並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 5 件 / 5件

新着順 人気順

Researchの検索結果1 - 5 件 / 5件

  • toitta(トイッタ) - ユーザーの声に向き合える発話分析ソリューション

    ユーザーの声を大切にする すべての組織のために。 toitta(トイッタ)は、デザインリサーチ・マーケティングリサーチに携わるチームのために考案された、インタビュー後の発話分析を支援するソリューションです。 リサーチを通してインサイトの発見・仮説の精緻化を実現するまでのプロセスにひそむ課題を、「生成AIを活用した発話の構造データ化」で解決します。 インタビューの録画・音声データをAIで処理し、データを分析しやすい形に整えることで、ハードルの高いインタビュー分析を強力にサポートします。

      toitta(トイッタ) - ユーザーの声に向き合える発話分析ソリューション
    • バグバウンティにおけるおすすめの学習コンテンツまとめ(YouTube編) - blog of morioka12

      1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、バグバウンティの学習に活かせるおすすめの YouTube チャンネルと「Live Bug Bounty Hunting」の動画について、まとめて紹介します。 1. 始めに 2. おすすめの YouTube チャンネル Top 5 NahamSec STÖK Bug Bounty Reports Explained Critical Thinking - Bug Bounty Podcast InsiderPhd 3. 「Live Bug Bounty Hunting」の動画 NahamSec Live Recon: Hacking Dell's Bug Bounty Program Live Recon: Hacking Tinder's Bug Bounty Program (with @Rhynorater) Live R

        バグバウンティにおけるおすすめの学習コンテンツまとめ(YouTube編) - blog of morioka12
      • イギリスの政権交代|三春充希(はる) ⭐第50回衆院選情報部

        今年7月に行われたイギリスの総選挙では労働党が勝利をおさめ、14年ぶりの政権交代がおこりました。この出来事はどのように理解されるのでしょうか。また日本の選挙を考えるうえで、ここからどのような洞察が得られるのでしょうか。若干の検討を行ったのでその結果をまとめました。 獲得議席数 まずは全体の議席がどれほど動いたのかを振り返るとともに、登場する主要な政党を確認してみましょう。図1に前回の選挙(2019年イギリス総選挙)の議席数を、図2に今回の選挙(2024年イギリス総選挙)の議席数をそれぞれ示しました。 図1. イギリス総選挙(2019年)獲得議席数 図2. イギリス総選挙(2024年)獲得議席数 なお、議長のリンジー・ホイル氏を労働党に数える場合、労働党の議席は1つ多くなります。イギリス下院では議長は無所属となるのが慣例で、ホイル氏はそのため2019年に労働党を離れました。この図では「その他

          イギリスの政権交代|三春充希(はる) ⭐第50回衆院選情報部
        • アルツハイマー病に関連する有害タンパク質を点鼻スプレーで除去し認知機能を改善する治療法が発表される

          テキサス大学医学部ガルベストン校(UTMB)の研究者たちが、アルツハイマー病や認知症などの神経変性疾患について、鼻にスプレーを噴霧するだけで認知機能を改善する治療法を発表しました。 New Breakthrough in Alzheimer’s Research: UTMB Researchers Develop Nasal Spray Treatment for Alzheimer’s Disease https://www.utmb.edu/news/article/utmb-news/2024/07/03/new-breakthrough-in-alzheimer-s-research--utmb-researchers-develop-nasal-spray-treatment-for-alzheimer-s-disease Nasal tau immunotherapy clea

            アルツハイマー病に関連する有害タンパク質を点鼻スプレーで除去し認知機能を改善する治療法が発表される
          • 機械学習で従来の3500倍以上高速かつコストが10万分の1に抑えられる気象予測モデル「NeuralGCM」をGoogle Researchが公開

            Googleの研究部門であるGoogle Researchが、地球の大気をシミュレートする機械学習モデル「NeuralGCM」を開発したことを発表しました。このモデルは、従来の物理ベースのモデリングと機械学習を組み合わせることで、シミュレーションの精度と効率を向上させており、2〜15日間の天気予報において従来のモデルよりも正確な結果を出し、過去40年間の気温をより正確に再現することができます。 Fast, accurate climate modeling with NeuralGCM https://research.google/blog/fast-accurate-climate-modeling-with-neuralgcm/ Google AI predicts long-term climate trends and weather — in minutes https://w

              機械学習で従来の3500倍以上高速かつコストが10万分の1に抑えられる気象予測モデル「NeuralGCM」をGoogle Researchが公開
            1