PythonでPDFからテキスト/表情報の抽出精度を比較してみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。 最近はLLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。 ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にすることが必要です。 そこで今回は、PythonでPDFからテキストを抽出するためのライブラリを比較して、どれが良いのか検証しました。 はじめに 概要 実装 PyMuPDF pdfplumber unstructured 比較結果 テキスト抽出 サンプル1のテキスト抽出結果 サンプル2のテキスト抽出結果 表の抽出 サンプル3の表抽出結果 サンプル4の表抽出結果 検証結果 まとめ 概要 今回はPDF読み取りライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3
こんにちは、Office サポート チームの中村です。 今回の記事では、Word でテキスト ファイルを開くとき、一部の内容においてコンバーターが要求される動作について説明します。 1. 現象以下の条件を満たすテキスト ファイルを Windows デスクトップ アプリの Word で開くと、「このファイルは新しいバージョンの Microsoft Word で作成されているため、このファイルを開くにはコンバーターが必要です。」というメッセージが表示されます。 <ファイルの条件> ファイル内容の先頭が Shift-JIS の「打」 (0x91C5) で始まること 2 文字目以降に文字が続くこと (制御コードを含め、何らかのデータがあること) 2. 原因多くのファイル形式では、先頭数バイトでそのファイル形式を表します。このため Word でファイルを開くとき、ファイルのバイナリ データの先頭数バ
UIの文言 ボタンテキスト編
何についての話か すでに散々書かれた内容だが、アプリケーションの UI を組む上で、ボタンの文言は「名詞(体言止め)」を使うか、「動詞(〇〇する)」を用いるかの話。 (例) 「保存」or「保存する」 「投稿を削除」or「投稿を削除する」 なんとなく手癖で「名詞(体言止め)」を使っていたが、しっかりルールを決めたいと思ったので調べつつ考えをまとめた。 前提 この記事でいう動詞とは、「〇〇する」で表せるもののことを指す 「戻る」「進む」など「〇〇する」の形でないものの扱いについては、また別の機会にまとめる 結論 基本的には名詞 動詞が良い場合もある そのアクションがプロダクトにとって大きな意味がある場合 そのアクションを自分ごととして捉えてほしい場合 名詞の特徴 ユーザーの認知負荷を軽減できる 当たり前だが、文字数を減らせるため、ユーザーの認知負荷を軽減できる。 ボタンを小さくできる これはデ
テキストマイニングを分析手法に使った学術論文が増えているけれど，これの学術的評価（具体的には査読）はめちゃくちゃ難しくないですかという話です。 私の業界では，既存のソフトやサービスに突っ込んだだけで自前で細かい下処理・プログラミングを行っていないテキストマイニングが増えています。私の同業者には周知のとおりだと思います。 こういうのが査読に回ってきて，みなさんはいったいどのように評価（質の評価）をしているんでしょうか。ちょっと考えてみたら，かなりの難題だと気づいたので，以下，簡単にメモしておきます。 量的研究？ テキストマイニング論文の評価には，統計分析の伝統的な基準（統計学的仮定との適合とか）は使えません。ソフトに突っ込んだ出力結果だけなので。 質的研究？ 伝統的な内容分析・質的研究のように，データをどうとったのかという文脈情報を重視して評価するというのも微妙。とくに，便宜抽出アンケートの
OpenAIがGPT-4oベースの有害なテキストや画像を検出できる新しいマルチモーダルモデレーションモデルを「Moderation API」に導入
AI開発企業のOpenAIが、Moderation APIに新しいマルチモーダルモデレーションモデルを導入しました。このマルチモーダルモデレーションモデルはGPT-4oをベースとしており、テキストと画像の両方の入力をサポート。特に、英語以外の言語で以前のモデルよりも正確にモデレーションを実行してくれます。 Upgrading the Moderation API with our new multimodal moderation model | OpenAI https://openai.com/index/upgrading-the-moderation-api-with-our-new-multimodal-moderation-model/ OpenAIが発表した新しいマルチモーダルモデレーションモデルは、以前のバージョンと同じようにGPTベースの分類器を使用することで、憎悪・暴力
オープンワールドゲームを生成するAI「GameGen-O」、テキスト化を省き瞬時に応えるオープン音声AIモデル「LLaMA-Omni」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 OpenAIが新たに強力な推論モデル「OpenAI o1」と、高速で安価な推論モデル「 OpenAI o1-mini」を発表しました。o1は従来モデルより時間をかけて考えることで、複雑なタスクの正答率が大幅に向上します。 国際数学オリンピック予備試験での正答率はGPT-4oの13%から83%に上昇し、安全性テストでも3倍以上の高いスコアを記録しました。o1は ChatGPT PlusとTeamユーザーに提供され、APIでもプレビュー版の利用が可能となります。 Adobeが動画生成AI「Adobe Firefly Video」を発表しました。テキストや画像から動画を生成するだけでなく、角度、モーション、ズームなどの豊富なカメラコントロールを活用して、
Meta、AI動画生成ツール「Movie Gen」発表 – テキストから高品質動画を作成、編集機能も搭載 - イノベトピア
Meta、AI動画生成ツール「Movie Gen」発表 – テキストから高品質動画を作成、編集機能も搭載 Last Updated on 2024-10-05 07:45 by admin 2024年10月4日、Metaは新しいAI動画生成ツール「Movie Gen」を発表した。Movie Genは、テキストプロンプトから高品質な動画を生成し、既存の動画や静止画を編集することができる。 主な特徴は以下の通り： 1080pの解像度で最長16秒の動画を生成可能 音声は最長45秒まで生成可能 環境音、効果音、BGMなどの音声も自動生成し、映像と同期させる 様々なアスペクト比に対応 既存の動画や画像を編集し、要素の追加・削除・変更が可能 MetaのChris Cox最高製品責任者によると、Movie Genは現時点では研究段階にあり、高コストと長い生成時間のため、近い将来の製品化は予定されていない
中国のテック系スタートアップ企業「猿輔導（Yuanfudao）」が6月5日、シンガポールで開催されたアジア最大のAIイベント「SuperAI」で、開発に2年近くを費やしたAIデザインツール「Motiff」を発表した。もともとオンライン教育で名を馳せた同社だが、これを機にAIデザイン分野への本格的な参入を果たす。 2012年に設立された猿輔導は幼稚園児から高校生を対象にしたオンライン教育を展開し、同分野で初のユニコーン企業となった。創業から10回以上の資金調達で総額53億ドル（約7800億円）を集め、20年の評価額は170億ドル（約2兆5000億円）に達したが、21年に「中国版ゆとり教育」とも呼ばれる「双減」政策が導入されたことで、学外教育業界に大規模な再編の波が訪れた。猿輔導は政府の指針に基づき、主力事業のオンライン授業を非営利組織化して親会社から完全に切り離し、コーヒーショップ「Grid
無料の AI 画像ジェネレーター、Microsoft Designer のテキストから画像へのアプリ | Microsoft Create
Microsoft の AI 画像ジェネレーターで夢を膨らませることができる画像を作成する アイデアを説明し、それがテキストから画像に変化するのを見てください。次のプレゼンテーションやポスター用に AI で生成されたアートを作成したい場合でも、完璧な写真を生成 したい場合でも、Microsoft Designer の Image Creator はあらゆるスタイルや形式を簡単に処理できます。
オープンワールドゲームを生成するAI「GameGen-O」、テキスト化を省き瞬時に応えるオープン音声AIモデル「LLaMA-Omni」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） (テクノエッジ TechnoEdge)
オープンワールドゲームを生成するAI「GameGen-O」、テキスト化を省き瞬時に応えるオープン音声AIモデル「LLaMA-Omni」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー）
もはやキャッチアップできない……と、お嘆きの人も多いだろうが、先ごろ登場した「Napkin」は、ビジネスパーソンならぜひ押さえておきたい、限られた「大物」のひとつだ。
生成AIを検証してみた件 ~読み込んだテキストデータを参照し正しく答えられるか？~ - シー・エス・エス イノベーションラボ（ブログ）
こんにちは。PS事業部のしゃるたんです。 今回の検証はChatGPTに学習をさせないで、読み込んだテキストデータを参照して正しく回答できるかを検証しました。 一般的にデータ読込みは、下記図のRAGという技術を用いて生成AIの精度を上げていきますが、今回はプロンプトのみを使った検証となります。 今後、検証箇所を広げてまいります！ さて、今回の検証は、テキストデータにまとめた情報をChatGPTに読み込ませた上で、いくつか質問をします。その質問に対して、テキストデータの情報を元に正しい答えを割り出せるかを検証します。 【はじめに】弊社就業規則を読み込ませ、いくつか質問をする ネットにない情報で検証の精度を上げるために、入念にチェック 就業時間を聞いてみた 就業時間を労働時間とし、正しく回答 アクシデントによる休暇はどうなるか、聞いてみた 驚きの理解力で正しく回答 マイナンバーの用途について聞い
Googleは2024年10月3日、同社の開発するAIオープンモデルGemma 2 JPNの2Bモデルをリリースした。 Gemma 2 JPN Release -a google Collection GemmaはGeminiモデルの作成に使用されたのと同じ研究とテクノロジーから構築された、軽量で高性能なオープンモデルファミリ。Gemma 2 2Bモデルは20億のパラメータサイズをもつ。Gemma 2 JPN 2Bモデルは日本語テキストに合わせて微調整されており、Gemma 2に対する英語のみのクエリと同じレベルのパフォーマンスで日本語をサポートしているという。
Adobeが初の動画生成AIとなる「Adobe Firefly Videoモデル」を発表 テキストや画像から誰でも簡単に動画作成が可能に (Ledge.ai)
2024年9月11日、Adobeは動画生成AIモデル「Adobe Firefly Videoモデル」を発表した。これにより、テキストや画像から簡単に動画を生成できるほか、クリップの長さを調整したり、異なる視点からの映像を自動生成することが可能になる。 今回の「Adobe Firefly Videoモデル」は、2つの機能を搭載している。1つ目は「Fir...
ふみすむ @Fumisme 仏語テキスト「これは、トイレですか？」 ぼく「どこで使うねんこの例文」 パリに来たぼく「おかしい。ドアを開けても便器がない。道端にあるような側溝とアルミの壁しかないぞ」 ぼく「これは、トイレですか…？」 近くにいた青年「Oui.」 pic.x.com/VICBfBgsoN ふみすむ @Fumisme 補足 ・あくまで男性小便用 ・見えない位置に個室のトイレもあった（使用不可だった） ・場所: バスティーユ広場 ・使用するたびに水が噴き出て洗浄されるので一応は水洗トイレ ・他の公衆便所は普通に便器あった ・料金: 無料（ちなみにモン・サン=ミシェルのトイレは徴収係がいて1ユーロ請求された） 見事に筋肉と化した脳 @thankyoueggplan @Fumisme これは随分良くなったやつで、昔は有料でコイン入れてドア開けるやつだったのですが、よく壊れていてコイン入
前回に引き続き、ハッカー文化と呼ばれる、学術的研究ではない方向からコンピューティングの歴史を動かした流れについて触れていこう。 ■プラクティカル・ジョーク マサチュッーセッツ工科大学（MIT）に来るような学生の中には、「世界に新たな知をもたらすためなのだ」という建前から、他人が決めたルールなど気にせずに自分の好奇心のままに行動する傾向を持った者がいる。この傾向は、「みんながびっくりするようなプラクティカル・ジョーク」を仕掛けてみたいという欲として現れることもある。彼らは生半可でない頭脳と技術を持っていたので、「どっきり」をしかけたいと思えば、それを達成する能力が十分にあったわけである。そのため、MIT近辺では時々例えば建物の屋根に車が持ち上げられて載っている、という類の手の込んだいたずらが行われていた。ひらめきを「工夫」で形にすることは、「てっとりばやく斧でひっぱたいて組み合わせてしまう」
LINE WORKSは、2024年9月25日、従来のような複数のOCRモデルを使わず、単一モデルで画像ドキュメントからテキスト情報および座標情報を同時抽出する新技術「CREPE」を開発したことを発表した。同技術に関する論文は、文書解析と認識に関する国際会議 「ICDAR2024」にて採択されている。 従来のOCRでは、さまざまなモデル（検出、認識、解析モデルなど）を組み合わせて段階処理されるため、システムの複雑度が増し、誤差が蓄積され、文書の解析精度が低下するという課題を抱えていた。CREPEでは、単一モデルで情報抽出する「End-to-Endモデル」を採用、画像全体を入力として取り込み、直接的に解析結果を生成するアプローチをとっている。 End-to-Endモデルでは、複雑なシステムが不要かつ誤差の蓄積を防ぐことができるが、“テキストの座標”を抽出できないという新たな課題が発生する。そこ
だらっちMAX@ジョー☆OKADA11周年 @daracchimax シュープラザで靴買ったらシールもらった。マックライオンお前…！まだザラースー帝国に立ち向かうというのか…！ pic.x.com/e1FEdlYCzN
オープンワールドゲームを生成するAI「GameGen-O」、テキスト化を省き瞬時に応えるオープン音声AIモデル「LLaMA-Omni」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） (テクノエッジ TechnoEdge)
オープンワールドゲームを生成するAI「GameGen-O」、テキスト化を省き瞬時に応えるオープン音声AIモデル「LLaMA-Omni」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー）
対象カード：アクア・ギャクテンポインター(DM24RP3 16/76) 《アクア・ギャクテンポインター》のカードテキストが、ゲームプレイにおいて想定外の挙動を引き起こすことが発覚しました。 そのため、該当カードのテキストを訂正いたします。 訂正内容） このクリーチャーが出た時、各プレイヤーのクリーチャーを最大１体ずつ選び、持ち主の山札の下に置く。このようにして自身のクリーチャーが選ばれたプレイヤーは、自身の山札の上から、クリーチャーが出るまで表向きにし、そのクリーチャーを出す。その後、そのプレイヤーは、自身の山札をシャッフルする。 ↓ このクリーチャーが召喚によって出た時、各プレイヤーのクリーチャーを最大１体ずつ選び、持ち主の山札の下に置く。このようにして自身のクリーチャーが選ばれたプレイヤーは、自身の山札の上から、クリーチャーが出るまで表向きにし、そのクリーチャーを出す。その後、そのプレ
会社勤めの身なのに副業で月に 数十万円を稼げるとは思えない。 タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」が ネットの大手通販サイトで人気だね。 X(Twitter)マネタイズで普通車が買えちゃうっていうけど どうなんだろうね？信用してもいいんだろうか。 ⇒X（Twitter）０→100達成テキストの内容をもっとみる 脱サラまでのファストパスなんだって。 口コミサイトや相談サイトでも 再現性ありという声が多いね。 私も試してみようかな。 たった2ヶ月で車を買い替えられるらしい。
右から左へ読み書きする言語のサポートと双方向のテキスト - Finance & Operations | Dynamics 365
右から左 (RTL) の言語サポートの領域では、同じ文字列での RTL テキストと左から右 (LTR) のテキストの組み合わせを考慮します。 この記事では、双方向テキストの問題とその処理方法について説明します。 右から左言語サポートの優れた例: Microsoft Word 右から左 (RTL) の言語サポートの領域では、同じ文字列での RTL テキストと左から右 (LTR) のテキストの組み合わせを考慮します。 この機能を正しく実行するプログラムの 1 つの例は、Microsoft Word です。 混合言語プレゼンテーションの正しい動作を理解するには、Word で検証を行うことができます。 問題は、ほとんどのソフトウェアは、データが実際に使用される方法を評価せずに、Unicode 標準を実装して双方向データを表示するだけであることです。 また、ユーザーが実際に必要とするインタラクティブ
初心者にも分かりやすい教材ってなかなかない！ 口コミやレビューでお勧めされていたのが、 タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」 脱サラまでのファストパス って言ってるけど 本当に効果あるのかなぁ？ 一部ではイマイチっていう評判もあるけど、 実際の体験談では良さそうな感じだね。 ⇒体験談をみてみる 通勤中のバスや電車内、帰宅後の スキマ時間で稼ぎ散らかせるんだって。 悩みを具体的に解決してくれるみたい。 試してみようかな。 たった2ヶ月で車を買い替えられるらしい。
ストレスフリーな生活に浸りたい いじめられっ子の元介護士、 始まりはスマホ1台からだった って評判なのが タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」なんだけど 口コミの評価も評判いいみたいだし、 どんなもんなのか気になるなぁー ⇒X（Twitter）０→100達成テキストの内容を一部みてみる 猿でもサクッと分かるレベルの 超親切な手引書なんだって。 なるほど。 まーとりあえず 試してみたくなったかな。
『バンドリ！』劇場版『MyGO』の「ポスターメーカー」が公開され“大喜利化”。Xでは沼津市の市議会議員も参戦。好きな場面写真とスタンプ・テキストでポスター風画像が作れる
『バンドリ！』公式Xアカウントは9月11日（水）、劇場版『BanG Dream! It’s MyGO!!!!!』の公開を記念して「ポスターメーカー」を公式サイトにて公開した。 「ポスターメーカー」は、アニメの場面写真を使い、文字やスタンプを入れて ポスター風の画像を作ることができるサービスだ。すでにさまざまなユーザーがこの機能を使って作成した画像をXに投稿して楽しんでいる。 🎬劇場版新情報🌟#劇場版MyGO の公開を記念して、 公式サイトにポスターメーカーが登場🧭 アニメの場面写真を使い、文字やスタンプを入れて ポスター風の画像を作ることができます🙌 ぜひたくさん作って映画を宣伝してくださいね🎶https://t.co/9xKxVCvBen#劇場版MyGOポスターメーカー — バンドリ！ BanG Dream! 公式 (@bang_dream_info) September 11
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト ２ｃｈ（２ちゃんねる）での暴露情報
初心者にも分かりやすい教材ってなかなかない！ タクさんのX（Twitter）０→100達成テキストが ネットで人気になってる。 ２ｃｈ（２ちゃんねる）でも 話題になっていて書き込みが盛り上がってるね。 いじめられっ子の元介護士、 始まりはスマホ1台からだったっていうことなんだけど 本当なのか、疑問だったので 実際の体験談を調べてみた。 ⇒体験談と気になる感想 黄金の公式： X(Twitter)×テンプレ＝普通車購入なんだって。 なんか面白そうだね。 試してみようかな。 ブラックな労働環境からさっさと抜け出して 理想の生活が堪能できるらしい。
1人でマネタイズってなかなかいいアイデアがない！ タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」は 黄金の公式： X(Twitter)×テンプレ＝普通車購入 っていうんだけど、本当なのかなぁ？ ネットの情報は信用できないのが多いし、 気になって口コミを調べてみた。 ⇒体験者の口コミと感想 脱サラまでのファストパスなんだって。 本当かなぁって思うけど、 気になるし、まずは試してみようかな。 たった2ヶ月で車を買い替えられるらしい。
絶対稼げる！と聞いて参加したプログラムは 全て〇〇だった。 ネットを探していて見つけたのが タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」 SNSの評判も良くて効果ありそうな感じ。 脱サラまでのファストパスなんだって。 ⇒体験者の気になる感想をみてみる 通勤中のバスや電車内、帰宅後 のスキマ時間で稼ぎ散らかせる ていうのが凄いね。 よさげな感じがする。 試してみようかな。 マンツーマンコンサルなどサポートが手厚いらしい。
こんにちは。哲学チャンネルです。 例によってメインチャンネルでアップした動画のテキスト版をお届けします。動画と合わせてお楽しみください。宜しくお願いいたします。 動画はこちら⇩ こんにちは。哲学チャンネルです。 今回と次回、二回に渡ってウィトゲンシュタインの『哲学探究』での主張と、それに対するクリプキの解釈を取り上げます。 言語は、どのように生まれ、どのように扱われているのか。自分の中だけに存在する質感、すなわちクオリアを言語として表現することはできるのか。 ぜひ最後までご視聴ください。 「語りえないものについては、沈黙しなければならない」 いわゆる前期ウィトゲンシュタイン。『論理哲学論考』では「言語」と「世界」の関係性が模索されます。そこで彼は「言語と世界は対応関係にあるはずだ」と考えました。その上で、世界は物の総体ではなく、事実の総体であるとし、その事実と言葉が一対一で対応していること
お金に苦労する生活から卒業したい タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」では X(Twitter)マネタイズで普通車が買えちゃう っていうんだけど、本当かなぁ？ 信用しても大丈夫かなぁ。 でも口コミでは評価が高いみたいだね。 実際の体験談でも再現性ありと言ってる。 ⇒体験者の感想をみてみる 脱サラまでのファストパスなんだって。 一度、試してみようかな。 マンツーマンコンサルなどサポートが手厚いらしい。
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト 口コミとレビュー ネットの評価
100％確実に儲かると言われたFX教材を 実践したら、大きな損失を出してしまった。 X(Twitter)を駆使し、たった1日で80万 円以上を売り上げる頭脳を完全継承 っていうのが話題の、 タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」の中で いろいろな解決方法が紹介されているみたい。 一体どんな内容なのか興味あるね。 ⇒X（Twitter）０→100達成テキストの一部をみてみる 通勤中のバスや電車内、帰宅後の スキマ時間で稼ぎ散らかせるんだって。 ネットでも評判になってるんだって。 効果ありそうだし、試してみようかな。 続々と喜びの報告が来てるらしい。
N.S.A 吉田卓矢さんの【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト ネットでの評価と驚きの口コミ
絶対稼げる！と聞いて参加したプログラムは 全て〇〇だった。 ある人のブログで知った タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」。 猿でもサクッと分かるレベルの 超親切な手引書なんだって。 これは本物かもって思ったんだけど、 冷静になってみると、 なんか… そんなうまい話あるのかな ⇒実践レビューを確認してみる 黄金の公式： X(Twitter)×テンプレ＝普通車購入 ってどうなの？ やっぱり気になるね。 マンツーマンコンサルなどサポートが手厚いらしい。
今まで色んな教材を買い漁ってきたが 1円も稼げていない！ X（Twitter）０→100達成テキストのタクさんは 通勤中のバスや電車内、帰宅後 のスキマ時間で稼ぎ散らかせる って言ってるね。 実際のとこどうなの？ ⇒X（Twitter）０→100達成テキストの一部をみてみる 実際の体験談では このX（Twitter）０→100達成テキストのおかげで 全てが変わったと言ってる。 脱サラまでのファストパスなんだって。 結構大丈夫なのかも、 思い切って試してみようかな。 続々と喜びの報告が来てるらしい。
集合体（＝アジャンスマン、アサンブラージュ、アレンジメント）の定義と二軸の説明の例 - 及川直彦のテキストのアーカイブ
Hoffman and Novak (2018)の、スマート・オブジェクトと消費者の間の相互作用を集合体理論(assemblage theory))によって記述するパースペクティブを提案した論文をきっかけに、ドゥルーズとそれを解釈したデランダの集合体（＝アジャンスマン、アサンブラージュ）とそれを方向づける二軸についての議論から、比較的定義に近い説明の例をメモ。 集合体（＝アジャンスマン、アサンブラージュ、アレンジメント）についての説明の例 Deleuze, Gilles, and Félix Guattari (1980). Mille Plateaux. Paris: Les Editions de Minuit. （宇野邦一他訳『千のプラトー』河出書房新社, 1994年）における説明の例: ”それは一個の多様体なのだ──とはいえ〈多〉が、もはや何にも帰属しないとき、つまり実詞の状態に
お金に苦労する生活から卒業したい タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」は X(Twitter)マネタイズで普通車が買えちゃう ていうけど、大丈夫かなぁ？ 本当のところってパッと見じゃ分からない。 なんかどうなのって感じもあるけど。 ⇒実際に体験した人の感想 黄金の公式： X(Twitter)×テンプレ＝普通車購入なんだって。 効果ありそうな感じ？ 試してみようかな。 稼ぐための最低条件はスマホに X(Twitter)が入ってることだけらしい。
1人でマネタイズってなかなかいいアイデアがない！ タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」が レビュー記事とかで評価が高いね。 いじめられっ子の元介護士、 始まりはスマホ1台からだった っていうけど、どうなんだろうね。 一部の口コミでは色々言う人もいるみたいだけど、 実際の体験談ではディスコメなんかはないね。 ⇒X（Twitter）０→100達成テキストの体験談をみてみる X(Twitter)マネタイズで普通車 が買えちゃうんだって。 私でも大丈夫かなぁ？ 思い切って試してみようかな。
絶対稼げる！と聞いて参加したプログラムは 全て〇〇だった。 マル秘プログラムの数々の裏技と言われているのが、 タクさんの「X（Twitter）０→100達成テキスト」なんだけど ２ｃｈ（２ちゃんねる）のスレでも 評価が高くて、ディスコメは見当たらないね。 再現性があるのなら、試してみようかな。 ⇒X（Twitter）０→100達成テキストの体験談をみてみる 通勤中のバスや電車内、帰宅後の スキマ時間で稼ぎ散らかせるんだって。 試してみようかな。
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Word で「打」で始まるテキスト ファイルを開くとコンバーターを要求される
オープンワールドゲームを生成するAI「GameGen-O」、テキスト化を省き瞬時に応えるオープン音声AIモデル「LLaMA-Omni」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー）（テクノエッジ） - Yahoo!ニュース
テキストマイニングで書かれた論文を査読するのは難しい - こにしき（言葉・日本社会・教育）
テキストからUIデザインを自動生成。AIツール「Motiff」、Figma90％の機能実現も定価はわずか2割 | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア
【必見】テキストを一瞬で図解化する「Napkin AI」超入門
OneNoteで画像からテキストを取り出してCopilotで要約！ 紙の資料もAIですばやく把握【残業を減らす！Officeテクニック】
日本語テキストに合わせて調整されたGemma 2 JPNリリース | gihyo.jp
仏語テキストの「これはトイレですか？」という例文を見て「どこで使うねんこの例文」と思っていた→パリに行くと使う場面があった話
コンピューティング史見聞録（20）ハッカー文化（その2） – 京都テキストラボ情報＆教育サイト
テキスト・静止画から動画を生成する「Adobe Firefly Videoモデル」 2024年後半で利用可能に 不足フレームを補う機能も
OCR使わずテキストと座標情報を抽出 LINE WORKSが新技術「CREPE」を発表
靴流通センターで靴を買ったらハローマックのライオンのビックリマン風シールが貰える…キリンのおもちゃ屋に恨み骨髄なテキストが？
《アクア・ギャクテンポインター》のテキスト不備とお詫びに関して | デュエル・マスターズ
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキストってどうなの？
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキストってどうなの？ 徹底検証
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキストが気になる
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト
N.S.A 吉田卓矢さんの経歴 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト 暴露
『私的言語論と規則のパラドクス 前編（カブトムシの思考実験）』に関する動画のテキスト版｜哲学チャンネル
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキストは本当に大丈夫なの？ 内容暴露
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキストは？ 厳しい評価と内容
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト 体験談と評判
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト 辛口レビュー 体験談
N.S.A 吉田卓矢 【脱サラまでのファストパス】X（Twitter）０→100達成テキスト 再現性は？