集中力がアップし、記憶にも定着しやすい『インターリーブ学習法』を知っていますか？ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「最近、勉強してもなかなか覚えられない……」 「同じような勉強の繰り返しで、飽きてきてしまった」 このような悩みを抱えていませんか？ 毎日繰り返し勉強しているのに、成績が上がらないと感じているならば、それは同じ種類の科目や問題に集中し過ぎているからかもしれません。 この記事では、異なる学習を混ぜる「インターリーブ学習法」の具体的なメリットや取り入れ方について詳しく解説します。成績向上を目指すみなさんの悩みを解消する助けになれば幸いです。 インターリーブ学習法とは インターリーブ学習法に変えてみた 記憶に残り、集中力が持続した！ 記憶の定着を実感 「飽き」が回避でき、集中力が持続 インターリーブ学習法とは インターリーブ学習法とは、異なる種類の問題やトピックを交互に学習する方法です。 この学習法の特徴は、ひとつのトピックを集中して学ぶのではなく、複数のトピックを混ぜて学ぶことで、記憶や理解の
食品の味を識別できる「電子舌」が開発される
ペンシルベニア州立大学の研究チームが「食品の味を認識できる電子舌」を開発しました。開発された電子舌は「食品に含まれる化学物質を検出するセンサー」と「センサーの検出結果をもとに食品を推測するAI」で構成されており、80％の精度で食品を種類を当てられるそうです。 Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-08003-w A matter of taste: Electronic tongue reveals AI inner thoughts | Penn State University https://www.psu.edu/news/research/story/matter-tas
チェスで人間を打ち負かしたり、新薬を創出したりと、AIは難しい課題で人間を超えるような才能を見せることがある一方で、人間なら容易にこなせるタスクに苦戦することがあります。このことは、機械工学研究者のハンス・モラベックによる「モラベックのパラドックス」として知られているのですが、物理的な課題の解決にも取り組んでいかなければならないということで、基盤モデルと学習アルゴリズムの開発を手がけるグループのPhisycal Intelligenceが、8カ月かけて、汎用的な動きを実現するロボットに対応するためのAIモデルとして、汎用ロボット基盤モデルの「π0」を開発しました。 Our First Generalist Policy https://www.physicalintelligence.company/blog/pi0 Physical Intelligenceによると、「π0」は「人工物理
アベンジャーズフェーズ１わかりやすく簡単に解説！ 2008年から始まった、アベンジャーズシリーズですが、今から知るには、過去の作品を効率よく観る必要があります。 そこで、今回は「アベンジャーズ」フェーズ１をわかりやすく解説していきたいと思います。 アベンジャーズ時系列順 アイアンマン（ネタバレ注意） キャプテン・アメリカ/ザ・ファースト・アベンジャーズ（2011）（ネタバレ注意） アベンジャーズ（2012） 人物紹介 まだこの時点では明かされていない二つのインフィニティストーン 用語解説 完全にネタバレアイアンマンスーツ脱着シーン アベンジャーズ時系列順 （フェーズ１） アイアンマン（2008） インクレディブル・ハルク（2008） アイアンマン２（2010） マイティ・ソー（2011） キャプテン・アメリカ/ザ・ファースト・アベンジャーズ（2011） アベンジャーズ（2012） 全６作品
米Metaで2022年からARメガネの責任者を務めてきたケイトリン・カリノフスキー氏は11月4日（現地時間）、米OpenAIに「テクニカルスタッフ」として参加すると自身のLinkedInで発表した。 カリノフスキー氏は、Metaが年次カンファレンス「Connect」で披露した次世代ARメガネ「Orion」の開発も監督した。 米スタンフォード大学で機械工学を学んだ同氏は、モバイルPCを手掛ける米OQOに務めた後、2007年から米Appleで約6年間ハードウェア担当のエンジニアとしてMacBookシリーズなどの開発に取り組んだ。2013年に米Facebook（当時）傘下のOculus VR入りし、「Oculus Rift」をはじめとする一連のVRハードウェア開発を統括してきた。
「視座が低い人」から脱却！ 視座を高める2つの実践的フレームワーク - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「もう少し高い視座で考えてみて」と言われて困惑した経験はありませんか？ 全体のビジョンを見失っているという指摘を受けて、戸惑ったことはないでしょうか？ こうした経験をお持ちの方は少なくないはずです。視座とは何か、どうすれば高められるのか。多くのビジネスパーソンが抱えるこの悩みに、本記事では実践的な解決策をご提案します。 視座を高めるための2つのフレームワーク、「なぜなぜ分析」と「バックキャスティング」をご紹介します。これらを活用することで、問題の本質を捉え、長期的な視点で戦略を立てる力が身につくでしょう。 短期的な対症療法から脱却し、根本的な問題解決や将来を見据えた意思決定ができるようになれば、あなたの仕事の質は大きく向上するはずです。ぜひ、この記事を通じて視座を高める方法を学び、キャリアの飛躍につなげてください。 視座とは？ “なぜなぜ分析”で視座を高める “バックキャスティング”で視座
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衣類を洗濯機から取り出して畳んだり食事後のテーブルを片付けたりできる汎用ロボット基盤モデル「π0」
「映画ファン必見！アベンジャーズ・フェーズ1の魅力を徹底解析」まとめ - 今この瞬間！
MetaのOrion責任者がOpenAI入り ジョニー・アイブのプロジェクトに参加か