肉だけを食べ続けると人はどうなってしまうのか？
by schuetz-mediendesign 炭水化物を抜く食生活が減量法の1つとして取り入れられており、肉中心の食生活を送っている人も少なからずいます。では、実際に肉だけを食べ続けると、人間の体にはどのような変化が起こるのか、YouTubeのアニメーションでわかりやすく解説されています。 What If You Only Ate Meat? - YouTube 私たちの祖先はもともとベリーや花などを食べるベジタリアン的な食生活を送っていましたが、ホミニンが種やナッツを食べるようになってから摂取する脂肪のレベルが上がり、食物繊維のレベルが下がりました。これによって、ヒトの体は肉を受け付けるようになり、250万年前ごろから肉食が始まりました。 では現代において、ヒトが肉だけを食べ続けるとどうなるのでしょうか。 まず、レンズマメ、豆、ブロッコリーといった食物繊維を多く含む食べ物を摂取しないと
サンワサプライから、電源タップを“丁度いい角度”に固定する机上ホルダー「200-CB009」発売 - MdN Design Interactive
同製品は、電源タップを抜き差ししやすい角度でデスク天板に固定できる電源タップホルダーだ。4～6cmまでの伸縮式で様々なサイズの電源タップをピッタリと挟み込み、コンセントを抜き差しする際の、ズレる、ついてくる、机から落ちるといったストレスを解消。対応サイズ内であれば、USBハブなどにも利用することができる。 デスクへの固定はクランプ式で、厚み1.0～5.5cmまでのデスク天板に対応。背面には電源コードをまとめるクリップが付いており、バラバラしがちなケーブル類をスッキリと配線することができる。 机と接する部分は、ゴムパッドとクッション付きで大切な机を傷から守り、機器を挟み込む箇所も、すべり止めと機器の保護を兼ねるラバー素材を使用。上下昇降デスクなどで、昇降時に引っ張られて落ちてしまうデスク上のタップ設置にも最適な商品である。
マイクロソフト、新開発の量子コンピュータ言語を「Q＃」と命名
マイクロソフトは米国時間12月11日、同社が開発中である量子コンピュータ向けのアプリケーション開発ツールキット「Quantum Development Kit」の無償プレビュー版をリリースした。量子コンピュータ向けに新たに開発したプログラミング言語、量子コンピュータの振る舞いを従来コンピュータ上で再現するシミュレーターといったリソースをアプリケーション開発者向けに提供する。 同社は10月のIgnite 2017で、「トポロジカル量子コンピュータ」のハードウェアと、量子コンピュータ向けプログラミング言語を発表した。新しいプログラミング言語はF＃のドメイン特化言語として開発され、発表当初は名称未定とされていたが、この度、「Q＃」と命名された。 今回リリースしたツールキットは、量子力学の専門家でない開発者でも量子コンピュータ上でのプログラミングを学べるようにすることを目的に設計されている。マイク
努力しても成果がでない人はここに無駄がある——成果を出す人は｢後ろから｣考える
中尾隆一郎 ［中尾マネジメント研究所代表取締役社長］ Dec. 19, 2017, 11:15 AM キャリア 122,033 ｢一生懸命なのに要領が悪い｣｢がんばっているのに成果が出ない｣ 自分自身、もしくは部下や後輩に対して、どうしたら改善するのかと相談を受けることがあります。努力そのものをしない人に対して、改善を促すのも難しいですが、努力するのに成果が出ない人には仕事の進め方に共通点があります。 私は、それを｢前からやる｣タイプと呼んでいます。逆に要領が良い人や生産性高く成果を出す人の共通点を｢後ろから考える｣タイプと呼んでいます。その2つのタイプの違いを説明します。 ｢前からやる｣or｢後ろから考える｣を見分ける質問 私は11年間｢数字の読み方、活用の仕方｣というテーマで、リクルートグループの社内講座の講師をしていました。 ケーススタディとして、こんな課題を出しました。 ｢あなたは
【Day-18】時系列のディープラーニング、RNNのまとめとKeras実装 - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 18日目。 Kerasの使い方を復習したところで、今回は時系列データを取り扱ってみようと思います。 時系列を取り扱うのにもディープラーニングは用いられていて、RNN(Recurrent Neural Net)が主流。 今回は、RNNについて書いた後、Kerasで実際にRNNを実装してみます。 今日の参考書はこの本！ 詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~ 作者:巣籠 悠輔発売日: 2017/05/30メディア: 単行本（ソフトカバー） RNNとは 通常のNeural Networkとの違い 誤差逆伝播法のアルゴリズム 勾配消失の工夫 : LSTMやGRU LSTM GRU 自然言語をにぎわすAttention Model Keras実装 データの変形、入力 学習モデル構築 学習と予測 結果 まとめ RNN
ディープラーニングを使ってドット絵を画像に変換してみた - karaage. [からあげ]
ディープラーニングで新しい画像変換 数ヶ月前ですがディープラーニングの分野で「pix2pix」という技術が話題になりました。これは簡単に言うと画像フィルタを入力画像と出力画像のペア（教師データ）だけから自動で生成してくれる技術です。詳細は、以下の記事や元の論文を参照下さい。 pix2pixの紹介 | 株式会社クロスコンパス's Blog GAN（と強化学習との関係） 「pix2pix」を使うと、従来の画像処理では難しかった、白黒画像をカラーにしたり、手書きの絵を写真にしたりといった、ぶっ飛んだ画像フィルタを教師データを用意するだけで生成できてしまいます。具体的な応用例に関しては、以下の記事などが参考になります。 できそうなことはだいたいできる画像生成AI、pix2pixの汎用性に驚く - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） 自分も何か面白い画像変換フィルタ作っ
![ディープラーニングを使ってドット絵を画像に変換してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f9427c11dcbc2614990f613c9fed013cc8c40211/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20171218%2F20171218114142.png)
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「IoT向け組み込みAIは1mW当たりや1ドル当たりの性能が重要だ」――クアルコム (MONOist)
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