2000円以下のPCスピーカーの新定番「FUNLOGY Speaker」 FUNLOGY Speaker（スピーカー/PCスピーカー）【VGP2024受賞 / 総合14W / ステレオスピーカー/パソコン/USB給電/重低音/AUX / 3.5mmピン入力 / 日本ブランド 】 (ホワイト) FUNLOGYAmazonイヤホンの前に一押ししたいオーディオ製品があるので、最初に紹介したい。FUNLOGYが出したPC用スピーカーは1,980円と非常に安いのだが、音の空間が広がり、しっかりした低音が出る。ほぼ同価格のCreative Pebbleと同様にパッシブラジエーターを採用しており、構造はそっくり。違いは形ぐらいで、音はかなり似ている。どちらを選ぶかなら形で選んでいいのだが、FUNLOGY Speakerは現在セール中で1,490円となり、完全にライバルがいない製品となっている。PC用のア
時系列データのための大規模言語モデル
近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
@Hiroki__IT が目の前にやってきて私にIstioのこと教えてくれた。- Istio in Action の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに マイクロサービスアーキテクチャの台頭により、サービスメッシュ技術は現代のクラウドネイティブ環境において外せない選択肢の一つとなっています。 その理由は明確です。マイクロサービスに求められる非機能要件の多くは類似しており、これをアプリケーション側で個別に実装すると、開発者やインフラエンジニアの負担が増大するからです。 ここで登場するのがサービスメッシュです。サービスメッシュの採用により、これらの非機能要件をインフラ層で一元管理することが可能となり、アプリケーション開発者とインフラエンジニアの責務を明確に分離できます。つまり、各エンジニアが自身の専門領域にフォーカスできるのです。これは単なる効率化ではなく、イノベーションを加速させるためサービス開発する上での労苦をなくします。 そして、サービスメッシュの世界で圧倒的な存在感を放っているのがIstioです。その包括的な機能と広範な採用で
by Adejumoke Owolabi 生成AIの普及に伴いAIを用いて作成された偽画像(ディープフェイク)を見分ける手法が求められるようになっています。イングランド・ハル大学の研究チームは、銀河の測定に使用するツールを利用してディープフェイクを見分ける手法を開発しました。 Want to spot a deepfake? Look for the stars in their eyes | The Royal Astronomical Society https://ras.ac.uk/news-and-press/news/want-spot-deepfake-look-stars-their-eyes Astronomers discover technique to spot AI fakes using galaxy-measurement tools | Ars Techni
Capybaraとreg-cliを使ってお手軽にビジュアルリグレッションテストを行える環境を整備しました📸 - メドピア開発者ブログ
こんにちは、MedPeerの開発を担当している森田です。 今回は私が開発に参画しているMedPeerに元々E2Eテストで利用していたCapybaraと、reg-cliを利用してビジュアルリグレッションテスト(以下VRT)を行える環境を整備したので、それについてご紹介させていただきます。 なぜ、VRTを導入するのか？ VRTの要件と技術選定 実際に構築したVRT基盤の概要 VRT基盤の具体的な話 System Spec内でスクリーンショットを取得する reg-cliでスクリーンショットの差分をチェックする 分かりやすいコマンドでVRTを実行できるようにする CIで差分をチェックする OS間での利用フォントによる違いを吸収する おわりに 参考にさせて頂いた資料 なぜ、VRTを導入するのか？ MedPeerでは元々System Specを活用したE2Eテストを利用してフロントエンドを含めて品質を
JPCERT/CCでは、2019年ごろから継続してマルウェアLODEINFOやNOOPDOOR（2022年ごろから使用）を使用する攻撃グループMirrorFace（Earth Kashaとも呼ばれる）の活動を確認しています。この攻撃グループのターゲットは、当初はマスコミや政治団体、シンクタンク、大学などでしたが、2023年からは製造業や研究機関などを狙うようになりました。また、ネットワーク内部に侵入する方法として、当初は標的型攻撃メールを使用してターゲット組織に侵入する特徴がありましたが、2023年ごろから外部公開資産の脆弱性を悪用してネットワーク内に侵入するパターンも並行して使用するようになりました。図1に、MirrorFaceの攻撃活動の変遷を示します。 図1：攻撃グループMirrorFaceの攻撃活動タイムライン （JPCERT/CCへの報告や他のベンダーから公開されているレポート[
顔認識技術を利用したアプリケーションは身近なところにあります。たとえば、カメラで映した顔に猫耳やリボンなどのスタンプを自由に追加できる加工アプリ「SNOW」や、ビデオ会議ツール「Zoom」、「Microsoft Teams」で使用できるフィルター機能などがあります。これらの機能は、フェイストラッキング技術を利用しています。 この技術はアプリだけでなく、ウェブブラウザ上でも実現できます。今回は、Googleが開発した機械学習用JavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」を使って、ウェブカメラでリアルタイムに顔が認識されるデモを作成してみました。 TensorFlow.jsとは TensorFlow.jsは、Pythonで広く利用されている機械学習ライブラリ「TensorFlow」をJavaScript用にラップしたもので、ブラウザ上で機械学習モデルを手軽に利用できるようにする
Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) を活用した障害分析です。 AI/ML による高度な分析技術を用いることで、障害の早期発見、迅速な原因特定、さ
配線不要・スマホで監視。Ankerの防犯カメラ、手軽なのに安心感が凄い2024.07.16 15:30129,088 小暮ひさのり あるに越したことはないよ。安心感。 皆さん防犯対策はなにか講じています？ 実は我が家周辺。最近空き巣やら車の窃盗やら、不穏な事件が起きていまして…。もう田舎だから平和って時代じゃあないんですよね。 戸締まりは大事だし、セキュリティカメラまでいかずとも、センサーライトくらいは用意しておいた方がいいよなぁ…抑止力大事だよなぁ…。と思っていたのです。 でも、配線工事が面倒そう…でずーっと足踏み。とりあえず、乾電池式のセンサーライトを付けてお茶を濁していたんです。 そんな折に登場したのが、こちらの記事で紹介したAnkerのセンサーライト＆セキュリティカメラの2in1｢Eufy Solar Wall Light Cam S120｣。今回、Ankerよりサンプルをご提供頂
私は自動車業界に関わり、自動運転に関する研究に関わっており、その中で非常に興味深い Survey 論文を見かけました。 こちらは、「データ中心の自動運転技術」にフォーカスして、歴史的な流れから自動運転の手法について様々な角度からピックアップしている論文です。しかし、こちらの論文だけを読んでいると、派生する論文なども読む必要があり、前提知識が求められてしまったので、自動運転関連の近年の取り組みに関する論文について特に私が着目しているものを中心に要約していきます。翻訳や解釈の正確さを保証するものではありませんので、適宜原文と照らし合わせてご確認いただければと思います。 また、内容はさまざまな論文から引用しており、都度引用論文を明記しております。私個人の解釈については私の意見であることも文章中に明記しております。 Introduction 現在、自動運転アルゴリズムの性能には限界があり、限界を克
数字に振り回されず完璧を目指さない為に - Implementing Service Level Objectives の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
信頼性の追求というのは、決して完璧を求めることではありません。完璧な可用性を追求するのではなく、ユーザーの満足と、限りあるリソースのバランスを取ることこそが重要です。このバランスを取るための一つのツールが、SLO（Service Level Objectives）です。 はじめに 「Implementing Service Level Objectives」は、現代のソフトウェアサービス管理において不可欠な概念の一つであるSLO（Service Level Objectives）の実装と運用に関する包括的なガイドブックです。本書は、SLOの基本概念から実践的な導入方法、組織文化への浸透まで、幅広いトピックをカバーしています。このSRE本がすごい！2024年版でも紹介しているようにSREやインフラエンジニアの方が必読の一冊だと思います。 Implementing Service Level
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Amazonプライムデーのお勧めイヤホン - ARTIFACT@はてブロ
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攻撃グループMirrorFaceの攻撃活動 - JPCERT/CC Eyes
ブラウザ上で可愛いフィルターを実現！TensorFlow.jsを使ったリアルタイム顔認識 - ICS MEDIA
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【サーベイ】大規模言語モデル時代の「データ中心の自動運転モデル」