The future vision of Ruby ParserRubyKaigi 2023 https://rubykaigi.org/2023/presentations/spikeolaf.html ruby/lrama https://github.com/ruby/lrama
エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと｜Anno Takahiro
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
TemporalKitを使ったAI動画｜【しばぱぱ三上】XRとAI関連のクリエイティブ情報
TemporalKitとはStable Diffusion Web UI Automatic1111の拡張機能で動画をアニメっぽくしたり、別人にしたりできます。 前提条件Stable Diffusion Web UIをインストール済み FFMPEGをインストール済み EbSynthをインストール済み Tempora Kitの使い方①ファイルを用意する場所はどこでもOK！ ②変換する動画（.mp4）を入れておく変換する動画ごとにフォルダつくるとよさそう。 ③Stable Diffusion Web UIにTemporalKitをインストールするExtensionsのInstall form URLに以下のURLを入れてInstall https://github.com/CiaraStrawberry/TemporalKit ④TemporalKitをアクティブにする⑤Temporal-Ki
Transformers Agents
Transformers Agents is an experimental API which is subject to change at any time. Results returned by the agents can vary as the APIs or underlying models are prone to change. Transformers version v4.29.0, building on the concept of tools and agents. You can play with in this colab. In short, it provides a natural language API on top of transformers: we define a set of curated tools and design an
【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法- - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配降下法やらモーメンタムやらAdamやら、種類が多くあり複雑に見えてしまいます。 実は、これらが作られたのにはしっかりとした流れがあり、それを理解すれば 簡単に最適化アルゴリズムを理解することができます 。 ここではそもそもの最適化アルゴリズムと損失関数の意味から入り、最急降下法から最適化アルゴリズムの大定番のAdamそして二階微分のニュートン法まで順を追って 図をふんだんに使いながら丁寧に解説 していきます。 それでは早速最適化アルゴリズムとは何
Container Apps と他の Azure コンテナー オプションの比較
チームには、クラウド ネイティブおよびコンテナー化されたアプリケーションを Azure でビルドしてデプロイするための多くのオプションがあります。 この記事は、Azure Container Apps に最適なシナリオとユース ケース、および次に示す Azure 上の他のコンテナー オプションとの比較を理解するのに役立ちます。 Azure Container Apps Azure App Service Azure Container Instances Azure Kubernetes Service Azure Functions Azure Spring Apps Azure Red Hat OpenShift すべてのユース ケースとすべてのチームに完璧なソリューションはありません。 次の説明では、チームと要件に最適なものを見つけるのに役立つ一般的なガイダンスと推奨事項を示します。
App Service - Web App for Containers | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
ラーズ・ヌートバー - Wikipedia
ラーズ・テイラー＝タツジ・ヌートバー（Lars Taylor-Tatsuji Nootbaar、日本名：榎田 達治〈えのきだ たつじ〉[2]、1997年9月8日 - ）は、 アメリカ合衆国カリフォルニア州ロサンゼルス郡エルセグンド（英語版）出身のプロ野球選手（外野手）。右投左打。MLBのセントルイス・カージナルス所属。 メディアでは「タツジ」と表記されることもある[3]。日本での愛称は「たっちゃん」[4]。 経歴[編集] プロ入り前[編集] 野球経験がある父や兄の影響で5歳の頃から野球を始める。高校までソフトボール選手だった母を相手に打撃練習や自宅の駐車場の壁に向かってボールを投げ練習した。 2006年に、日米親善高校野球大会でアメリカを訪れた日本代表選手の船橋悠（当時早稲田実業学校高等部）、塩澤佑太（当時帝京高等学校）をヌートバー家でホームステイさせた際、ヌートバーは田中将大や斎藤佑樹ら
エボラ出血熱 - Wikipedia
エボラ出血熱の発生地 (1976年- 現在) エボラ出血熱（エボラしゅっけつねつ、Ebola hemorrhagic fever[† 1][† 2]; EHF）、またはエボラウイルス病（エボラウイルスびょう、Ebola virus disease; EVD）は、フィロウイルス科エボラウイルス属のウイルスを病原体とする急性ウイルス性感染症。マールブルグ病、ラッサ熱、南米出血熱、クリミア・コンゴ出血熱と並ぶ、ウイルス性出血熱の1つだが、感染者が必ずしも出血症状を呈するわけではないため、国際的には呼称がエボラ出血熱からエボラウイルス病へ切り替わりつつある[1][2]。主にアフリカで発生する。 ヒトに感染し、治療開始が遅れると致死率は80 - 90%に上る（ウイルスによって異なる）[3]。また、仮に救命できたとしても重篤な後遺症を残すことがあり、リスクグループレベル4ウイルスの一つである。一方、毒
出血熱 - Wikipedia
出血熱を引き起こすウイルスとして、フィロウイルス科のエボラウイルスとマールブルグウイルス、ラッサウイルスなどのアレナウイルス科のウイルス、ブニヤウイルス科のクリミア・コンゴ出血熱ウイルスやSFTSウイルス、ハンタウイルス、リフトバレー熱ウイルス、フラビウイルス科のデングウイルスや黄熱ウイルス、オムスク出血熱ウイルス、キャサヌル森林病ウイルス、トガウイルス科のチクングニアウイルスなどが有名である。 この中でも特にフィロウイルス科のウイルス（エボラ、マールブルグ）は致死性および感染力の面から最も危険なウイルスと評価されることが多い。 ウイルスによって様々であるが、エボラ出血熱およびマールブルグウイルスは感染したヒトや動物（サルなど）の血液や排泄物（下痢便など）に触れることによる接触感染が多い。エボラ出血熱で死亡した野生動物の肉を食べて感染したと考えられる症例もある。一般的に空気感染はしないと言
感染症学 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "感染症学" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年5月） 感染症学（かんせんしょうがく、英語: infectology, infectiology, infectious disease medicine）とは、感染症について扱う医学の一分野。臨床医学（内科学）・基礎医学（微生物学・免疫学）・社会医学（公衆衛生学・衛生学）などをまたいだ複合的な分野である。新型コロナウイルス感染症の影響によりこの分野の発展により多くの注目が集まっている。 日本感染症学会は1998年に感染症専門医認定制度を始めた[1]。 出典[編集] ^
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GitHub - CiaraStrawberry/TemporalKit: An all in one solution for adding Temporal Stability to a Stable Diffusion Render via an automatic1111 extension
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Hirokazu Yokohara「AI動画で中年男性を美少女化。第2弾。おっさんの面影ないくらい顔を変更。前回よりも大幅にチラツキは減ったはず。もうすぐオッサンもなりたい顔になれるよ」
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