概要 秘密計算エンジニアを始めて、もう４年が経ってしまいました。 時の流れは非常に早いもので、私が秘密計算について勉強したりいろんな実装を行うのと並行して、 秘密計算に対する注目度やユースケースの創出、または秘密計算の演算実行スピードというものもこの４年を通じてかなり進捗がありました。 今回は今一度、秘密計算という技術全体に対して、さらにその中でも準同型暗号という暗号技術について、自分の知っていることをまとめていきたいと思います。 去年同じような記事を書こうとして書いたのがこちらです。 興味のある方はこちらもみていただければ嬉しいです。 この記事で何を書くか 良い記事もあればそうでない記事もたくさんあったなと記憶していますが、この4年間で秘密計算に関する記事を書いてきました。 最近は秘密計算以外のこともいろいろと書いていたため記事数も多くなり、 秘密計算については自分でも何を今まで書いたの
「実験計画と分散分析のはなし」を読みながら、電卓を叩いています。 統計解析ではよく平方和を求めます。 平方和ははこのような計算を行います。 各データの二乗の総和から各データの総和の二乗をデータ数で割った値を引きます。 QC検定では一般電卓しか使えませんが、これを計算するには一般電卓を使うのが一番早いです。 二乗の総和はこのように求めます。 [数字] [X] [M+]（これをデータ数だけ繰り返す） これで[数字]の二乗が順次メモリに格納されます。 そこで徐に次を実行 [数字] + ・・・ + [数字] [X] [=] [/] [データ数] [M-] これで平方和がメモリに格納されたことになります。 [MR]すると結果が表示されます。 カシオの計算機ではおそらくこれが最短手順だと思っています。 さて、これを関数電卓で実行しようとすると色々方法が考えられるのですが、スピードは圧倒的に落ちます。
論文解説：Gaussian Process Prior Variational Autoencoders
はじめに 名古屋大学医学部 6 年の野村怜史です。本記事では、NeurIPS2018 で発表された論文(GPPVAE)「Gaussian Process Prior Variational Autoencoders」を紹介します。Variational autoencoder (VAE) の事前分布にガウス過程事前分布を導入することを初めて提案した論文です。全データ点間の相関を考慮しつつ、勾配降下法による学習をどのように効率的に行うかの工夫がポイントです。 前回の記事では、多変量時系列データ補間のため VAE の事前分布にガウス過程をおく手法 GP-VAE について紹介しました。GP-VAEでは同一時系列のデータに対してガウス過程事前分布をおいていましたが、本記事で紹介する GPPVAE では全データ点に対してガウス過程事前分布を導入します。こちらも合わせて御覧ください。 モチベーション
『年間7%の増加』＝『10年で2倍』。データを実感するために役立つ「倍加時間」の計算方法｜みんなの気候変動SDGsゼミ・ワークショップ
「ここ10年間、Xの量が1年間に7%の増加をつづけているようだ」 「ここ10年で、Xの量が2倍になっているようだ」 年間7%と聞くと「ふーん、消費税くらいだね」と甘く見てしまいがちですが、実はこの2つの文は、ほぼ同じ量の増加を指しています。 年間7%の着実な成長を続けるものの総量は、10年間で2倍になるのです。ちなみに「年10%の増加」だったら、イコール「7年で2倍」です。 今からその計算について紹介します。 倍加時間の計算方法「もとの量が2倍になるまでにかかる時間」のことを、倍加時間といいます。その算出方法は簡単で、数値「70」を「増加の割合％」で割ればよいのです。 だから、年間7%の増加は「70 ÷ 7 = 10」で「10年で2倍」と同じ。 70という数字はどこから来たのかを説明しようとすると少し大変なのですが、これは「2倍になる」の「2」の自然対数から来ています。もし3倍になるまでの
3つの要点 ✔️ 言語モデルは非常に進化しており、学校や新聞などで広く活用されています。 ✔️ この研究では、文章が機械によるものか人間によるものかを見分ける新しい手法が提案され、その性能がかなり優れていることが示されました。 ✔️ 検出にはモデルの確信度や微細な変更の影響が重要であり、今後の研究でさらなる改善が期待されています。 DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature written by Eric Mitchell, Yoonho Lee, Alexander Khazatsky, Christopher D. Manning, Chelsea Finn (Submitted on 26 Jan 2023 (v1), last revised 23 Jul 202
罰則付きスプラインによる非線形回帰構造の推測
スプラインによる平滑化の研究の近年の動向を概説する.平滑化(罰則付き)スプラインが混合効果モデルで表現できるという点が注目されている.打ち切りベキ基底を用いる罰則付きスプラインは,そのまま混合効果モデル表現に帰着され,スプラインや罰則項の複雑な計算を回避することから,とくに有用である.罰則付き回帰問題とBayes流接近法との関連も重要である.罰則付きスプラインの滑らかさを制御する平滑化パラメータの選定問題では,従来は(一般化)交差確認法の利用が主流であった.しかしながら,混合効果モデルの分散パラメータの推定問題に帰着されうることから,制限付き最尤推定法(REML)またはこれと同等な経験Bayes法がより有用であり,実際に主流になりつつある.罰則付きスプラインによる線形(多項式)回帰仮説の検定は,ランダム効果の分散が0であるか否かの検定に帰着され,制限付き対数尤度比統計量が有用とされている.
Neural SDEを用いた金融時系列データ生成
こんちわ、連日レベルが高い投稿が続いてる仮想通貨botter Advent Calendar 2023の15日目の記事です。 自分は、取引所の仕組みに詳しかったり、有効な戦略や便利なツールの情報を提供もできないので、機械学習に寄った記事を書くことをご容赦ください。 今回は、AIを使った金融時系列データの生成に関する記事を書こうと思います。 目的 人工的に金融時系列データを作り、mlbotが改善するかの実験を行う。 金融時系列データの活用方法は２つあると思っています。 backtestの精度を上げる mlbot用の学習データとして使う 複雑な金融の時系列データといえど、確率分布にしたがって生成されていて、現実はその分布から１回だけサンプリングされている状況です。その１本のサンプリングされたパスだけでbacktestを行うとどうしてもbacktestの制度が下がってしまいます。そこで確率微分方
卒論のためにNode2Vecの論文を読んだので、この手法でネットワークの構造を学習する方法について解説します。数式を追わなくてもある程度理解できるようになっていると思います。 参考元 元論文: node2vec: Scalable Feature Learning for Networks PyTorch GeometricのNode2Vecモデル: torch_geometric.nn.models.Node2Vec 再現実装の際にPyTorch Geometric(PyG)のモデルを用いたので、論文に明記されていない学習方法などはこちらを参考にしました。 Node2Vecとは Node2Vecは、 ランダムウォークによってグラフの特徴が乗った系列を生成する 生成したウォークの系列をWord2VecのSkip-Gramモデルの入力とし、目的関数を最適化する という手順でグラフの分散表現を
【AWS CLI】Amazon Bedrockを利用して複数のモデル を使ってみる - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは。AWS CLI が好きな福島です。 はじめに 追記 利用可能なモデルを確認する AI21 Labs のモデルを使ってみる ai21.j2-ultra の実行 Amazon のモデルを使ってみる amazon.titan-embed-text-v1 の実行 Anthropicのモデル を使ってみる anthropic.claude-v2 の実行 Cohere を使ってみる cohere.command-text-v14 の実行 Stability AI(プレビュー) のモデルを試してみる stability.stable-diffusion-xl の実行 終わりに はじめに 今回は、AWS CLI からAmazon Bedrock を利用して複数のモデルを使ってみたいと思います。 追記 このブログを記載した後に気づいたのですが、BedrockのplaygroundからCLIコマン
合同ゼータ関数 - Wikipedia
原文と比べた結果、この記事には多数の（または内容の大部分に影響ある）誤訳があることが判明しています。情報の利用には注意してください。正確な表現に改訳できる方を求めています。 数学において、q 個の元をもつ有限体 Fq 上で定義された非特異射影代数多様体 V の合同ゼータ関数 (congruent zeta function) Z(V, s)（または局所ゼータ関数 (local zeta function)）とは、Nm を Fq の m 次拡大体 Fqm 上の V の（有理）点の数（定義方程式の解の個数）としたとき、 で定義される。変数変換 u = q-1 を行うと、これは u の形式的冪級数として で定義される。 あるいは同じことだが、 が定義に採用されることもある。 言い換えると、合同ゼータ関数 Z(V, u) とは、有限体 F 上で V を定義する方程式の F の k 次拡大体 Fk
要約 はじめに GLM の特殊形としてのロジスティック回帰 潜在変数モデルとしてのロジスティック回帰 機械学習の分類モデルとしてのロジスティック回帰 事後確率の近似としてのロジスティック回帰 参考文献 要約いまさらロジスティック回帰?と思うかもしれないが, もう火鍋の話はしない. 昔書いたやつを読み返したら中途半端だったので改めて(2値)ロジスティック回帰のいくつもある表現について書きたくなった. 昔書いたやつというのは以下のことである. ill-identified.hatenablog.com 今度は以下の4種類に触れる. 最初の2つは前回の記述を推敲しただけでほとんど同じである. 経済学でよく使われるロジットモデルの潜在変数モデルによる表現 一般化線形モデル (GLM) の特殊形としてのロジスティック回帰 機械学習の分類タスクとしてのロジスティック回帰 (分類) モデル 事後確率で見
2024年4月末、ドルに対する円安が進行し、1990年以来34年ぶりに1ドル=160円台を付けた。図は、1900年以降の円の対ドル為替レートと日米両国の物価指数を対数目盛りで示したものだ。実線は為替レートで、1ドルあたり円で表記している。124年の期間に大幅な円安が3回生じたことがわかる。30年代、40年代、そして2010年代以降だ。本稿では10年代から直近までの円安の意味を、20世紀初め以来
日経記事に「詐欺グラフ」批判相次ぐ 不備認め削除→訂正も...「全然直ってない」ネット呆れ（J-CASTニュース） - Yahoo!ニュース
日本経済新聞電子版が2023年10月30日にX（ツイッター）に投稿した日米の長期金利を示したグラフに、「誤認を招く」「印象操作」との批判が相次ぐ騒ぎがあった。 【画像】「印象操作」との批判が相次いだ実際のグラフ 批判を受けてか、日経は問題された投稿を削除。翌31日にグラフを修正したうえで再投稿したが、これについても未だ「不適切だ」とする指摘が寄せられている。 ■「誤認を誘う二軸グラフです」 物議を醸しているのは、日経電子版が30日に投稿した「日銀、金利操作を再修正へ 長期金利1％超え柔軟に」とする記事に添えられた折れ線グラフだ。 「日本の長期金利は日銀が上限とする1％に迫っている」との文言が添えられた画像は、日米の金利を示す折れ線グラフを上下に2つ重ねたものだった。 グラフで表現された期間はいずれも23年1月～10月だが、右端に示した日本の金利を示すグラフの軸は0.2～1％、左に示した米国
エマグラム入門１（５種類の線）
線だらけのエマグラムを見ると・・心が折れそうになりますが、とりあえず雲（特に積乱雲）の底とてっぺんを知ろうという軽い？気持ちで基礎を学んでいこうと思います。 この記事ではまだ雲のてっぺんは出てきません。エマグラムの知識０からのスタートです。 また、エマグラムには飽和混合比、露点温度、湿数などが出て来ますが、それぞれの意味については次の記事を参照してください。 ⇒「混合比、比湿、露点温度」 １．エマグラムの利用法 エマグラムの利用目的は大気の状態を視覚的に知るということです。例として次に挙げるものが含まれます。 ● 大気の成層状態を把握 ● 大気が持っている潜在的なエネルギーを分析 ● 大気の不安定性の分析 ● 大気の運動を推察 ● 上空の前線の解析 ● 空気塊の上昇に伴う温度・気圧・混合比の変化を知る ● 積乱雲の発生の予測 ２．エマグラムの目盛り エマグラムには3種類の目盛りがありますが
【都道府県別】人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推定値
（ボードをクリックで消去，「保存」ボタンでURLに保存後，ブックマーク可能．折れ線グラフで表示選択，保存も可能） ダッシュボード 日本全国の都道府県別，人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推定値の推移です．2022/10/3から2023/5/7まで31週の全数把握による感染者の実数と定点医療機関での報告数を用いて，2023/5/14以降の定点報告から感染者数を推定しています．下部の地域ボタンまたは凡例（スマホは「凡例」ボタンで表示）をクリックすると都道府県の表示，非表示の切り替えができます（地図のクリックで表示，折れ線グラフのラベルをクリックで非表示も可能）．グラフのポイント上にカーソルで情報がポップアップ，クリックで強調，ドラッグで移動，マウスホイールでズーム．縦軸の初期表示は対数です．「縦軸」ボタンで通常スケールに切り替え可能です．「表示都道府県をURLに保存」ボタンを押すと，現在
私はビットコインが丁度伸びる時期に気づきガッツリ投資することで人生上がりました(予定)。これは非常に運が良くて、もう二度とビットコインで人生上がれる！という時期は来ないまさにギリギリの時期と言うわけです。 そして私は「DIE WITH ZERO(読んでない)」という本の理念にある程度共感(読んでない)しており、子供に資産を残す気はあんまりありません。私自身、親の遺産はほぼ無いのと、親の遺産を目当てに生きるって悲しいし、感情論抜きにして遺産目当てなんて不安定な要素で人生決めるのは非常に危険だと思います。 ということで、我が子の将来について考える必要があります。さて子供が成人になるであろう10～20年後の世界、果たしてどこに投資すればいいのでしょうか？ インデックス投資一択 逃げ道は簡単で、「インデックス投資」すればいい、で終わりです。全世界株式にでも若い内からポイっと投げ込んでおけば終わりで
Why Awkwardness is Your Best Asset for Risk-Taking at Work ミーティングで「今週の恥ずかしい失敗体験を共有」は有効 意図的に「小さな不快」を経験することの意外な効果 世界的なイノベーション＆クリエイティブの祭典として知られる「SXSW（サウス・バイ・サウスウエスト）」。2024年も各界のクリエイターやリーダー、専門家らが多数登壇し、最先端のテクノロジーやプロダクト、トレンドについて講演を行いました。本記事では、ベストセラー『Good Awkward』の著者で、職場パフォーマンスコンサルタントとして活躍するヘナ・プライヤー氏のセッションの模様をお届けします。新しい挑戦や成長の段階でぶつかるハードルや、新しいスキルを身につけるための神経回路づくりなどを語りました。 前回の記事はこちら 新しい挑戦や成長の段階でぶつかるハードル ヘナ・プラ
諸言KADOLABO 019 Slowly goes the Nightは瓶内二次発酵によりコンディショニングを行ったBelgian Strong Golden Aleだ。 ISEKADO保有の野生酵母BOKEを用い、そのユニークな発酵プロファイルからBelgianスタイルの複雑なかつスムーズな高貴さをも感じさせる味わいを表現しようと試みた。 これまでBOKE酵母で製造したビールのアルコール度数は最高でABV 6.5%だった。しかし、伝統的なスタイルに則り、9%の高アルコールをターゲットとして、酵母の発酵能力の限界を試すとともに、その限界の実現のため、ベルジャンスタイルに典型的な発酵中に加糖する方法を取り入れ、新たな醸造アプローチを試験する場ともしている。 瓶内二次発酵とは、瓶に充填した後に二次発酵を生じさせる製造手法のこと。発酵可能糖分と酵母を残したまま、ビールを瓶に充填することで、再発
前回の記事の続きです。 その１：金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた その２：ここ その３：ED法+交差エントロピーをTF/Torchで実装してみた（おまけでBitNet×ED法を検証） 今回はED法を少し補足した後に性能について見てみました。 （ついでにNumPyで実装して高速化） コード全体（Google Colaboratory） 今回実装したコードは以下に置いています。 パブリックドメイン相当で公開しているので自由に使ってください。 ED法（誤差拡散学習法）の実装について補足 前回で誤差を拡散するあたりの説明が弱かったので、具体的な数字を入れて補足しておきます。 以下のような興奮性ニューロン3つ、抑制性ニューロン2つのモデルを考えます。 （元はシナプスも興奮性と抑制性に分けていますが実装上はまとめても問題ないので省略しています） シナプスの符号は接続前後が同じ種類
【概要】 一般化線形モデル(ロジスティック回帰、ポアソン回帰)のパラメータ推論を最尤法を使って実装してみます 確率モデルとして考えることで統一した考え方ができます（わざわざ「〇〇回帰」みたいな名称を覚える必要ない） 【目次】 はじめに 統計モデリング 一般化線形モデル 最尤法 ロジスティック回帰 モデル パラメータ推論 実装 ポアソン回帰 モデル パラメータ推論 実装 実装(jupyter notebook) まとめ 参考文献 はじめに 「一般化線形モデル」の実用例として頻繁に使われる（と思う）ロジスティック回帰とポアソン回帰のパラメータを最尤法によって推論してみます。「ロジスティック回帰」、「ポアソン回帰」のようにそれぞれ名前が付いているように思いますが、これらは確率モデルの一つです。確率モデルとして考えれば統一したアプローチでモデルの推論ができます。 本記事は以下のセミナーで話した内容
中島聡さん、NVIDIAのGPUが用済みになるって本当ですか？AI開発の行列乗算をなくす｢MatMul-free LM｣で気がかりなこと - まぐまぐニュース！
エヌビディアの強みであるGPUの優位性を揺るがすかもしれないAI関連の注目論文とは？人気急上昇中のメルマガ『週刊 Life is beautiful』より読者Q&Aをご紹介。著者の中島さんは「Windows95の父」として知られる日本人エンジニア。メルマガでは毎号、読者からの質問に丁寧に回答しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。 1ビットの高速推論AIチップ 米国より先に中国が開発する可能性も 読者からの質
やべぇグラフの見抜き方｜ポンデベッキオ
人間を説得するうえで有効な手段が数字で訴えることだ。そのため、多くの人々が誰かを、時には自分自身を説得したり納得させるために、様々な数字を探しながら生きている。 しかし、数字を取り扱うには論理的思考力や十分な時間を必要とする。住宅ローンの組み方、保険の入り方、金融投資や不動産投資……人生の複雑な問題について思い悩む時ほど、取り扱う数字は複雑で難解なものになっていく。様々な分野の専門家が真理を指し示すため用いる難解な数字の列は、多くの人々にとって理解することはとても難しい。 例えば政府が公開している東京都の子持ち世帯や単身世帯の世帯年収の統計データがこれだ。この数字を一見しただけでは、なかなか情報を処理して理解することは難しい。膨大な統計データを集めたとしても、生データだけではその数字の裏に隠された真実は見えてこないのだ。 https://www.e-stat.go.jp/そんな時に用いられ
第8回日本公僕カーリング選手権大会の募集が7月8日から始まります。 １．大会期日 令和6年8月18日（日） ２．募集定数 ８チーム（先着順） ３．募集期間 令和6年7月8日 0:00 ～ 15日 17:00（対数になり次第終了） ４．申込み先 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf5Y5CTUodTjoThwwqf4gS7hqla1N8CwwccIVgeApXuYPnUYA/viewform?usp=sharing ５．参加料金 1チーム4,000円 ６．参加条件 選手の一人以上が公務員又はこれに準ずる立場であること。 若しくは第12回日本公僕カーリング選手権大会の出場者であること。 8チームの狭き門で恐縮ですが、 お申し込みをお待ちしています！ ともに「日本一」を目指しましょう！！
未収録論文 13 複雑系としての脳
複雑系としての脳と心 心について脳の観点から考える際には、まず話を複雑系というテーマに戻さなくてはならない。というのも脳はそもそも複雑系だからだ。ここで言う複雑系とは、それを構成する部分の間の交流が、部分そのものの性質からは予測できないような新たな性質を生むような系（システム）である。 ところでこの複雑系という概念と少し似ており、半世紀前に一世を風靡した概念がある。それがいわゆる「構造」である。構造主義という言葉をお聞きになった方は多いだろう。筆者が大学生だった頃は、この「構造」の概念がもてはやされていた。クロード・レヴィ=ストロース、フェルディナンド・ソシュール、ルイ・アルチュセール、ジャック・ラカン等の名前が浮かんでくる。日本でも「構造と力」を書いた浅田彰氏等は時代の寵児のような扱いをされた。 構造の概念自体は非常にダイナミックであるが、そこで生じる動きには一定のルールや法則が想定され
東京大学(東大)、国立天文台(NAOJ)、筑波大学の3者は12月11日、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡(JWST)の一般公開されている大規模高感度観測データを用いて、129億～134億年前の初期宇宙に3つ、事前の予想に反して、炭素および酸素に対する窒素の比率が異常に多い銀河(炭素に対する窒素の存在比は天の川銀河の10倍以上)があることを発見し、これまで考えられていなかった窒素を増加させるメカニズムが存在している可能性があることを記者会見で発表した。 同成果は、東大 宇宙線研究所 宇宙基礎物理学研究部門の磯部優樹大学院生、同・大内正巳教授(NAOJ 教授兼任)、同・梅田滉也大学院生、同・Yi Xu大学院生、同・小野宜昭助教、NAOJ 科学研究部の冨永望教授、同・渡辺くりあ大学院生、同・中島王彦特任助教、同・Yechi Zhang 日本学術振興会特別研究員、筑波大 計算科学研究センターの矢秀伸
この記事はSpeedcubing Advent Calendar 2023の17日目の記事です． 16日目はさ＿もん様の「激ヤバ大会に行ってきた話」でした． 18日目はNoki様の「書いてる暇なんか無いですが……」です． 本記事ではトップスピードキューバーであるTymon Kolasiński氏のソルブデータをもとに応用手順の有効性を統計分析します．具体的には，重回帰分析を用いて各応用手順がタイムにどれだけ寄与するのかを定量的に評価します． ※結果を先に見たい人は「■ 分析 – 結果」にジャンプ ■ 前提 なぜTymon氏か トップスピードキューバーの中でも特に多種多様な応用手順を高い次元で使いこなしており，その記録の数も豊富だからです．例えば，本記事執筆時点（2023/12）で平均世界記録所持者であるYiheng Wang氏はそもそもZBLLを採用していないためその効果検証には参照できま
第232話｜3タイプの特徴量エンジニアリング（feature engineering）基礎テクニック
特徴量エンジニアリング（feature engineering）は、私がデータ分析を始めた20数年前から非常に重要なものでした。 特徴量（feature）とは、数理モデルの説明変数Xを指します。 ドメイン（データ活用の現場）理解とデータ理解なくしては、特徴量エンジニアリング（feature engineering）は非常に難しいものです。 データ理解のためのデータ分析の技術がEDA（探索的データ分析）です。 では、何のために特徴量エンジニアリング（feature engineering）を実施するのでしょうか？ ざっくり言うと、以下の2つです。 適切なデータセットを作る 数理モデルのパフォーマンスを上げる 構築する数理モデルが予測モデルであれば、それは予測精度を上げるということです。構築するモデルが構造理解（要因分析など）のためのものであれば、それは起こった現象の再現性が高い（納得性がある
タグ 2乗a band ofa flock ofa herd ofa host ofa number ofa pair ofa run for one's moneya school ofa sea ofa swarm ofa touch of makeupa/anA/D converterA/D変換回路abbrev.abbreviationaboutabout toabsentabsorbabsorbanceabsorberabsorptionaccelerateaccelerationaccordinglyactact of Congressact of evilact of Parliamentact of violenceact onacute painAdam's appleADCadsorbadvanceaffairageaimAliceallall outalrightalt
ステレオアンプ_1/9
ステレオアンプ...page.1/9 はじめに... オーディオ回路とは、人間に聞こえる音（可聴周波数：約20Hz～20KHz）を扱う回路のことです。 どんなに複雑な回路でもデジタル信号であろうと最後はスピーカーやヘッドホンで人間の耳に聞こえる音になるわけです。 ここでは気軽に使えるステレオアンプを紹介し、今後スピーカーシステムも含めた自作オーディオを楽しんでみましょう。 部品の説明や製作についてホームページで私なりに詳しく述べたつもりです。 概要 手持ちのチューナーや、CDプレーヤ又は、ヘッドホンステレオなどを接続して、気軽にスピーカーを鳴らすステレオアンプです。 アナログディスクを再生する「RIAA-EQアンプ」についてはソフトの普及率から省いています。 アクセサリー回路として「トーンコントロール回路」を設けています。 小信号回路はデジタルボリュームICや、DCボリュームコントロールI
よるほーとは [単語記事] - ニコニコ大百科
よるほー単語 2件 ヨルホー 2 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要関連動画関連項目掲示板よるほーとは、0時と共に書きこまれる挨拶である。 概要 『夜の時間にフクロウが『ホー』っと鳴く』ことから略して『よるほー』となったらしい。 0時の2ちゃんねるやtwitter界隈では、『よるほー』といった挨拶がしばしば目にする。 みんなも午前0時になったら『よるほー』と言ってみよう。 お昼12時(正午)の際には、逆に『ひるほー』といった挨拶もあるようだ。 関連動画 関連項目 twitter 【スポンサーリンク】 ほめる 2 0pt ページ番号: 4548138 初版作成日: 11/01/19 12:16 リビジョン番号: 1045718 最終更新日: 11/01/19 12:16 編集内容についての説明/コメント: 追加。後は任せた！ 記事編集 編集履歴を閲覧 この記事をもとに新規記事作成 スマ
![よるほーとは [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
CO2濃度はかつての1.5倍だが元に戻すべきか？
CO2濃度が過去最高の420ppmに達し産業革命前（1850年ごろ）の280ppmの1.5倍に達した、というニュースが流れた： 世界のCO2濃度、産業革命前の1.5倍で過去最高に…世界気象機関「我々はいまだに間違った方向へ」（読売新聞） それにしてもこういった報道のトーンは、いつものことながら、いただけない。まず、CO2濃度は毎年コンスタントに上昇してきたから、こうなることは分かりきっていたことで、たいして新鮮味はない（図）。 図 大気中のCO2濃度。過去40年で年間約2ppmの上昇をしてきた。 気象庁HPより そして、この「1.5倍になった」ことが、とても悪いことのような報道ぶりだ。 だがそれでは、元の280ppmに戻すべきなのだろうか？ もちろん現実には戻せないが、思考実験として考えてみよう。 いまと1850年を比べてみると、地球の平均気温は約1℃上昇したと言われる。しかし、この連載で
日本では発売されていない関数電卓です。いい電卓なのに。 昔国内でも発売されていたfx-260Aの後継モデル。胸ポケットに入るサイズ。 この電卓の最大のポイントは「太陽電池だけで動く」ことでしょう。 電池交換の必要がありません。逆に暗いところでは使えません。 ケースから出した瞬間に電源が付きます。 電源を切るという概念がないのもいいところでしょう。 市販の電卓は大抵一定時間操作しなかったら自動的に電源が切れます。 しかしこの電卓は、照明がついている間はずっと表示されっぱなし。これが意外と有り難かったりします。 表示部の上に大きな太陽電池。三角関数、指数対数、べき乗、階乗など、基本的な関数は扱えます。統計も各種対応。 X↔︎Yキーがあるのも特徴。スタックの概念が頭に入っていれば役に立ちますが、そうでなければまず使わないですね。ちょっと話がマニアックすぎたか。 他の関数電卓では、πを入力するのに
いくつかのバージョンで、Excel は内部計算に一連の変更を加えて、近似曲線の切片がゼロ (0) に設定されているチャートの近似曲線からの結果を修正しました。 これらの変更は、実際には線や外観を変更するのではなく、チャートにその注釈を含めた場合の決定係数の計算のみを変更します。 この計算は、Excel ブックを開くたびに発生します。 その結果、同じブックに、使用されている Excel のバージョンに応じて異なる計算が表示される可能性があります。 この状況は、X と Y としてプロットされた固定長の数値シーケンスであるチャートのデータに適用されます。 X = { x_1,x_2,...,x_N } Y = { y_1,y_2,...,y_N } データの近似曲線は、Z として表される値に基づく方程式です。決定係数を計算するために、近似曲線の Z 値はすべて同じ X 値で評価されます。 Z =
1. はじめに 100年後の未来に、成長を続ける都市が東京と福岡だけだと聞いたら、みなさんはどう思いますか。そんな先の未来を予測することなどできないと思いますか。あるいは、そんな極端なことなど起こるはずがないと思いますか。経済の様々な現象の中にはその未来が予測できるものとできないものがあります。例えば、バブルの生成と崩壊という現象は、地震と似て、たとえメカニズムを理論化できても、実際ににいつ起こるかを言い当てることは容易ではありません。しかし、都市の盛衰は、大筋で予測が可能な、めずらしい経済現象のひとつです。 都市化の傾向は日本に限らず世界的に共通で、人口の増減にかかわらず、途上国でも先進国でも同様です。現在の日本は、人口の8割が総面積のたった6%を占める都市に住んでいる、世界の中でも特に都市化が進む国のひとつですが、それでもなお、都市の居住者は今後も増えていくと考えられています。このこと
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耐量子暗号 – OP_RETURNしようぜ！
ビットコインなどの暗号通貨を利用する人は常に暗号強度に注意を払う必要があります。古今東西破られなかった暗号は無いからです。 post quantum cryptography 耐量子暗号プロジェクト、略してPQC、アメリカ国立標準技術研究所NISTで進行中のプロジェクトです。量子コンピューターが実用化されても破られない暗号の標準化を企図するプロジェクトです。 satoshi nakamoto は紛れもなく天才でしたし、256ビットの楕円曲線暗号は、スパコンも含めた従来型の古典コンピューターの従来の性能向上を考慮に入れても十分に安全な暗号であると考えられてきました。 https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-57pt1r5.pdf 256bitの楕円曲線暗号の強度は、3072bitのRSA暗号に匹敵する
はじめに 先日、Kaggle - LLM Science Exam において169位/2662(top7%)で銅メダルを取ることができました。機械学習の勉強を始めてからここまでを簡単に振り返ってみようと思います。 機械学習の勉強を始めた経緯 現在、都内の大学院に通う修士一年です。工学部ですが、情報系専攻ではありません。プログラミングに関しては、大学ではC言語を少し勉強した程度で、主にインターンなどでPythonを勉強しました。就職活動を行う中でエンジニアに興味を持ち、その中でもデータサイエンティストに興味を持つようになりました。 しかし、自分はpandasを使ったデータ分析の経験が少しあるくらいで、AIや機械学習については、まったく勉強したことはありませんでした。そこで、どのように勉強しようか調べていく中で、KaggleやSIGNATEなどのデータ分析コンペティションの存在を知りました。た
勾配降下法(Gradient descent) 勾配降下法(Gradient descent)とは、反復学習によりパラメーターを逐次的に更新し、損失(誤差)の最小化を図るアプローチの一つ 最小二乗法は、微分が0になる値を解析的に求めることが可能 これに対し、対数尤度関数では解析的に値を求めることが困難 定義 $ \boldsymbol{θ}_{t+1} = \boldsymbol{θ}_t - η\dfrac{∂L}{∂\boldsymbol{θ}_t} $ $ L $は損失関数 $η$(エータ)は学習率というハイパーパラメーターであり、パラメーターの収束のしやすさを調整 バッチ(データ数$ n $)の勾配降下法では、$ n $個全てのデータの和を取り、それを平均することになる $ \boldsymbol{θ}_{t+1} = \boldsymbol{θ}_t - \dfrac{η}{n}
BambooTracker チュートリアル 後編 - modern tracker & traditional chiptune
チュートリアルの前編では、インストゥルメントの用意、ベース、ドラムの打ち込みまでを行いました。後編ではコード、メロディ、そしてSSGチャンネルの打ち込みとオーダーリストの使い方を説明します。 チュートリアル前編はこちらを参照してください。 maakmusic.hatenablog.com パターンの打ち込み コード メロディ SSGチャンネルの打ち込み オーダーリストの操作 WAVファイルへのエクスポート 終わりに パターンの打ち込み 前編で作った曲の続きを打ち込んでいきます。前回保存しておいたファイルを読み込んでおいてください。 コード FM2、3、4チャンネルを使ってコードを打ち込みます。YM2608はモノフォニック音源なので、3つチャンネルを使ってトライアドコードを入力します。 インストゥルメント一覧で 01:Chords を選択して、以下のノートを入力してください。 1、2小節 3
#ReShade 6.0.0 の導入手順 | SERI'TE
この記事はバージョン 6.0.0 向けです。 この記事では Adjust Depth アドオン（ReShade 6.0.0 以降のみ対応） 機能により、いくつかの手順が削減されています。そのため、ReShade 6.0.0 前とは設定方法が全く異なります。この記事を閲覧されている方で、ReShade 6.0.0 より前の古いバージョン、または reshade.me 以外で配布されている独自ビルドのReShadeをインストールされている方にはこの記事はまったく役に立ちませんのでご注意下さい。 また、今後の更新によって、設定方法が変わる可能性があります。 ホワイトリストとして登録されたオンラインゲームをプレイするなどの理由でアドオンをインストールされない方向けに、アドオンを使用せずに導入する手順を記事にする事を検討しています。 導入前の注意 ReShadeはゲーム フォルダに直接インストールさ
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