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【fabric】複雑なタスクをAIが自動化、人間の能力を拡張するオープンソースAIを使ってみた 2024 8/20 WEELメディア事業部LLMライターのゆうやです。 fabricは、誰でも人生や仕事を向上させるために使用できる、オープンソースAIフレームワークです。 このフレームワークは様々なタスクをパターン分けしており、文章の要約や動画の抽出といったタスクを簡単に実行できるほか、それらのパターンを組み合わせて高度なタスクをこなすこともできます。 以下の動画は実際に動作している様子です。 引用元：https://github.com/danielmiessler/fabric?tab=readme-ov-file#fabric-is-an-open-source-framework-for-augmenting-humans-using-ai fabricのGithubのスター数は、4,
米国時間2023年5月23日から開催されたMicrosoft Buildは、歴史的な瞬間となりました。データアナリティクスの世界において世界初となるエンドツーエンド（E2E）のSaaS*1型アナリティクスサービス、Microsoft Fabric（以降「Fabric」）の登場です。Microsoft Fabricは業界の常識を覆すほどのインパクトを持ち、ビッグデータ分析、セルフサービス分析、データサイエンスプロジェクトなど、あらゆるデータニーズを満たす革新的なクラウドサービスが誕生しました。 Microsoft Power BIの製品チームに所属していることもあり、Fabricについては入社時に知るようになりました。今回のMicrosoft Buildでその瞬間に立ち会えることができ、非常に嬉しく思います。今まではPower BIを広める立場ということで他のAzureサービス*2との関わり
年商10億円のオーダースーツD2Cブランド「FABRIC TOKYO」の成長の裏側。リアルにお店をだしたら「客単価2倍」になった理由、接客時間の短い人がリピーターになる理由｜アプリマーケティング研究所
年商10億円のオーダースーツD2Cブランド「FABRIC TOKYO」の成長の裏側。リアルにお店をだしたら「客単価2倍」になった理由、接客時間の短い人がリピーターになる理由 番外編として、オーダースーツのD2Cブランドの「FABRIC TOKYO」さんを取材しました。 ※ 株式会社FABRIC TOKYO 代表取締役 森 雄一郎さん「FABRIC TOKYO」について教えてください。森： 2014年から運営している、スーツやシャツを「オーダーメイド」でつくれるブランドです。オーダースーツは39,800円からつくれます。 特徴としては、店舗（14店舗）で採寸いただくと、ECサイトからスーツやシャツが、いつでもどこでもオーダーメイドできることです。 2019年には「年商10億円」に到達しました。1回あたりの購入単価としては平均5.5万円くらいとなっています。 どうして「オーダースーツ」を選んだ
色々知っておきたいこと詰め合わせ
Microsoft Build 2023 キーノートまとめ - Windows Copilot、Microsoft Fabric、Azure AI Studioなどを発表 - 吉田の備忘録
はじめに Edge Copilot の動画から始まりました。「この時代のAIで開発者と祝う短い動画のための文章を書いて。この動画はMicrosoft Buildのオープニングで利用します。感動的なものにしてください。そして…」 「私たちはAIの新しい時代に突入しようとしています。創造する速度と同じ速度で開発でき…」 「クリエイティビティは無限となり」 「そして、より大きな課題に取り組むことができます」 「未来を作り上げ、人類の進歩を加速させるために今日、貢献できるように」 「その未来を一緒に作り上げましょう」 また皆さんに対面であえて光栄です。いま、プラットフォームの変革が訪れようとしているこの時に、 このような開発者カンファレンスは特別な場所（Microsoft Build ）となります。 私にとっても1991年に初めてMousconiセンターで開催された開発者向けのカンファレンス「 P
デスク配線がスッキリ。Ankerの全部入り12 in 1モニタースタンドが突然8,250円OFFされてた #Amazonセール
生地の厚いモデルです！【旧南ベトナムの軍服】迷彩シャツ（タイガーストライプ・レイトウォーパターン・韓国製？・PX品）とは？1074 South Vietnam ミリタリー SOUTH VIETNAM CAMO SHIRT（TIGER STRIPE・LATE WAR PATTERN・THICK FABRIC TYPE）1970S KOREA MADE - いつだってミリタリアン！
今回は、1970年代の旧南ベトナム軍迷彩ジャケットを分析します。 以前分析したタイガーストライプ迷彩ユ二フォーム（レイトウォーパターン）と同じパターンのですね。 でも生地の厚さやカラーが違っていました。 中古品ですが、程度は極上ですよ！ 目次 １ 旧南ベトナム軍迷彩シャツ（タイガーストライプ・レイトウォーパターン・韓国製PX品？）とは？ ２ 全体及び細部写真です！ ３ その特徴とは？ ４ 製造とサイズのデータです！ ５ まとめ スポンサーリンク スポンサーリンク １ 旧南ベトナム軍迷彩シャツ（タイガーストライプ・レイトウォーパターン・韓国製PX品？）とは？ ベトナム戦争前に、旧南ベトナム軍で開発され、同国の海兵隊が使用したのがルーツとされるタイガーストライプ。 旧南ベトナムのみならず、ベトナム戦争当時は多くのアジア諸国で生産され、なんと当時の日本でも製造されていました。 そのた
コスパの高いタイガーストライプ！【旧南ベトナムの軍服】迷彩ユニフォーム（タイガーストライプ・厚手生地・T社製モデル品）とは？1012 South Vietnam ミリタリーSOUTH VIETNAM ARMY CAMO UNIFORM（TIGER STRIPE・THICK FABRIC MODEL）1970S REPRO - いつだってミリタリアン！
今回は、1970年代の旧南ベトナム軍迷彩ユニフォームのモデル品を分析します。 そうです！今回もタイガーストライプですね。 1980年代末期に国内のSHOPが販売した廉価版モデルになります。 使用に伴う褪色などがありますが、程度は良好ですよ！ 目次 １ 旧南ベトナム軍迷彩ユニフォーム（タイガーストライプ・・厚手生地・T社製モデル品）とは？ ２ 全体及び細部写真です！ ３ その特徴とは？ ４ 製造とサイズのデータです！ ５ まとめ スポンサーリンク スポンサーリンク １ 旧南ベトナム軍迷彩ユニフォーム（タイガーストライプ・・厚手生地・T社製モデル品）とは？ これまで当ブログでは、多数のタイガーストライプ迷彩のアイテムを取り上げてきました。 （殆どモデル品というのが残念ですが…😅） 今回のモデルは、国内のSHOPが突然販売したモデルになります。 1980年代後半から1990年代前半
ベトナム戦争の遺産？【アメリカの軍服】陸軍迷彩カバーオール（ERDLグリーンリーフ官給生地のモデル品）とは？ 0684 🇺🇸 ミリタリー US CAMO COVERALL（ERDL・GREEN LEAF・GOVERNMENT SUPPLIED FABRIC）1970S COMMERCIAL MODEL - いつだってミリタリアン！
今回は、1970年代のアメリカ軍官給迷彩生地で製造されたカバーオール（つなぎ）を分析します。 勿論民生品なのですが、いろんな用途に使えることを発見しました。 確認はできませんでしたが、あるいは実際にベトナム戦争などで使用されていたかもしれませんね。 今回も中古品ですが、程度は良いですよ！ 目次 １ アメリカ陸軍迷彩カバーオール（ERDLグリーンリーフ官給生地のモデル品）とは？ ２ 全体及び細部写真です！ ３ その特徴とは？ ４ 製造とサイズのデータです！ ５ まとめ スポンサーリンク スポンサーリンク １ アメリカ陸軍迷彩カバーオール（ERDLグリーンリーフ官給生地のモデル品）とは？ アメリカ軍がベトナム戦争中に開発した、ERDL迷彩（通称リーフパターン）は、1960年当時としては効果的な迷彩として定評がありました。 （なんでも、着用した部隊を救出するために派遣されたヘリのパイ
Microsoftの新データ分析プラットフォーム「Fabric」 CopilotとOneLakeで直感的なUI
米Microsoftは5月23日（現地時間）、年次開発者会議「Microsoft Build 2023」で、新たなエンドツーエンドのデータ分析プラットフォーム「Microsoft Fabric」を発表した。データレイク「OneLake」とCopilotが特徴だ。 MicrosoftはFabricを「組織が必要とするすべてのデータと分析ツールを統合する、エンドツーエンドの統合分析プラットフォーム」と定義する。従来の分析ツールであるData Factory、Synapse、Power BIなどのテクノロジーを統合し、さらにあらゆるレイヤーでAzure OpenAI Servieを導入することでAIを活用できるようにした。ユーザーは「Fabric Copilot」を使うことで、会話で分析操作を行い、結果を視覚化できる（Fabric Copilotは近日公開予定）。 Fabricの大きな特徴は、デ
GitHub - layerhub-io/react-design-editor: Image, Presentation and Video editor. React design editor using fabric.js. Canva clone
Image, Presentation and Video editor. React design editor using fabric.js. Canva clone
米Microsoft（マイクロソフト）は2023年5月23日（米国時間）、年次イベント「Microsoft Build」で新しいデータ分析プラットフォーム「Microsoft Fabric」を発表した。データレイク「OneLake」を使って一元的にデータを管理し、AI（人工知能）によるアシスト機能「Copilot」も利用できる。 イベントに登壇したマイクロソフトのSatya Nadella（サティア・ナデラ）CEO（最高経営責任者）は「全てのAIアプリケーションはデータから始まる。（Fabricは）私たちが何年もかけて取り組んできた製品だ。マイクロソフトのデータ関連製品として、（データベース管理システムである）SQL Server以来、最大の発表になるだろう」と力を込めた。 マネージドクラウドサービス「Azure Data Factory」、企業向けデータ分析サービス「Azure Syna
Microsoft Fabric - Next Generation Cloud Data Analytics Solution - Qiita
詳細に関しては、Microsoft Fabric Docsをご参考ください。 Microsoft Fabric とは? Microsoft Fabricは、レイクセントリックのオープンで全面的な SaaS データ、分析、AI プラットフォームを提供し、データ資産の全領域に対応する統合製品を提供します。Microsoft Fabric を通じて、初心者から経験豊富な専門家まで、Microsoft OneLake を基盤にした使いやすい共有 SaaS エクスペリエンスを通じて、データベース、分析、メッセージング、データ統合、ビジネスインテリジェンスのワークロードを利用できます。 そして、Microsoft Fabric では、データ駆動型組織におけるすべての Data & AI ペルソナ及び要件に対するワンストップソリューションです。 例えば、下記のようなことができます。 データのオーケストレ
Automating Hyperledger Fabric chaincode deployment on Amazon Managed Blockchain using AWS CodePipeline | Amazon Web Services
AWS Database Blog Automating Hyperledger Fabric chaincode deployment on Amazon Managed Blockchain using AWS CodePipeline Amazon Managed Blockchain is a fully managed service that makes it easy to create and manage blockchain networks using the open-source blockchain framework Hyperledger Fabric. In this post, we explore how to use AWS CodePipeline and related services to automate the deployment of
年商10億円のオーダースーツD2Cブランド「FABRIC TOKYO」の成長の裏側。リアルにお店をだしたら「客単価2倍」になった理由、接客時間の短い人がリピーターになる理由
アプリマーケティング研究所 > アプリ開発 > 年商10億円のオーダースーツD2Cブランド「FABRIC TOKYO」の成長の裏側。リアルにお店をだしたら「客単価2倍」になった理由、接客時間の短い人がリピーターになる理由 年商10億円のオーダースーツD2Cブランド「FABRIC TOKYO」の成長の裏側。リアルにお店をだしたら「客単価2倍」になった理由、接客時間の短い人がリピーターになる理由 ※本記事はnoteにて公開した記事を転載したものです（公開日：2021年3月26日 ）数値などは取材当時のものです。 https://markelabo.com/n/nb594794ba057 番外編として、オーダースーツのD2Cブランドの「FABRIC TOKYO」さんを取材しました。 ※株式会社FABRIC TOKYO 代表取締役 森 雄一郎さん 「FABRIC TOKYO」について教えてください
「現場が使いこなせるAIを」──UiPath、AIとRPAを自由に接続できるプラットフォーム「AI Fabric」
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ソフトウェアを手掛けるUiPath（東京都千代田区）は7月29日、既存のRPAソフトにAIモデルを組み合わせられるプラットフォーム「AI Fabric」を発表した。AIの中身を知らなくても、現場の作業者がAIを使って業務を効率化できるようになるという。 同社のRPAエディタ「Studio」にAIモデルを組み込むための運用・管理プラットフォーム。例えば、Pythonで開発したイヌとネコの画像を分類するプログラムをAI Fabricに登録し、指定フォルダ内にあるイヌの画像は「イヌ」フォルダに、ネコの画像は「ネコ」フォルダに分けるようにStudio上で指定し実行すると、自動で分類とフォルダ分けが行われる。 ユーザーが作成したAIモデルの他、UiPathが提供するAIモデルやオープンソースのAIモデル、パートナー企業が開発したカスタムAIモデルなど
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox 新生活応援セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform Windows 365
製造業のデータ統合の課題を解決する、Industrial Data Fabricの可能性 | DevelopersIO
製造業におけるデータ活用の新しいアプローチ「Industrial Data Fabric（IDF）」について、その概念、必要性、実装方法、AWSでの実装方法などを解説しています。 「え？そのデータ活用、古すぎ？」 弊社製造ビジネステクノロジー部では、Classmethod PLC Data To Cloudというサービスの中で、製造現場のPLCデータを可視化し、生産ライン状況の一括状態監視、異常状態検知からのオンコール、設備効率の可視化などを展開していますが、製造業におけるデータは、もちろんPLCだけではありません。 少し例をあげるだけでもこれぐらいのバリエーションがあります。 CRMシステム（営業・顧客データ） PLM（製品エンジニアリング設計データ） ERP（財務・サプライヤー・購買管理データ） MESまたはMOM（生産データ） PLCやSCADAシステム（産業IoTデータ） 接続され
GitHub - digital-fabric/polyphony: Fine-grained concurrency for Ruby
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Microsoft Fabric、Cosmos DBとSQL Server統合でAI開発を加速 – データレイクとトランザクショナルDBの境界線が消失 - イノベトピア
Microsoft Fabric、Cosmos DBとSQL Server統合でAI開発を加速 – データレイクとトランザクショナルDBの境界線が消失 Last Updated on 2025-05-25 22:03 by admin MicrosoftはBuild 2025カンファレンスにおいて、同社の統合データプラットフォーム「Microsoft Fabric」に新たにCosmos DBとSQL Serverを統合すると発表した。 Microsoft Fabricは2023年に初めて発表されたSaaS型の統合データ分析プラットフォームで、データエンジニアリングからビジネスインテリジェンスまでを単一環境で提供する。既にAccentureやT-Mobileといった企業での導入事例も報告されている。 今回追加されるCosmos DB in Fabricは、Walmart、OpenAI、Ado
「できるビジネスパーソンになりたい！」という理想に近づくため、まずは好印象を与える見た目からと、自分に適したスーツを求めてFABRIC TOKYOを訪れた筆者。 スーツをつくるのは20数年ぶり。時代の移り変わりを感じながらも、こだわりを詰めに詰めたオーダースーツづくりを無事に終えてから約1カ月。ついにオーダースーツが到着しました。 こだわりのスーツはどんな感じ？ サイズや着心地は？ 印象はどのくらい変わった？ 実際にスーツを着てみた感想をお届けします。 ▼オーダースーツづくり体験の模様はこちら
Microsoft Fabric を利用して Blob ストレージに格納された Azure ログを分析する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事について 2023年の5月の Microsoft Build にて、Microsoft Fabric という SaaS 型のデータ分析基盤がプレビューリリースされました。このサービスの登場で、マイクロソフト製品におけるデータ分析のとりうるアーキテクチャが大きく変わることになります。その中で、Azure のログ分析についても例外ではありません。本記事では、Azure のログ分析という Azure ユーザーでは誰しもが考えないといけないタスクについて、Microsoft Fabric を導入するとどう変わるのかを見ていきます。 Mic
Microsoft Fabricが登場して、ちょうど2週間が経過しました。今回はFabricに対する向き合い方について、私見を入れて考えてみました。 marshal115.hatenablog.com Fabricという世界 考えるべきポイント Fabricという世界 Fabricは、あらゆるアナリティカル・ワークロード*1をSaaS*2化（英語ではSaaS-ification）し、"データのサイロ化*3"というデータの世界における課題に対する解決策を提供できるようになりました。OneLakeという共通のプラットフォームを使用して、あらゆるデータを1つの場所に統合し、Delta Parquetフォーマットを介してすべてのワークロードが利用できるようになっています。 突然ですが、上記の解説は、データの世界に詳しい人にとってはわかりやすい説明だと思いますが、ExcelやセルフサービスBIのよう
Microsoft Azureのデータ分析基盤「Microsoft Fabric」にRDBを投入、その正体とは
Microsoftは2024年11月19日（米国時間）、年次イベント「Microsoft Ignite 2024」で、データ分析SaaSの「Microsoft Fabric」にリレーショナルデータベース（RDB）を組み込む「Fabric Databases」を発表した。 なぜMicrosoft Fabricで新たにRDBを発表したのか。このデータベースの実体は何なのか。これについて、MicrosoftのAzure Databases担当コーポレートバイスプレジデントであるシリーシュ・トータ（Shireesh Thota）氏に聞いた。 Microsoft Fabricは、データの管理から処理、分析までを統合的に行えるサービス。データウェアハウス、データレイク「OneLake」やデータ処理の「Azure Data Factory」、セルフサービスBIツールの「Power BI」など、さまざまな
Home » Python » [Python] Fabric を pyenv + virtualenv 環境で使ったら楽しかったよ！ Fabricが楽しかった理由 そもそもCapistrano (Ruby) を使っていたんですがなんとなく、一度だけ勉強会で使わせてもらったFabricの勉強をしてみたいと思って使いました！ Fabricを使ってみて、楽しいなぁ～って思った理由を自分なりにまとめてみたので書いておきます。 Capistranoでは、そのままでは煩わしい部分が簡単に解決できた！（認証関連） 出来上がった、コードが短くて済んだ！ 出来上がった、コードがわかりやすい！ 上記もあって、使っていて楽しい！ｗ Fabric を使ってみる！ 前提条件 OSシステム環境のPythonに影響を及ぼさない pyenv + virtualenv Linux (CentOS 6) fabric シス
![[Python] Fabric を pyenv + virtualenv 環境で使ったら楽しかったよ！](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6e6e83d40844dd5c1c931f238f27fc5ac6e32792/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblogger.googleusercontent.com%2Fimg%2Fb%2FR29vZ2xl%2FAVvXsEj84BFoFZEIp6EhfI4y4nk2mf3Gi_FAba44TX5Jg4AvLLni-Ff30E7JnICYkoTETGKgHbFexR4WAVLLRZSvayxcvfYOd_1y7rsFylxxlvf04ByTQA8D79Vw_pY8igvOAqwlTWeHPJqL7ICo%2Fw1200-h630-p-k-no-nu%2Ffabric_pyenv.png)
セッションの進め方 1. 途中で休憩を10～15分程度を挟む予定 2. トイレ休憩はいつでもOK 3. 自由退席 4. デモにはExcel、Power BI、Microsoft Fabricを使用 注: 時間が長く、かつ、カバー内容が非常に広いため、不明点については別途質問して頂 いて構いません スピーカー紹介 Eiki Sui ※その他情報は最終ページ Fabric CAT(旧Power BI CAT) Customer Advisory Team Microsoft Fabricの製品チーム グローバルでFabricのサポート Microsoft Fabric
F5 NGINX Gateway Fabric
F5 Sites DevCentral Connect & learn in our hosted community F5 Labs The latest threat intel and research to help protect your apps MyF5 Your key to everything F5, including support, registration keys, and subscriptions Partner Central Research and support for partners LearnF5 Guidance, insights, and how to use F5 products Contact F5 Contact F5 Sales Talk to an F5 sales representative Contact F5 Su
Hyperledger Meetup Tokyo エンタープライズブロックチェーン基盤のひとつとしてのHyperledger Fabricの強みと課題
2020/6/11 Hyperledger Meetup Tokyoでしゃべった内容 Hyperledger Fabricの個性、およびユースケースの向き不向きを代表的なエンタープライズブロックチェーン基盤Quorum、Cordaと比較するかたちで紹介 また、Fabricに入門する際にどのように学…
Fabric.js History Operations (undo, redo) and Useful Tips Aug 15, 2019 08:25 · 699 words · 4 minute read javascript fabricjs Hello again, today’s subject is a javascript library called Fabric.js. I have worked with this library a couple of times in the past. However, you have to improvise while using the library features for advanced usages. I needed common features for my projects. Such as, histo
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
FabricとはMinecraft内でMODを動作させるのに必要となるMODローダー(前提MOD)の一つです。 更新がとても早く、スナップショットにも対応してくれているのが特徴。 この記事ではFabricとFabric APIの導入方法について解説していきます。 この記事について、なにか分からないことがあればコメントやTwitter@daisyukibで質問してください。
GitHub - danielmiessler/fabric: fabric is an open-source framework for augmenting humans using AI. It provides a modular framework for solving specific problems using a crowdsourced set of AI prompts that can be used anywhere.
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