田本 芳文)は、期待する結果をもとに、AIが最適な入力の組み合わせを逆算する新サービス「OptFlow」をMatrixFlow上で提供開始しました。 この逆AIを用いることにより、例えば、製造業における研究開発の工数を大幅に削減し、効率的な新製品の開発を行うことが可能となります。また、製造業以外の業種においても、予算や計画の策定など、特定の条件下で最適な設定を見つけたいという場合において、活
人間の医師にとって、肌の色などがわからないレントゲン写真から患者の人種を見分けることは困難ですが、新たに医学誌のThe Lancet Digital Healthに発表された論文で、「AIは胸部X線画像から人種を90%の精度で見分けられる」ことが示されました。研究者らはAIが人種を見分ける方法についても調べましたが、今のところAIがどうやって人種を判別しているのかは不明とのことです。 AI recognition of patient race in medical imaging: a modelling study - The Lancet Digital Health https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00063-2/fulltext MIT, Harvard scientists f
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