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algorithmの検索結果(絞り込み: 3 users 以上)22216 件中 1 - 40 件目

  • AIが描いた絵の著作権は、誰が持つのか Midjourney画像の扱いを考える(要約)

    呪文を入れると完成度の高い絵を生成してくれる、AIベースのサービス「Midjourney」が人気だ。このMidjourneyと著作権の関係について考えてみた。

    AIが描いた絵の著作権は、誰が持つのか Midjourney画像の扱いを考える(要約)
    • Midjourneyで思い通りの画像を出すヒント|shi3z|note

      GPT-3とかDALL-Eとか、もちろんMidjourneyとかもそうだが、こういうAIの特性を理解して自分の思い通りのことをさせる技術を「プロンプトエンジニアリング」と呼ぶ。 この記事では、Midjourneyをもっと使いこなしたい人のためにMidjourneyをうまく操作するための呪文を紹介する。 1)画風をコントロールする画風をコントロールする呪文 以下のような文章を冒頭につける a photo of 写真のような表現がでてくる a portrait of 人物写真が出てくる a detailed oil painting of 非常に精緻な絵が出てくる a detailed water painting of 水彩画が出てくる a sketch of 少し抽象的なイラスト風の表現になる a cartoon of 漫画風の表現になる a illustration of イラストレーシ

      Midjourneyで思い通りの画像を出すヒント|shi3z|note
      • AtCoderの社長のままトヨタ自動車にアルゴリズムグループを作った話 - chokudaiのブログ

        2022年1月より、トヨタ自動車 デジタル変革推進室 に主査(担当部長)としてジョインし、6月より、アルゴリズムグループを新設しました。 (22/08/09 11:40追記) アルゴリズムグループについての情報は以下のページにあります!!! (追記おわり) atcoder.jp 「なんで急にそんなことやってるの?」、「AtCoderの業務に集中しろよ!って思う人もちょこちょこいると思うので、そのあたりの考えを、AtCoder社長としての立場で書きたいと思います。 AtCoder・chokudaiを知らない人のための情報 ここは知ってる人は飛ばしてください。 AtCoder 2012年から提供されている、プログラミングコンテスト(競技プログラミング)のサービスです。年間70回程度のコンテストをオンラインで開催しており、世界中から40万人のユーザが登録・参加しています。 chokudai At

        AtCoderの社長のままトヨタ自動車にアルゴリズムグループを作った話 - chokudaiのブログ
        • ネットワークの混雑を制御するアルゴリズムに「公平な通信を提供しきれない」という問題があることが判明

          2022年7月2日に発生したKDDIの通信障害では、多数の端末からアクセスが集中したためにネットワークで輻輳(ふくそう)が発生し、KDDIのモバイル通信などを利用しづらい状況が長時間にわたり続きました。輻輳について行われた新たな海外研究で、本来あらゆるユーザーが公平にネットワークへアクセスできるよう管理するアルゴリズムに偏りがある可能性が指摘されました。 Researchers discover major roadblock in alleviating network congestion | MIT News | Massachusetts Institute of Technology https://news.mit.edu/2022/algorithm-computer-network-bandwidth-0804 マサチューセッツ工科大学の研究者らによると、Googleが開発

          ネットワークの混雑を制御するアルゴリズムに「公平な通信を提供しきれない」という問題があることが判明
          • 仕事で出会ったアルゴリズムたち - estie inside blog

            こんにちは。@kenkoooo です。 教科書に載っているようなアルゴリズムって勉強しても仕事では全然使わない、と見せかけて意外と使うなぁと感じたので、仕事で見たことがあるアルゴリズムをいくつか紹介します。 広告を配信したい! あなたはウェブサービスの会社で働いています。サービス利用者のユーザーに広告を配信することで、広告主からお金をもらっています。 あなたは今から広告主からもらった広告をユーザーに配信します。 広告主が 社います。 広告主 は広告を 人に配信したいです。 配信対象となるユーザーが 人います。 ユーザー は広告主 の広告は受け取りを許可しています。 ユーザー は、合計 件までしか広告を受け取りたくないです。 上記のような条件の中で、どのように広告を配信したら良いでしょうか? 条件を整理する 条件を整理してみましょう。 各ユーザーごとに、受け取りを許可している広告主がいます。

            仕事で出会ったアルゴリズムたち - estie inside blog
            • 深見太一@クラス会議で世界を変える on Twitter: "娘から昨夜聞いたびっくりな事実 Googleカメラに宿題をかざすと答えをきちんと導いてくれる Google側に宿題ってタブがあるってことはかなりの数この機能が使われているってことだよね こんな時代に宿題を出す意味をしっかりと… https://t.co/lBFi2fYWOM"

              娘から昨夜聞いたびっくりな事実 Googleカメラに宿題をかざすと答えをきちんと導いてくれる Google側に宿題ってタブがあるってことはかなりの数この機能が使われているってことだよね こんな時代に宿題を出す意味をしっかりと… https://t.co/lBFi2fYWOM

              深見太一@クラス会議で世界を変える on Twitter: "娘から昨夜聞いたびっくりな事実 Googleカメラに宿題をかざすと答えをきちんと導いてくれる Google側に宿題ってタブがあるってことはかなりの数この機能が使われているってことだよね こんな時代に宿題を出す意味をしっかりと… https://t.co/lBFi2fYWOM"
              • 地球の自転が高速化して「負のうるう秒」が来そう。Google、Amazon、Metaは猛反対

                地球の自転が高速化して「負のうるう秒」が来そう。Google、Amazon、Metaは猛反対2022.08.03 23:0057,721 satomi Tags : 企業グーグルMetaAmazon地球 なんせ1秒減らす「負のうるう年」は初めて。やれる気がしません。 年末カウントダウンで午前零時を2回カウントすることで1秒加え、自転速度と協定世界時(UTC)の誤差を埋めてきた「うるう秒」に異変が生じ、地球自転が高速化に一転。午前零時をスキップして1秒引く調整が叫ばれるなか、「1秒足すだけでも世界中のシステムがパニックだったのに、1秒引いたらどうなっちゃうの⁉」という不安がIT業界に広まり、Google、Amazonに次いでMeta(メタ、旧Facebook)も「うるう秒やめようぜ」と言い出しています。 うるう秒は1972年以降27回行なわれていますが、地球の自転スピードが遅くなるのに合わせ

                地球の自転が高速化して「負のうるう秒」が来そう。Google、Amazon、Metaは猛反対
                • The Illustrated TLS 1.3 Connection

                  In this demonstration a client connects to a server, negotiates a TLS 1.3 session, sends "ping", receives "pong", and then terminates the session. Click below to begin exploring. The client begins by generating a private/public keypair for key exchange. Key exchange is a technique where two parties can agree on the same number without an eavesdropper being able to tell what the number is. An expla

                  • 数学を愛する会 on Twitter: "迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL"

                    迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL

                    数学を愛する会 on Twitter: "迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL"
                    • けんすう on Twitter: "これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持… https://t.co/XHYQ45uX29"

                      これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持… https://t.co/XHYQ45uX29

                      けんすう on Twitter: "これはフォロー / フォロワー時代の終焉の途中経過だと思っていて、、 TikTokやYouTubeのように「アルゴリズムでプラットフォームが見せたいものを見せる」ほうが、プラットフォームにとって有利なんですよね。 個人に力を持… https://t.co/XHYQ45uX29"
                      • 一意な識別子の生成でUUID/ULID/CUID/Nano IDなど検討してみた - Sweet Escape

                        最近、一意な識別子について検討することがあったのでその検討メモ。 一意な識別子とは つまり、重複しない、ユニークな識別子(Identifier, 以下id)のこと。ここではRDBのテーブルにおける主キーとして使うことを想定かつ前提としている。したがって、主キーの要件であるユニーク性を持ったidをどうやって生成していくか。 そんなのDBの連番でいいじゃんて話もあるがここではその話はせず、あくまでも一意な識別子をどう生成するかの話に絞る。 選択肢 一番有名だと思われるUUIDを筆頭にいくつかの選択肢がある。 UUID ULID CUID Nano ID 他にもTwitter発のSnowflakeとか今はDeprecatedになってるshortidなどがあるが、キリがないのでここでは上記の4種類だけで簡単に比較した。また、実際にはUUIDはバージョンによってSpecが異なるがここではバージョン4

                        一意な識別子の生成でUUID/ULID/CUID/Nano IDなど検討してみた - Sweet Escape
                        • NFTがゴミである理由

                          NFTがゴミである理由 NFTは著作権、翻案権をめぐる致命的な脆弱性をいくつも持っている。その大半は何の権利も所有者に与えない詐欺まがいの代物だ。そして複製可能でもある。NFTを扱うということは詐欺師と法律家を儲けさせるということだ。 NFTは著作権、翻案権をめぐる致命的な脆弱性をいくつも持っている。その大半は何の権利も所有者に与えない詐欺まがいの代物だ。そして複製可能でもある。NFTを扱うということは詐欺師と法律家を儲けさせるということだ。 俳優でテレビ・プロデューサーのセス・グリーンが、自身が所有する膨大なNFTコレクションに関連するキャラクターを用いて新アニメシリーズを企画していたが、5月、フィッシング詐欺に遭って4枚のNFTを奪われ、新アニメの制作がストップした。 グリーンは2021年7月に有名アート「BAYC」のNFTを購入し、この数ヶ月間、そのNFTにまつわる「権利」を基に自ら

                          NFTがゴミである理由
                          • 数学を愛する会 on Twitter: "ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi"

                            ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi

                            数学を愛する会 on Twitter: "ランダムな迷路を作って、最上部から地面までの最短距離を算出することで、落雷をモデル化できるらしい⚡️ https://t.co/YKCRblgtfi"
                            • 【重要】予測公開停止予定のお知らせ - 競馬AIゆま牧場

                              8月末をもって当サイト及びTwitterでの予測公開を停止します。 停止理由は「ゆまの利用者増加を支えきれなくなったため」です。 幸いなことにこの4年半の間で多くの人にゆまを利用いただけるようになりましたが、それに伴いオッズの低下も当然発生しました。(※1) 御存知の通り、競馬は同じ予想をしている人が増えるとオッズが下がり勝つのが難しくなります。 これまでオッズの低下をカバーするように予測性能の改善を行っていましたが、そろそろカバーできないレベルになりつつあります。(※2) このまま公開を続けていくと更にオッズが下がり、近々勝てない(勝つのが難しい)予測になりえます。 勝てない予想を提供することはポリシー上やりたくないので、その前に公開を終了することにしました。 今後は個人的に非公開のまま運用を続ける予定です。 オッズ低下がない状態、すなわち斤量ゼロの状態でどれだけのパフォーマンスが出るの

                              【重要】予測公開停止予定のお知らせ - 競馬AIゆま牧場
                              • プログラム解析入門、もしくはC/C++を安全に書くのが難しすぎる話

                                プログラム解析入門 もしくはC/C++を安全に書くのが難しすぎる話 Last updated: Jul 30, 2022 Kinuko Yasuda <@kinu>

                                プログラム解析入門、もしくはC/C++を安全に書くのが難しすぎる話
                                • 【競プロ】新人SEがAtCoderを始めて水色になった【色変記事】 - Qiita

                                  AtCoderで水色になりました。いわゆる色変記事です。 本記事では以下の4点について書きます。 競プロをしていて良かったこと・できるようになったこと 勉強したこと・改善案 レート推移や目標ラインの話 環境やマクロの紹介 最初に自己紹介すると、自分は情報系出身のSEで、現在は2年目です。 今年の頭に競プロをはじめ、先日水色になりました。 「プログラミング未経験から~」「50歳を超えて~」みたいな少数派ではないですし、「たったN回で達成!」「M年の苦闘の末に」みたいなドラマもありません。 普通に勉強しているエンジニアが競プロを半年間そこそこ頑張ったみたいな記事です。 バッググラウンドや参加回数については③で詳しく書きます。 なお、競技プログラミングについてザックリ知っている前提で書きます。 「競プロってなに?」「水色ってどのあたりなの?」という場合は が良くまとまっています。 ① 競プロをし

                                  【競プロ】新人SEがAtCoderを始めて水色になった【色変記事】 - Qiita
                                  • sqlglot/sql_diff.md at main · tobymao/sqlglot

                                    Semantic Diff for SQL by Iaroslav Zeigerman Motivation Software is constantly changing and evolving, and identifying what has changed and reviewing those changes is an integral part of the development process. SQL code is no exception to this. Text-based diff tools such as git diff, when applied to a code base, have certain limitations. First, they can only detect insertions and deletions, not mov

                                    sqlglot/sql_diff.md at main · tobymao/sqlglot
                                    • PyCaretとMLflowで機械学習の実験...

                                      こんにちは!nakamura(@naka957)です。 今回は様々な機械学習アルゴリズムの比較・モデル実装に加えて、行った実験記録の管理を簡単に行う方法をご紹介します。実施事項がたくさんありますが、PyCaretとMLflowの活用で少ないコード行数で簡単に実施できます。 PyCaretは機械学習モデルの実装を簡単に行えるOSSですが、PyCaretからMLflowを呼び出すこともでき、実験記録の管理も同時に行えます。PyCaretとMLflowについては、DATA Campusにも紹介記事があります。是非、参考にしてみてください。 【PyCaret】 ■ AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた〜モデル実装から予測まで〜 ■【続き】 AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた 〜結果の描画〜 【MLflow】 ■ MLflowの使い方 - 機械学習初心者にもできる実験記録の

                                      PyCaretとMLflowで機械学習の実験...
                                      • BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita

                                        ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI(ビジネス・インテリジェンス)の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作

                                        BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
                                        • 新山祐介 (Yusuke Shinyama) on Twitter: "GNU tar形式は実は展開するのにファイル数 nに応じたO(n^2)の時間がかかるアルゴリズムになっている。これは ".." をパス名に含むシンボリックリンクが悪用されて無関係な位置のファイルが改ざんされるのを防ぐため。.tar… https://t.co/QAGJ8N7G1f"

                                          GNU tar形式は実は展開するのにファイル数 nに応じたO(n^2)の時間がかかるアルゴリズムになっている。これは ".." をパス名に含むシンボリックリンクが悪用されて無関係な位置のファイルが改ざんされるのを防ぐため。.tar… https://t.co/QAGJ8N7G1f

                                          新山祐介 (Yusuke Shinyama) on Twitter: "GNU tar形式は実は展開するのにファイル数 nに応じたO(n^2)の時間がかかるアルゴリズムになっている。これは ".." をパス名に含むシンボリックリンクが悪用されて無関係な位置のファイルが改ざんされるのを防ぐため。.tar… https://t.co/QAGJ8N7G1f"
                                          • The tar archive format, its extensions, and why GNU tar extracts in quadratic time - Mort's Ramblings

                                            Date: 2022-07-23 Git: https://gitlab.com/mort96/blog/blob/published/content/00000-home/00014-tar.md (If you're here from Google and just need help with tar being slow: If you trust the tar archive, extract with -P to make tar fast.) A couple of days ago, I had a 518GiB tar.gz file (1.1 TiB uncompressed) that I had to extract. At first, GNU tar was doing a great job, chewing through the tar.gz at a

                                            • Ask HN: What are some cool but obscure data structures you know about? | Hacker News

                                              I'm very interested in what types of interesting data structures are out there HN. Totally your preference.I'll start: bloom filters. Lets you test if a value is definitely NOT in a list of pre-stored values (or POSSIBLY in a list - with adjustable probability that influences storage of the values.) Good use-case: routing. Say you have a list of 1 million IPs that are black listed. A trivial algor

                                              • まるで「生まれたての動物」、歩き方を自力で学ぶロボット犬

                                                試行錯誤しながら歩行方法を自力で学ぶロボット犬が発表された。強化学習はロボットが新たなスキルを習得し、現実世界にすばやく適応するのに役立つかもしれない。 by Melissa Heikkilä2022.07.20 14 2 6 この犬型ロボットは、まるで仰向けのカブトムシのように足をバタつかせている。だが、もがき続けること10分後には、寝返りを打つことに成功。30分後には、生まれたての子牛のようにふらつきながらも歩き始めた。そして1時間後には、確たる足取りで研究室内を誇らしげに歩き回るまでになる。 この四足歩行ロボットが特別な理由は、コンピューター・シミュレーションで歩行方法を教えなくても、すべての動作を自力で習得したからだ。 カリフォルニア大学バークレー校のダニジャ・ハフナーらの研究チームは、人工知能(AI)の手法の一種である強化学習を利用し、現実の世界でロボットに歩き方をゼロから教える

                                                まるで「生まれたての動物」、歩き方を自力で学ぶロボット犬
                                                • Film Grain Synthesis in AV1

                                                  Film grain synthesis in AV1 Published Nov. 3, 2019, updated Dec. 18, 2019. This page describes the film grain synthesis as defined in the AV1 film grain tool. Recently, there have been a lot of question on the film grain in AV1. Hopefully, this page can answer some of them. If you would like to get more information, you can follow links on this page or contact me directly. Motivation to preserve f

                                                  Film Grain Synthesis in AV1
                                                  • AIは権力を持たない人々に過剰な害をもたらす--Mozillaが警告

                                                    人工知能(AI)は、資産家や権力者、そして利益の拡大を目指す巨大テクノロジー企業にとっては素晴らしいものだ。しかし、それ以外の人々にとって、AIやAIが実現する自動化は有害なものになる可能性がある。非営利団体のMozillaは、米国時間7月18日に公開したレポートでそのように結論づけた。 「現実世界では、グローバルな権力システムの恩恵を受けていない人ほど、AIの有害性がもたらす影響を何度も、かつ不釣り合いなほど大きく受けている」と、Mozillaの研究者は「Internet Health Report 2022」で述べた。「自動化が世界規模で急速に進む中、私たちが目にしているのは差別と監視という深刻な危険性だ。透明性や説明責任は欠如し、重大な結果をもたらす意思決定が自動化に依存し過ぎている」 AIは実世界にある膨大な量の複雑なデータを使って訓練されたシステムで、これまで困難あるいは不可能だ

                                                    AIは権力を持たない人々に過剰な害をもたらす--Mozillaが警告
                                                    • 民主主義とか独裁とかってアルゴリズムが違うだけでしょ?という話 - 未翻訳ブックレビュー

                                                      新潮社「Foresight」での連載「未翻訳本から読む世界」が更新されている。 www.fsight.jp 今月は2022年4月に発売された『Spin Dictators』という本を紹介した。ロシアのプーチン大統領をはじめとする21世紀の独裁者たちを、世論の印象操作を行う専門家である「スピン・ドクター」をもじって「スピン・ディクテーター」と定義して分析する本である。 このブログには簡単なスピンオフ話を書こうと思っていたけれど、ちょうど同時期に読んだ成田悠輔の「22世紀の民主主義」についての感想を書き始めたら止まらなくなって、連載本編より長くなってしまった。以下、5000字近くある。ざっくり言うと、独裁がよいか民主主義がよいかって、将来は大した論点にならず、もっと重要な論点がありそうだ、という話である。では、どうぞ。 21世紀は民主主義国ほど経済成長が停滞している 無意識化・自動化する政策決

                                                      民主主義とか独裁とかってアルゴリズムが違うだけでしょ?という話 - 未翻訳ブックレビュー
                                                      • Googleコアアップデートとは?最新の傾向と個人ブログが取るべき対策を解説! - ブログ起業の教科書

                                                        Googleコアアップデートとは、Googleが検索エンジンのアルゴリズム(=検索順位の計算方法)を大きく変更するイベントのことです。(※コアアルゴリズムアップデートとも言います。) 検索エンジンのアルゴリズムのアップデート自体は、実は日々たくさん行われています。 Googleは検索エンジンを改善するために、AIの機械学習で年に3千回以上の小さなアップデートを行なっているそうです。 コアアップデートはその中でもかなり大きいアップデートで、年に数回実施されます。 直近では、2022年5月26日から6月9日にかけて展開されました。 ちなみに、過去の有名なアップデートは以下です。(名前だけでも知っておくと、周りからSEOに詳しい人だと思ってもらえますよ。笑)

                                                        Googleコアアップデートとは?最新の傾向と個人ブログが取るべき対策を解説! - ブログ起業の教科書
                                                        • ライブラリーに頼らずAIを自作、手を動かすことで理解が進む

                                                          仕事や学業で人工知能(AI)の知識が必要なことが増えてきた。AIを支える中心的な技術が機械学習だ。本特集では、AIの歴史と全体像から基本的な機械学習アルゴリズムのPython実装までを幅広く解説する。 機械学習のアルゴリズムは難しい…という印象をもたれがちですが、基本的なアルゴリズムは比較的シンプルなので、それほど難しくありません。 そこでこのPart 3では、scikit-learnなどのAIライブラリを使わずに、Pythonで線形回帰とk平均法を実現する方法を説明します。これらのアルゴリズムの実装方法はいくつかありますが、ここでは基本的な仕組みがよくわかるように、簡易的な方法で実装することにします。 線形回帰を実装してみよう 線形回帰の中でも最もシンプルな「単回帰」を実装してみます。 単回帰では、最小二乗法を使って、散布図の各データからの距離の2乗の総和を最小にする直線の式を求めます(

                                                          ライブラリーに頼らずAIを自作、手を動かすことで理解が進む
                                                          • 概念の誕生から実用化まで、「ゲームブック」で理解する暗号アルゴリズム

                                                            1993年、ブルース・シュナイアーが『Applied Cryptography』という著書を世に送り出した(直訳すれば「応用暗号学」、邦訳は『暗号技術大全』、2003年)。暗号技術を用いるアプリケーションの作成を考えている開発者とエンジニアを対象とした本である。 2012年頃には、ケニー・パターソンとナイジェル・スマートが、同じ読者層を対象として「Real World Crypto」という年次大会を開始した。では、応用暗号学といい、現実世界の暗号学といい、それは何を指しているのだろうか。暗号学には何種類もあるということだろうか。 理論暗号学と現実世界の暗号学 この問いに答えるには、まず理論上の暗号学、つまり暗号作成者と暗号解析者が取り組む暗号学を定義しなければならない。扱うのは、たいていが大学などに所属する学術界の関係者だが、なかには産業界、あるいは政府機関の代表もいる。暗号についてあらゆ

                                                            概念の誕生から実用化まで、「ゲームブック」で理解する暗号アルゴリズム
                                                            • 因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog

                                                              こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統

                                                              因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
                                                              • 米国立標準技術研究所(NIST)、4つの「ポスト量子暗号」アルゴリズムを選択

                                                                米国立標準技術研究所(NIST)は、量子コンピュータからの攻撃にも耐え得る暗号化ツールとして4つのアルゴリズムを選択した。同組織は2024年に「ポスト量子暗号」標準を公開する計画だ。 米国立標準技術研究所(NIST)は7月5日(現地時間)、量子コンピュータからの攻撃から機密データを保護することを目的とするアルゴリズムとして4つの暗号化ツールを選択したと発表した。 商務省下でサイバー標準を開発するNISTは2016年から、従来の公開鍵暗号に代わる強力な「ポスト量子暗号」(または「量子耐性暗号」)と呼ぶ標準の採用に取り組んでおり、2024年には標準を公開する計画だ。 今回発表したのは、CRYSTALS-Kyber、CRYSTALS-Dilithium、FALCON、SPHINCS+の4つのアルゴリズムの選択。 ジョー・バイデン米大統領は5月、量子コンピュータが実用化されるまでに既存の暗号を強化

                                                                米国立標準技術研究所(NIST)、4つの「ポスト量子暗号」アルゴリズムを選択
                                                                • ファイル書き込みをするプログラムで気をつけた方がよいこと | IIJ Engineers Blog

                                                                  この記事について この記事では、ファイルに書き込みを行うプログラムを実装する時の注意点について説明します。 ファイル書き込みは、プログラミングにおいて比較的よく利用される機能でありながら、実装時に注意していないと、システムクラッシュ(意図しない電源の喪失や OS のクラッシュ等)後にファイル上のデータが整合性を失う可能性、平たく言えば、データが破損する場合があります。 今回の主な内容はトランザクションに関連する事柄で、ご存知の方からすると当たり前と思われることだと思われますが、執筆者がプログラミングの勉強を始めて以降知らない期間が長かったことと、他にもご存知ない方がある程度いらっしゃるのではないかと思ったため、このように記事にさせていただきました。 また、ここで説明する注意点は、クラッシュ後にデータの整合性が重要でない場合は、気を付ける必要がないものであることを先に書いておきます。 先にこ

                                                                  ファイル書き込みをするプログラムで気をつけた方がよいこと | IIJ Engineers Blog
                                                                  • 非同期処理を使いこなそう ! - 第 1 回 非同期処理ってなんだろう ? - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS

                                                                    皆さんこんにちは。プロフェッショナルサービス本部のデジタルトランスフォーメーションチームでマネージャーをしています堀場です。 さて、いきなりですが、先日、ふと、頭に思い浮かんだ単語があります。それがこちら。 「機能」「情報」「連絡」「手順」「時間」・・・ 25 年以上前に覚えた単語がふと出てきたわけで・・・・この後、何が続くかご存知でしょうか ? 答えは、「論理」「暗号」です。 これは、モジュール強度 (または凝集度) の段階を表すもので「暗号」は凝集度が低く「機能」がもっとも高いと定義されています。なぜ、思い出したのかは謎です。ちなみに、10 年前の資料ですが IPA が提供している IT 人材育成用の汎用コンテンツ の 講義ノート に簡単な解説がありましたので興味がある方は読んでみてください。 凝集度が高いほど、堅牢性、信頼性、再利用性が高く、コードの読みやすさなどの点で好ましく、凝集

                                                                    非同期処理を使いこなそう ! - 第 1 回 非同期処理ってなんだろう ? - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
                                                                    • 【連載】Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン

                                                                      競技プログラミング大会・AtCoderのレッドコーダーであるE8さんが、アルゴリズム発想のキホンをレクチャーします。

                                                                      【連載】Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン
                                                                      • Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン(12) アルゴリズムの基本用語 - 「グラフ」とは?

                                                                        皆さんは「グラフ」という言葉を聞いて何を思い浮かべますか。Excel の折れ線グラフや棒グラフを想像する方が多いことでしょう。しかしアルゴリズムの文脈では、グラフは「モノとモノを繋ぐ関係」のことを指します。今回は、グラフの基本について整理した上で、どんな問題をグラフで表すことができるのかを紹介します。 グラフとは グラフは、モノとモノを繋ぐ関係を表すネットワーク構造のようなものです。グラフは頂点と辺からなり、頂点はモノを、辺は繋がりを表します。イメージしづらい場合は、鉄道路線図の駅を頂点、線路を辺と考えると良いでしょう。なお、頂点同士を識別するため、各頂点には 1、2、3…… と番号が付けられることが多いです。 無向グラフと有向グラフ 下図左側のように、辺に向きが付いていないグラフを「無向グラフ」と言い、下図右側のように、辺に向きが付いているグラフを「有向グラフ」と言います。例えば、一方通

                                                                        Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン(12) アルゴリズムの基本用語 - 「グラフ」とは?
                                                                        • GitHub - codemix/deprank: Use PageRank to find the most important files in your codebase.

                                                                          Deprank Deprank uses the PageRank algorithm to find the most important files in your JavaScript or TypeScript codebase. It uses dependency-cruiser to build a dependency graph of your source files, then ranks those dependencies based on their importance. We define importance as those files which are directly or indirectly depended upon the most by other files in the codebase. Deprank is particularl

                                                                          GitHub - codemix/deprank: Use PageRank to find the most important files in your codebase.
                                                                          • Pix2Pixで宅地利用調査から任意の衛星画像を生成するアルゴリズムを作る | 宙畑

                                                                            簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。ハート形や六角形の池を作ることにも成功しています。 お絵描きをするように衛星画像を生成する方法があるとしたら、使ってみたいと思いませんか? 今回、宙畑では、任意の色を選び、簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。 ※本記事で利用したコード及びデータは以下にアップロードしています。 ※ご自身でコードを動かしてみたい方は以下からダウンロードの上で実行してみてください。 https://github.com/sorabatake/article_27179_pix2pix やりたいことのイメージ Credit : 国土地理院ウェブサイト (1)本記事で実施すること、解析手法、利用するデータ 利用する手法とデータ 今回は宙畑でも

                                                                            Pix2Pixで宅地利用調査から任意の衛星画像を生成するアルゴリズムを作る | 宙畑
                                                                            • 2022年5月 Google コア アルゴリズム アップデートについて - 株式会社JADE

                                                                              Google は、2022年5月25日、コア アルゴリズム アップデートのリリースを発表しました。ロールアウトは6月9日まで続き、その間、検索結果にはさまざまなクエリで変動が見られました。このレポートは、このコア アルゴリズム アップデートについて、日本における日本語の検索結果に、どのようなジャンルで、どのような動きが見られたのかをまとめたものです。 定期的にリリースされるコア アルゴリズム アップデートに関して、インターネット上では数多くの情報が出回っていますが、誤解を生むような表現が多く、参考にはならないものが多くあります。誤った情報が過度に拡散されることを防ぐために、JADE では今回、コア アルゴリズム アップデートで何が起こっているかについて、弊社の見解を発表することとしました。この分析は、あくまで JADE が入手した情報に基づくものであり、Google 公式のものではありませ

                                                                              2022年5月 Google コア アルゴリズム アップデートについて - 株式会社JADE
                                                                              • CMSベンダーに独禁法違反の疑い 「独自の方がセキュリティ対策になる」と自治体に営業、他社参入を阻害

                                                                                サイネックスとスマートバリューに独占禁止法の規定に違反する疑いがある。2社はWebサイトの改修を計画する自治体に、独自開発のCMS導入が情報セキュリティ対策になると営業活動を行い、他社が受注競争に参加しにくくなるよう働きかけていた。 公正取引委員会は6月30日、メディア事業を手掛けるサイネックス(大阪市)と行政向けサービスを展開するスマートバリュー(同)に、独占禁止法の規定に違反する疑いがあると発表した。調査の結果、2社はWebサイトの改修を計画する自治体に対し、独自開発したCMSの導入が情報セキュリティ対策になると営業活動を行い、オープンソースのCMSを扱う他の事業者が受注競争に参加しにくくなるよう働きかけていたことが分かった。 サイネックスとスマートバリューは自治体に対し、オープンソースのCMSではなく2社が開発した独自のCMSを導入することが情報セキュリティ対策上必須とする仕様案を自

                                                                                CMSベンダーに独禁法違反の疑い 「独自の方がセキュリティ対策になる」と自治体に営業、他社参入を阻害
                                                                                • 報酬確率分布の変化に応じたBandit Algorithm〜論文解説:A Linear Bandit for Seasonal Environments〜 - MonotaRO Tech Blog

                                                                                  はじめに MonotaROとBandit Banditの着目理由 MonotaROにBanditを導入する際の課題 A Linear Bandit for Seasonal Environments 論文概要 背景と動機 提案手法 実験 まとめ おわりに はじめに はじめまして、データサイエンスグループの岡林です。普段はbanditなどの強化学習を用いてUIの最適化に取り組んでいます。 このブログでは最近MonotaROが注目しているbanditの概要を紹介しつつ、その中でも事業特性にあったbanditアルゴリズムにフォーカスし、論文を解説します。 MonotaROとBandit Banditの着目理由 MonotaROでは、商品単位レベルでのUI最適化に取り組んでいます。例えば、商品に応じて商品ページのコンテンツ文言などを変化させ、より適切なUIを提供することに取り組んでいます。具体的に

                                                                                  報酬確率分布の変化に応じたBandit Algorithm〜論文解説:A Linear Bandit for Seasonal Environments〜 - MonotaRO Tech Blog