この記事はInteraction Design Foundationからの翻訳転載です。配信元または著者の許可を得て配信しています。 The Grid System: Building a Solid Design Layout デザイナーの仕事の構造と背景の根本的な考え方として、私たちは自分が作りたい要素のことばかり考えてしまい、グリッドの有効性を看過してしまいがちです。多くの伝統的なアーティストは今でも、まずは縦横に薄い線を引いてから作品を描いています。作業環境を最大限に活用し、より精確に制作するため、デザイナーにもこれに対応するツールがあります。それが、グリッドシステムです。 グリッドの由来 統制の取れたデザインを作るためのもっとも簡単な方法のひとつが、グリッドシステムです。元々は印刷レイアウトのために考えられたもので、実用性が証明されているテクニックです。テクノロジーに頼らずしかも
米国発のセキュリティマネジメント成熟度の評価モデル「ES-C2M2」の解説書およびチェックシートの公開：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
IPA（情報処理推進機構）は、国内の重要インフラ業界のセキュリティ対策の支援を目的に、米国発のセキュリティマネジメント成熟度の評価モデル「ES-C2M2」（*1）の解説書およびチェックシートを公開しました。 「ES-C2M2」は、米国の電力業界で活用されている、セキュリティレベル向上のためのガイドライン（※）です。 「ES-C2M2」は、米国エネルギー省（DoE）が、米国内電力会社のセキュリティマネジメントを自己評価するために発行したもので、サイバーセキュリティ成熟度モデル（Cybersecurity Capability Maturity Model：C2M2）のひとつです。 本モデルを活用することで、現在取組んでいる対策や手法等の能力レベルの評価と、それによる対策の目標や改善のための優先順位の設定が可能になります。 米国では、より精度の高いセキュリティ対策の検討などにも有効であるとして
【異常検知】Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey を読んだ (後編) |
Deep Learning for Anomaly Detection: A Surveyを読んだので備忘録を残しておきます。 前半は 深層異常検知 (Deep Anomaly Detection; DAD) のアーキテクチャの分類や長所・短所の紹介でした。後編は DAD の様々な領域への応用についてですが, 膨大な参考文献のため実質リンク集となっています。文献を徐々に読み進めて内容を追記する予定です。 Deep Anomaly Detection (DAD) の応用領域 Intrusion DetectionFraud DetectionMalware DetectionMedical Anomaly DetectionDeep learning for Anomaly detection in Social NetworksLog Anomaly DetectionInternet o
GitHub - hanjuku-kaso/awesome-offline-rl: An index of algorithms for offline reinforcement learning (offline-rl)
Value-Aided Conditional Supervised Learning for Offline RL Jeonghye Kim, Suyoung Lee, Woojun Kim, and Youngchul Sung. arXiv, 2024. Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning Lanqing Li, Hai Zhang, Xinyu Zhang, Shatong Zhu, Junqiao Zhao, and Pheng-Ann Heng. arXiv, 2024. DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based Traj
2022/06/23 「節電」の日本と「EVを蓄電池に再エネシフト」のドイツの違いとは？【デフレマインド】お金 ビジネス 趣味 車 こんばんは、@kojisaitojpです。私のブログは別に政治について論じるところではありませんが、これはEVシフト・再エネシフトに向けて大きな悪影響が出そうなので取り上げます。 これ本気でやるの？？？ https://t.co/7cyS5HR3T9 — saito koji@クラファンの次はIONIQ5納車待ち (@kojisaitojp) June 22, 2022 既に世の中でも話題の「夏の電力不足」と「政府からの節電要請」ですが、節電を促すためなのかわけのわからないポイント還元をやろうとしてるようです。 一般家庭の平均的な消費電力が1日辺り6kWh位と言われてますので、この「節電チャレンジ」とやらに協力したところで「5円×6=30円」で、1ヶ月でも10
When we cluster things, we put them into groups. In Machine Learning, Clustering is the process of dividing data points into particular groups. One group will have similar data points and differentiate from those with other data points. It is purely based on the patterns, relationships, and correlations in the data. Clustering is a form of Unsupervised Learning. Let’s quickly recap the definition
Linux 5.11 was released on Sun, 14 Feb 2021 Summary: This release adds supports for a new mechanism that lets software like wine handle windows syscalls in a much faster and clean manner; support for unprivileged overlayfs mounts; support for Intel SGX enclaves; support for upcoming AMD and Intel graphics hardware; faster performance and data recovery options in Btrfs; support for re-exporting via
火災 - sun777s blog
半導体・デジタル産業戦略検討会議 （METI/経済産業省） 【恐怖の萩生田政策】ＮＴＴ売却で次世代半導体技術がダダ漏れ！？ - YouTube クダラナイ、、、売国奴による、 日本の切り売り、、、 郵政民営化より、、、 ほぼ、全て無くなる、、、 自国の資産。 詐欺師の集まり、、、政治家。帰化人多数。 https://ussanews.com/2023/08/13/bill-gates-who-says-climate-change-requires-mass-vaccinations-against-migrating-mosquitoes/ また、、ワクチン接種。。。 ばら撒いた、、蚊。。。 マッチポンプ。 マラリアを広める、、、 https://ussanews.com/2023/08/12/cdc-admit-120k-us-children-died-suddenly-follow
A Guide to Q-Learning
Q-learning stands out in machine learning as a pivotal technique that helps algorithms make optimal decisions by learning from their experiences. Introduction Imagine training a robot to navigate a maze. Now, think of teaching a computer to master chess. This is the realm where Q-learning becomes crucial. Q-learning doesn’t give machines specific instructions on decision-making. Rather, it lets th
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グリッドシステムで強固なデザインレイアウトを作る
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