![「Python 3.9.13」が公開、シリーズ最後のバグフィックスリリース/次期バージョン「Python 3.11」の開発は順調](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/82fdd72d9a401123486424997beb7f59269e361b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fforest.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fwf%2Flist%2F1410%2F353%2Fpython.jpg)
https://blog.tensorflow.org/2022/05/whats-new-in-tensorflow-29.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgYIMKKNGUkhWyF3gL1qLpn7cQ3iQu5GleP-36OHbTJwn90YdRUk8vGTefc9ctjwPcJhyBbFlprd581nDsWEKfMAeAo9xuX8zKfxti8Fvl2f2v69Qmvt695cCJY1dfVPbMIlfWqMFKMEyBCgIaRLXypYCrHlob-OiAb0mvVbhmBEt65-agfmRWDMuaI/s1600/image1.png May 18, 2022 — Posted by Goldie Gadde and Douglas Yarrington for the
ProductMath support in MarkdownMathematical expressions are key to information sharing amongst engineers, scientists, data scientists, and mathematicians. Today we are pleased to announce that math expressions can be rendered in Markdown on GitHub using $$ as a delimiter for code blocks with math content or the $ delimiter for inline math expressions. Mathematical expressions are key to informatio
世界初のトレーディングカードゲーム「マジック:ザ・ギャザリング」のカードを、カード名に好きな言葉を指定するだけでAIが自動で作ってくれるサイト「Urza's AI」が登場しました。 Urza's AI https://www.urzas.ai/ Urza's AIにアクセスするとこんな感じ。「Nae your card」の欄に好きな文字列を入力し、「Forge a Spell」をクリックすればカードを生成できます。今回は「Gigazine」と入力。なお、カード名は日本語入力が可能ですが、生成されるカードのテキストは英語になります。 まずカードの色とコスト、カードの種別、テキスト、パワー/タフネスが決定され、以下のように表示されます。文章を生成するのは自然言語処理モデル「co:here」です。 そして、次に画像処理モデル「Wombo」によって、カードのイラストが生成されました。カードイラスト
PwC Japanグループは2022年5月19日にオンラインセミナーを開催し、日本におけるAI(人工知能)の活用状況に関する調査結果を発表した。同社が2022年1月にAIの導入状況を調査した結果、「全社的に広範囲にAIを導入」「一部の業務でAIを導入」と回答した割合が53%に上り、同回答の割合が55%だった米国と同程度まで追いついたとした。一方で日本企業のAI活用における課題としてPoC(概念実証)のROI(投資対効果)が測定できていないことと、AIが生み出すリスクをコントロールするAIガバナンス対策の実施が米国と比べて進んでいないことを挙げた。 PwC Japanグループが実施した調査は、AIを導入済み、あるいは導入を検討中で、売上高500億円以上の企業の部長職以上300人を対象とした。2021年の調査で「全社的に広範囲にAIを導入」「一部の業務でAIを導入」と回答した企業の割合は43%
ソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)は11日、ロボットトイ「toio(トイオ)」を活用した2つのAIコンテンツを公開した。 1つは、モリカトロンから配信される、初心者向けコンテンツ。プログラミングの知識無しにAI(機械学習・強化学習)の仕組みを理解できるtoioのAIジム『AIロボ「迷キュー」に挑戦』(ベータ版)。プログラミング言語を使用しないため、子ども向けのワークショップや小中学校の授業等でも活用できる。 もう1つはギリアから配信される学生・研究者向けコンテンツ。Unity ML-Agentsとtoioによるサッカーロボットの強化学習デモの進化版「toio AIロボットサッカー」。AIプログラミングの知識のある人、また勉強中の人を対象とし、強化学習や、コンピュータ上でのシミュレーションでのAIの学習、そして現実世界のロボットの操作をソースコードを通して体験できる。 5月
プラスチックは一般的に石油を原料として作られた合成樹脂であり、水に強く腐食しにくいといった性質から工業製品や包装などさまざまな分野で利用されていますが、分解されにくいため環境への影響が問題となっています。そんなプラスチック廃棄物の問題を解決するため、テキサス大学オースティン校の研究チームは機械学習を使って、「本来なら分解に数世紀かかるプラスチックを数時間~数日で分解する酵素」を作り出しました。 Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-022-04599-z Plastic-eating Enzyme Could Eliminate Billions of Tons of Landfill
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