囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行 その理由とは？：週末エンプラこぼれ話（1/4 ページ） 人間の能力をAIが完全に上回りつつある「囲碁」の世界。最近では、AIを活用した研究を行う棋士も増えているそうだが、その裏側でAWSが若手棋士の中で大流行しているという。一体何が起こっているのだろうか。 ここ数年、将棋や囲碁といったボードゲームの世界では、AI（人工知能）の能力が人間を上回りつつある。特に、Alphabet傘下のDeepMindが開発した囲碁AI「AlphaGo」は、世界のトップ棋士を次々と破ったことで、昨今の人工知能ブームの“火付け役”となったのは記憶に新しい。 最近では、プロ棋士たちも研究にAIを使い始めているが、その影響で、若い囲碁棋士たちの間で今「AWS（Amazon Web Services）」を利用する人が急速に増えているのだという。一体何が起きている
みなさんBlenderやってますか?? 私は大好きです。 どうも花田です。前にもBlenderについて書きましたが、今回は挫折した、若しくはBlender分からんッッ！ って人に話します。 Blender日本語で解説してくれている人いるよ～ います。 中でも、本当に本当に初期にお世話になった人たちを2人紹介します。 M design - YouTube 話してくれる声は少なめで、動画を止めてゆっくり進めていく方式です。 情報量が少なく、作っている動画なので見よう見まねでできました。 3D Bibi - YouTube 簡単なモデルを細かく教えてくれるため、モデルが挫折しない。 YouTubeでBlenderで検索すると他の動画も沢山出てきます。 作りたいものを作りたいんだ！ 作りたいものを検索しても、日本語版が出てこない… 英語版を見て、挫折してしまった人も多いのではないでしょうか。 Bl
2018年1月3日にCPUに関連する3つの脆弱性情報が公開されました。報告者によるとこれらの脆弱性はMeltdown、Spectreと呼称されています。ここでは関連情報をまとめます。 脆弱性の概要 報告者が脆弱性情報を次の専用サイトで公開した。 Meltdown and Spectre (またはこちら) 3つの脆弱性の概要をまとめると次の通り。 脆弱性の名称 Meltdown Spectre CVE CVE-2017-5754（Rogue data cache load） CVE-2017-5753（Bounds check bypass） CVE-2017-5715（Branch target injection） 影響を受けるCPU Intel Intel、AMD、ARM CVSSv3 基本値 4.7(JPCERT/CC) 5.6(NIST) ←に同じ PoC 報告者非公開 論文中にx
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
なぜ動くか？ ここ最近、技術者と名乗る人々と会話して思うのが、「なぜ動くか」ということを知りたいという興味が失われているということです。 問題 例えば、下記の書籍を紹介します。 「ネットワークはなぜつながるか」という本で、あらゆる技術者に読んでほしいと思っています。目次は以下のようになっています。 ブラウザにURLを入力してからWebページが表示されるまでの道筋をたどりながら、その裏側で働くTCP/IP、LAN、光ファイバなどの技術を説明していきます。インターネットを通ってサーバーまで行って帰ってくる道筋の途中には、今のネットワークの主要な技術要素が全部あります。そこでの機器やソフトウエアがどのように動き連携しているのかを探検すればネットワーク全体の動きがわかります。 第2版では、全体の構成を見直し、探検の途中で、今、ネットワークのどの部分にいるのかを明確にしました。また、各技術の基本的な
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
ChatGPTで騒いでる場合じゃない。 AI研究者が｢FlexGen｣をゲームチェンジャーと呼ぶ理由
ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては｢ちょっと沸きすぎ｣のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も｢FlexGen｣と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを｢従来の100倍高速に動かせる｣上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： ｢Google翻訳｣と｢大規模言語モデル｣は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP
日本の工業力の高度化ってなんで止まったんだろう
アメリカが凄いのは疑いようがないが、日本がどうしてアメリカに肩を並べられるほど高度な工業力にならなかったのかが気になっている。 iPodはホイールの使い心地に極振りし、あの当時はまだ余力はあったように思う。 iPhoneが出て部品の割合が日本製が多かったことがあり、差別化の要因はソフトウェアと言われた時代があったが、 今はAppleが独自に作っている半導体が差別化要因になった。 GoogleもAppleほど上手くできていないが、独自半導体が差別化要因になった。 日本の場合、ガラケーと言われていた頃は、各社独自技術を詰め込んでいて差別化していた。 ソフトウェアに関しても、数字を入力するとリンク先に飛べるというのは、日本人には古臭く感じるだろうが、 インドだとQVGAが主流でありKaiOSに取り入れられようとしてる。 QRコードや絵文字もルーツをたどれば日本だ。 探せば日本からというのはあるが
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
スタートアップやプロダクトの成功に必要な「アイデア×プロダクト×実行×チーム×運」の 5 つの項目について解説した概要のスライドです。急成長するプロダクトの初期に役立てていただければと思います。 プロダクトマネージャーやスタートアップの CEO の方向けにどうぞ。 ※ Japan Product Manager Conference 2016 の登壇資料です
夜な夜なBlender生活の始め方
はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次
みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの １ 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは １年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2020-07-04 08:30 Linuxの生みの親であるLinus Torvalds氏は5月、Linuxカーネルメーリングリスト（LKML）で、次期バージョンである「Linux 5.7-rc7」の最近の開発状況について説明した。同氏はその中で、「15年ぶりに自分のデスクトップをIntelベースではないマシンにした」と述べている。最新の開発用マシンには、「AMD Threadripper 3970X」が搭載されているという。しかし、CPUがどれだけ高速でも、コンピューターの性能はそれだけでは決まらない。筆者は同氏にインタビューして、新マシンの詳しい構成を聞いてみることにした。 まず、同氏は既に新しいマシンのパフォーマンスに感動しているという。 「『allmodconf
昨年、メルカリのようなサービスを、10万円で作る方法を考えてみるというnoteを書いたところ、6万回近く読んでいただけました。ノーコードというプログラミングのコードを書かずにいろいろなwebサービスやアプリを作れるツール群についてのnoteだったわけですが、その中に下記のようなツイートを貼り付けていました。 メルカリみたいなサービスを作ってみたhttps://t.co/lXe5towLjp 決済はできないようにしてるんだけど、実はこれ 一切コードを書かずに作ってます。 これから新規サービスを始める方は、プログラムを書いて作るか、ツールを使って作るかよく考えた方がいいかも。 pic.twitter.com/CzjpEil1Px — しんじ🇻🇳NoCodeスクール (@__shinji__) October 14, 2019 こちら、Bubbleというノーコードツールを用いて作ったのですが
長文日記
これまでSPHによる流体シミュレータなどを手掛けてきたThiago Costa氏が新たに開発を手掛ける物理エンジン「Lagoa Multiphysics」ver1のティザー映像が公開され、あまりのクオリティの高さに大きな注目を集めています。（※ 参考リンク：SPHが使用されたスプライトのCM映像） ゲームとは直接関係の無い話ではありますが、GPGPUの高性能化などもあり、いずれこういった品質のゲームが登場する時代が来るかもしれないと考えると非常に夢が膨らむ映像と言えそうです。 Lagoa Multiphysicsでは粒状マテリアルでのクオリティの高い摩擦演算が可能になっており、体積を保つ流体に、弾性構造、塑性変形なども実現されているとの事で、技術世代的な意味でも信じられない程のどえらい事がしれっと実現されています。 さらにレンダラには10年ほど前に革新的なGIレンダラとして注目を集めたAr
最近フロントエンドでfacebook/reactをずっと使っている。世界的には一部のエンジニアの間で流行っているのだが、国内だとqiitaのタグ等を見てもどうも少ない。みんなもっと使うべきだと思うので、宣伝かねて意見をまとめてみる。 複雑化するデータバインドに対する懸念 MVWのVに対して思いを馳せると、だいたい次のことに行き着く。すなわち、「ある構造体の入力に対して、必ず一意なビューを生成したい」 {items: [1, 2, 3]} を入力とすると、 1, 2, 3のli要素になってほしい。これは単純な例だから問題に成り得ないように見えるが、アプリケーション全体の状態を一つのjsonとして定義し、 そこから常に0から組み立てればアプリケーションの健全性が確保できると考えたことはないだろうか？ 現実の問題 UIのだいたいの状態は遷移で表現される。遷移の差分をプログラマが記述する。jQue
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話：「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”（1/5 ページ） 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局（NASA）が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋
もともとWindowsを利用していた筆者ですが、MacBook ProがRetina化した際にMacユーザーデビューし、そこからMacを愛用していました。しかし、この度Windowsへ戻ることにしました。理由を紹介します。 なぜWindowsに戻るのか 理由は2つ。Catalinaが酷すぎるから、そしてMacBook Pro 2018が酷いから。 Catalinaは筆者の環境では作業中に突然電源が落ちたり、レインボーサークルが表示され操作不能になったり作業や仕事がままならないときが多くありました。Mojaveではこのような症状は一切起きなかったので、これはCatalinaの問題かと思います。 MacBook Pro 2018は熱が酷いです。ノートパソコンな故ある程度排熱が厳しい面がありますが、フルパワーで使うとCPU温度が100度を超えるときが頻繁にありました。その状態で使い続けると電源が
ケンタッキーフライドチキンが「KFConsole」を正式発表。嘘じゃなかった、チキンを熱々に温められるゲーミングPC - AUTOMATON
ケンタッキーフライドチキンのゲーム部門KFC Gamingは12月23日、かねてより予告していた新型ゲーム機「KFConsole」を正式発表した。先日には、12月18日にリリースすると予告されていたが、実際には同日からカウントダウンが開始し、今回の発表となった。 KFConsoleは、今年6月から予告されていた新型ゲーム機。KFCのバーレル容器を思わせる筐体に、クロック周波数11GHzという謎のZinger製プロセッサを搭載、さらにチキンを焼けるチキンチャンバーまで内蔵するという嘘くさい仕様が明かされ、KFC Gamingお得意のジョークだろうと思われていたが、実際に製品にしてしまうようだ。 今回披露されたトレイラーでは、筐体のデザインがやや変更され、ディスクドライブも無くなってはいるものの、チキンチャンバーは引き続き搭載する製品の様子が見て取れる。このKFConsoleは、実のところはP
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
NVIDIA の技術が任天堂の新ゲーム機「Nintendo Switch」に採用されました | NVIDIA
新しいゲーム機Nintendo Switchについてすぐにわかることは、遊んでいてとても楽しい、ということです。素晴らしいグラフィックス、多数のゲームタイトル、そして驚くべきパフォーマンスで、「Nintendo Switch」は、何時間プレイしても飽きることのないインタラクティブなゲーム体験を提供するでしょう。 しかし、このような楽しいゲーム機の開発には、高度なエンジニアリング技術を要しました。任天堂との共同開発において、NVIDIAは500人年もの労力を、新しいゲームプラットフォームを作りあげるために、あらゆる面に注ぎ込みました。アルゴリズム、コンピュータアーキテクチャ、システムデザイン、システムソフトウェア、API、ゲームエンジン、周辺装置といった、新しいゲーム機を創るために必要な一つ一つの要素全てを任天堂と協力して一から再考、再設計することが、任天堂からお客様に対して家でも外でも変わ
そうだったのか！ よくわかる process.nextTick() node.jsのイベントループを理解するshigeki_ohtsu
今回はStable Diffusionでリアル系イラストを生成できるモデルを紹介します。 Stable Diffusionではどのようなモデルを使用するかによって、生成される画像のクオリティが大きく変わりますので、モデルの選択は重要な要素となります。 本記事で紹介するモデルは、どれも実写と見分けがつかないほどハイクオリティなイラストを生成できますので、ぜひ試してみてください。
ゴールデンウィークが迫るなか、友人から「作業用のごっついPCを自作するから取材してみない？」と連絡あった。 その友人は映像制作を行なっており、名前を岡田太一という。深夜のアニメフィーバータイムで流れるCMや大人の事情でいえないけど、みんな見たことがありそうな映像に多々関わっている。代表的なものは、Google Chrome: Hatsune Miku (初音ミク)。これはASCII.jp読者ならば多くが見ているものだろう。 上の映像が「Google Chrome: Hatsune Miku (初音ミク)」のTV CM。公開日に岡田氏とお酒を飲んでいたところ「ようやくいえるぞーこれやってたんだよー！」と言われた。なお筆者、このとき岡田氏が映像の仕事してると初めて知った。元は同人誌方面での出会いであった。というか、このときまではTwitterで女体の神秘について語り合う間柄だったわけだが……。
Googleでも検索できない領域を検索する１１の方法 管理人 @ 7月 5日 01:57am 検索Tips, 検索エンジン 「dark web」「deep web」とは、検索エンジンの巡回プログラムが通常は入手できない情報群のことを言います。 AskReaMaor.comの「8 Ways for Searching the Dark Web – Beyond Google!」にて、「dark web」「deep web」を検索できる検索エンジンが紹介されています。そこで紹介されている検索エンジンに加え、ある領域において、Googleよりすぐれている検索エンジンをいくつか紹介します。 Dogpile 一つの検索ボックスで、Google、MSN、Yahoo、Askのビッグ４から検索できる。ビッグ４で検索できないページは“dark”な領域ということになります。 Clusty 他の検索エンジンがイ
かわなえ@イラスト on Twitter: "Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)"
Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)
「神の一手」の裏側に。 2021年、3月23日。 将棋界に、衝撃が走った。 ある対局で、彼の放った「4一銀」。 それは、人類には指せない「神の一手」と言われた。 なぜ彼は、そこまで強いのか？ その鍵は、将棋ソフトを用いた独自の研究にある。 ハイスペックなCPUを用いたコンピューターで 膨大な手数を読むことにより、 最善手を導き出すのだ。 将棋の真理に、辿り着くために。 人間の限界に、挑むために。 この競技への熱き想いが、彼をかりたて、突き動かす。 情熱と生きる人へ。 Sota Fujii×AMD 藤井聡太×AMD 将棋棋士の藤井聡太さんが、AMDのブランド広告に出演。 AMDを搭載したPCで、日頃の将棋研究に励むなど、 以前よりAMDユーザーであったことから、このオファーは実現しました。 近年、将棋界ではAIソフトを活用したトレーニングが常識となり、 AIの力を最大限に発揮するための環境が
【Visual Studio Code】1.0 GAリリース予定日、決定！ - 好きな技術を好きと言える幸せ - AYA TOKURA BLOG - Site Home - MSDN Blogs
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？
回答 (9件中の1件目) 質問に間違いがありますね。 2000個のコアが入ったGPUなんかありません。企業の広報は違った(間違った)方法で計算して数字を大きく見せています。 Radion 6900XTの本当のコア数(DCU)は、5120個ではなく、40個です。こちらでダイの写真を確認でき、4*5のコアが2グループあります。 各コア(DCU)には32レーンのSIMDユニットが4つあり、各コアには並列に動作する32 bitの浮動小数点演算ユニット(FMA)が128個あり、チップ全体としては32 bitのFMAが5120個同時に動きます。 Zen2とZen3のCPUコアはどちらも256...
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
日経クロステック（xTECH）
ニュース解説 堺市・川崎市・さいたま市で定額減税の誤記載判明、いずれも富士通Japan製パッケージ 2024年6月に始まった所得税・住民税の定額減税を巡り、複数の政令指定都市の事務処理で相次いで誤りが判明している。堺市は2200人、川崎市は9927人、さいたま市は4343人に誤った税額などを記載した納税通知書を発送していた。2024.06.24
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
インプレスのビジネスWebThink ITWeb担当者Forumインプレス総合研究所IT Leadersドローンジャーナルインプレスの本と雑誌デジタルカメラマガジンできるネットインターネット白書ARCHIVESSmartGridフォーラムネットショップ担当者フォーラムImpress Business LibraryインプレスセミナーDIGITAL X（デジタルクロス）インプレスブックスNextPublishingRittor Musicリットーミュージック楽器探そう!デジマートTシャツPOD T-OD立東舎山と溪谷社山と溪谷オンラインCLIMBING-NET近代科学社近代科学社Digitalイカロス出版AIRLINEwebJディフェンスニュース通訳翻訳ジャーナルJレスキューWebイカロスアカデミーMdNMdN BooksMdN Design InteractiveICE天海社Comic c
西川善司の3Dゲームファンのための「ラブプラス」グラフィックス講座 DSの3D能力を超えた5,000ポリゴンキャラクターをレンダリングする技術に迫る - GAME Watch
西川善司の3Dゲームファンのための「ラブプラス」グラフィックス講座 DSの3D能力を超えた5,000ポリゴンキャラクターをレンダリングする技術に迫る 会場：ＫＯＮＡＭＩ本社 本連載は、センセーションを与えた3Dゲームグラフィックスにスポットをあてていく連載である。 本連載ではこれまではどちらかと言えばハイエンド技術ばかりに目が向けてきたわけだが、PS3やXbox 360といったハイエンド現行機が普及期/熟成期に突入した今は、そうしたホットトピックに巡りあう機会が減ってきたように思える。これは、全体的な技術の底上げが行なわれてきたと言うことであり、喜ばしい反面寂しい気もする。 そんなわけで、これからは、アーティスティックな方向性で一工夫ある斬新な表現や、ユニークなアプローチの技術にも目を向けなければ、と思っていた矢先に、注目せざるを得ないタイトルと遭遇した。 それが今回取り上げる「ラブプラ
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