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axisの検索結果161 - 200 件 / 1173件

  • 実験を高速化する機械学習パイプライン開発の挑戦 - ABEJA Tech Blog

    はじめに こんにちは、ティアキンで寄り道し過ぎて永遠にストーリークリア出来ない坂元です。データサイエンスチームに所属しています。LLMの一大ブームの中でLLMの記事を書かないのは若干憚られますが、高速に実験を回す用途で気軽に使える機械学習パイプラインライブラリって実はあまりない…?と思ったので、今回は機械学習パイプラインライブラリを個人で開発してみている話をします。なお、本記事では機械学習パイプラインを「データの加工・モデルの学習・推論を一連のワークフローとして実行出来るツール」とし、データ収集やデプロイ、分布シフトの監視などの工程については言及しないものとします。また、比較的小規模なプロジェクトの検証段階で利用することを前提とします。 開発したパイプラインのライブラリは以下のリポジトリでバージョン0.0.1として公開しましたので、実装の詳細はリポジトリをご参照ください。ドキュメントとかも

      実験を高速化する機械学習パイプライン開発の挑戦 - ABEJA Tech Blog
    • WebKit Features in Safari 17.4

      ContentsArchitectural improvementsWeb AppsForm elementsCSSWeb APIJavaScriptMediaSVGWebGLWeb AssemblyWeb InspectorChanges to SafariSafari ExtensionsWeb AuthenticationBug Fixes and moreUpdating to Safari 17.4Feedback Just like Safari 15.4 and Safari 16.4, this March’s release of Safari 17.4 is a significant one for web developers. We’re proud to announce another 46 features and 146 bug fixes. You ca

        WebKit Features in Safari 17.4
      • ブレない自分軸を手に入れる3つの方法【周りに流されない】

        あなたは周りの人に流されるタイプですか? それとも自分軸をしっかり持って、自分が決定して行動するタイプですか? 他人の意見を参考にすることは大切です。 しかし、人生の大事な決定事項の判断を他人に委ねてしまうと、ゆくゆくは後悔する結果になることもあります。 本記事では「自分の軸を手に入れる3つの方法」をご紹介します。

          ブレない自分軸を手に入れる3つの方法【周りに流されない】
        • 小型かつ安価なセンサーを使って人の行動推定を行ってみる - ABEJA Tech Blog

          はじめに こんにちは!ABEJAでプロダクトマネージャーをしている栗林です! ABEJAでは小売店舗での顧客行動を分析するInsight for Retailというプロダクトや、オフィスDX事業をはじめとして、物理世界の現象を機械学習などが適用可能なデジタルに変換する部分にも強みがあります! 本日のTech Blogでは、安価かつ小型な加速度・角速度センサーを用いて製造業や物流業における作業者の行動や状態を推定する手法についてまとめました。 背景 みなさんは製造業や物流などにおける、正味作業時間という言葉をご存知でしょうか? 正味作業時間とは実際の作業に充てられた時間を差します。 例えば、組み立て作業の際に必要となる道具や在庫が近くに無く、作業者がものを探したり歩行して取りに行ったとします。このときの準備や段取りにかかる時間は準備時間や付帯作業時間と言われ、作業工程において生産をおこなえて

            小型かつ安価なセンサーを使って人の行動推定を行ってみる - ABEJA Tech Blog
          • GitHub - ensisoft/detonator: 2D game engine and editor 💥💣

            Supports Windows, Linux and HTML5/WASM 🪟🐧🌐 Game packages for all platforms built directly in the editor Fully featured editor for game development 💯 Everything visual can be completed in the editor Fully documented Lua API for game development 💯 Over 1000 methods and over 100 tables ! Simple object oriented APIs. 🧱 Main game object and game play APIs are Scene, Entity and EntityNode + Attach

              GitHub - ensisoft/detonator: 2D game engine and editor 💥💣
            • ジミ・ヘンドリックス『Band Of Gypsys』:エレキギターの音色の可能性を明らかにした作品

              ジミ・ヘンドリックス(Jimi Hendrix)のアルバム『Band Of Gypsys』は、リリースから50年以上が過ぎた現在でも、ロック・ミュージシャンが残した最も優れたライヴ・アルバムのひとつとして認識されている。 このアルバムはアメリカと英国でヒット・チャートのトップ10圏内に入り、1970年3月25日のリリースからわずか2ヶ月でゴールド・ディスクに認定されている。雑誌クラシック・ロックで最近使用された表現を借りるなら、これは「エレクトリック・ギターの音色の可能性」を明らかにしたアルバムだった。 『Band Of Gypsys』は好調な売れ行きを示し、ブルース、ファンク、ハード・ロックを融合させたその先駆的なサウンドは現在広く評価されているが、ヘンドリックスのキャリアにおいてとりわけ波乱に満ちた時期に作られたアルバムだった。 ジミの妹ジャニーは2019年、このアルバムについて「ジミ

                ジミ・ヘンドリックス『Band Of Gypsys』:エレキギターの音色の可能性を明らかにした作品
              • Visual design rules you can safely follow every time

                You do not have to follow these rules every time. If you have a good reason to break any of them, do. But they are safe to follow every time. Use near-black and near-white instead of pure black and white Pure black often has uncomfortably high contrast with other colours, and pure white is too bright. Use close-to-black and close-to-white instead. Any other references to “black” and “white” in the

                • Jupyter in Visual Studio Code – April 2021 Release - Python

                  We are pleased to announce that the April 2021 release of the Jupyter Extension for Visual Studio Code is now available. If working with Python, we recommend installing the Python extension directly from the extension gallery in Visual Studio Code. If you already have the Python or Jupyter extensions installed, you can also get the latest update by restarting Visual Studio Code. You can learn more

                    Jupyter in Visual Studio Code – April 2021 Release - Python
                  • 26万台ものルーターやネットワークカメラにマルウェアを感染させた中国のボットネット「Raptor Train」をFBIが破壊

                    連邦捜査局(FBI)とアメリカの電気通信会社・Lumenのセキュリティ研究者が、26万台のネットワークデバイスにマルウェアを感染させて構築した中国のボットネット「Raptor Train」を破壊したと発表しています。Raptor Trainはアメリカを含む複数の国の重要なインフラストラクチャーをターゲットとするサイバー攻撃に活用されていました。 Office of Public Affairs | Court-Authorized Operation Disrupts Worldwide Botnet Used by People’s Republic of China State-Sponsored Hackers | United States Department of Justice https://www.justice.gov/opa/pr/court-authorized-o

                      26万台ものルーターやネットワークカメラにマルウェアを感染させた中国のボットネット「Raptor Train」をFBIが破壊
                    • I quit my job to work on my programming language

                      I did it. On Wednesday, I will hand in my badge and gun, so to speak, and dedicate the rest of 2025 to shipping my programming language, jank. It's been a long time coming, and actually a gradual transition, but how did we get here? The start of jankTen years ago, to the month, I started tinkering with programming language design and compiler development. At that point, I was deep into C++ and my

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                      • nendo、ローソンのプライベートブランド商品の ロゴデザインとパッケージデザインを担当 | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア

                        佐藤オオキが率いるデザインオフィス nendoは、ローソンのプライベートブランド商品のロゴデザインとパッケージデザインを手がけた。これと合わせて、ローソンの新型コロナウイルス対策のキャンペーンビジュアルも公開した。 多くの国内コンビニチェーンには統一されたイメージのプライベートブランド商品があるが、ローソンはこれまで、「MACHI café」「Uchi Café」「NATURAL LAWSON」「からあげクン」「おにぎり屋」など、商品ジャンルやターゲットごとに複数のブランドを運用してきた。 これにより、ユーザーには商店街にいるように、専門性が高くて個性豊かなブランドから選べる楽しみを提供できるが、「ローソン」としてのブランドイメージを訴求しにくい点もあった。そこで、各ブランドの特性を維持しながらも統一感のあるビジュアル・アイデンティティを検討。 まずはローソンのメインロゴから、「シルエット

                          nendo、ローソンのプライベートブランド商品の ロゴデザインとパッケージデザインを担当 | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア
                        • A Picture of Java in 2020 | The IntelliJ IDEA Blog

                          IDEs CLion DataGrip DataSpell Fleet GoLand IntelliJ IDEA PhpStorm PyCharm RustRover Rider RubyMine WebStorm Plugins & Services Big Data Tools Code With Me Quality Assurance JetBrains Platform Scala Toolbox App Writerside JetBrains AI Grazie Team Tools Datalore Space TeamCity Upsource YouTrack Hub Qodana CodeCanvas .NET & Visual Studio .NET Tools ReSharper C++ Languages & Frameworks Kotlin Ktor MPS

                            A Picture of Java in 2020 | The IntelliJ IDEA Blog
                          • 【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第4/5 章 予測モデルの作成~ - LabCode

                            本記事はAI創薬の一つである機械学習を用いたin silico screeningについて書かれた記事です。第5章まであり、すべての内容が理解できると、目的の標的にあった薬物候補化合物を発見することができます。こちらの記事は第4章で第3章で整形したデータ機械学習モデルを行います!AI創薬っぽくなってきました。ぜひ皆さんもトライしてみて下さい! AI創薬とは? AI創薬は、人工知能(AI)技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積

                            • 斉藤一人さん 自分の軸を神の軸に合わせる - コンクラーベ

                              私たちは神の本質である「愛と光」に軸を合わせ、その軸がぶれないようにしっかりと押し出しながら、圧を上げていくのです。 圧が高いところにエネルギーは流れる はっていい見栄と悪い見栄 圧の低下が病気の原因だった 自分の軸を神の軸に合わせる 追伸 大切にしたものが残る 圧が高いところにエネルギーは流れる いいエネルギーを引き寄せられない人、せっかく引き寄せてもすぐに抜けてしまう人には特徴があります。 それは「圧」が弱いんです。 エネルギーは圧が強い方に流れます。 また、圧が弱いとエネルギーを放出します。 胃腸が弱い、腰が悪いなど、体の一部が悪いと、そこからエネルギーが抜けていくんです。 指圧で肩こりや腰痛の症状が緩和されます。 この時、指の先から薬が出ているわけではありません。 それなのになぜ緩和されるのかというと、押すと圧がかかるからなんですよね。 そうするとその押したところは圧が強くなるんで

                                斉藤一人さん 自分の軸を神の軸に合わせる - コンクラーベ
                              • オフライン強化学習② Decision Transformerの系譜 - どこから見てもメンダコ

                                Decision transoformer (2021)は、自然言語モデルGPTにおける次トークン予測の枠組みでオフライン強化学習タスクを解けることを示し新たなパラダイムをもたらしました。最近ではDeepMindの超汎用エージェントGATOなどもDecision Transformerベースのアーキテクチャを採用しており、その重要性が増しています。 Decision Transformer とは オフライン強化学習の新たなパラダイム 言語を生成するように行動を生成する 自然言語風アプローチのメリット 条件付き生成:Reward conditioned Sequence modelingの系譜 Multi-Game Decision Transoformer(NeurIPS 2022) Uni[Mask](NeurIPS 2022): MaskedLMの導入 GATO(2022):超汎用エー

                                  オフライン強化学習② Decision Transformerの系譜 - どこから見てもメンダコ
                                • 台湾の弾道ミサイルの部品、中国山東省で修理  秘密漏洩の疑い - 黄大仙の blog

                                  台湾の雄三弾道ミサイルの部品が、スイスのオリジナルメーカーから中国山東省の修理工場に修理に出され、機密データが中国に流出した恐れがあると台湾メディアが報じました。 米国議会の出資によって設立された短波ラジオ放送局の自由亜州電台の記事より。 台湾の弾道ミサイルの部品を中国工場で修理 秘密漏洩か? 台湾メディアの『鏡週刊』は、台湾国家中山科学研究所が開発した空母キラーと称される雄三弾道ミサイルの部品が、中国山東省の修理工場に修理に出されたという情報を入手したと明らかにし、関連データが流出すれば台湾のミサイル位置が露呈する恐れがあると報じました。 鏡週刊は、雄三弾道ミサイルに使用されている緯度経度計は、音速の2.5倍で飛行するミサイルの位置を連続的に特定できる重要な計器です。今回、2台が故障して修理に出したため、国家安全保障上の脆弱性が発生した疑いがあると報じました。 これに対し、台湾の国家中山

                                    台湾の弾道ミサイルの部品、中国山東省で修理  秘密漏洩の疑い - 黄大仙の blog
                                  • 2021年・年間ベストアルバム40 - デンシ/オト

                                    ●2021年は混乱の一年だった。7月、コロナ禍、その行き先が不透明な状況の中、かつての「戦後」の残骸のような東京オリンピックが開催されてしまい、90年代以降、日本のポップミュージックシーンにおいて名を成したある音楽家が社会的に葬られた(私は彼の復帰はあってしかるべきだと考える。もちろん本人の意志次第だが、彼を社会的に抹殺し、仕事を奪うことがそもそもの問題の解決にはまったくならないと考えるからだ。初期報道の誤り、本人の反省、メディアの反省、そしてわれわれインターネットを使うものの反省。さらに何よりわれわれ人間全てに内包している他者への加害行為の問題の自省と反省。それらを踏まえ、新しい一歩を踏み出すことが未来を作ると私は考える)。 ●それ以外も政治、経済、事件など社会問題は相次いだ。そしてそのどれも解決不可能であるかのように膨張していった。SNSでは次から次へと「社会問題」が入れ替わり制のよう

                                      2021年・年間ベストアルバム40 - デンシ/オト
                                    • キヤノン子会社の高画質監視カメラを分解、要の画像処理ICは自社設計

                                      スウェーデンのAxis Communications(アクシス・コミュニケーションズ)は屋外監視カメラで大きなシェアを持つ老舗メーカーで、キヤノンの子会社である。今回同社の屋外向け監視カメラ「AXIS P1427-LE」を分解する。 AXIS P1427-LEは屋外で常時使用できるよう「IP66」の防水・防じん性能を持ち、価格は約10万円である。通信と電源供給にEthernetケーブルを使用し、映像はインターネットを経由してサーバーなどに送信する。装置内にはmicroSDカードを搭載でき、回線が切れたときでも一定時間のデータを保持できるよう設計されている。

                                        キヤノン子会社の高画質監視カメラを分解、要の画像処理ICは自社設計
                                      • Mac用タイル型ウィンドウマネージャーのyabaiがヤバイ - Qiita

                                        #!/usr/bin/env sh # global settings yabai -m config mouse_follows_focus on yabai -m config focus_follows_mouse autoraise yabai -m config window_placement second_child yabai -m config window_topmost on yabai -m config window_shadow off yabai -m config window_opacity on yabai -m config window_opacity_duration 0.0 yabai -m config active_window_opacity 1.0 yabai -m config normal_window_opacity 0.95 ya

                                          Mac用タイル型ウィンドウマネージャーのyabaiがヤバイ - Qiita
                                        • Transformer Math 101

                                          We present basic math related to computation and memory usage for transformers Introduction# A lot of basic, important information about transformer language models can be computed quite simply. Unfortunately, the equations for this are not widely known in the NLP community. The purpose of this document is to collect these equations along with related knowledge about where they come from and why t

                                            Transformer Math 101
                                          • 非劣性検定(等価検定)をRで試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                            この記事は、以前『統計学のセンス』を読んだ時から気になっていたことを思い出したので、単にRで試してみたという備忘録です。 非劣性検定(等価検定)の話題は、本書の最後にある8.3節「非劣性の検証とは?」であくまでも付録扱いとして登場します。ここでは、 統計学的検定は通常「有意差検定」といわれるが、 1) 標本数を大きくすることによって「医学的に有意でない差」を「統計学的に有意」とすることができる 2) 標本数を小さくすることによって「医学的に有意な差」を「統計学的に有意でない」とすることができる という欠点があることは意外と知られていない。(同書p.143) という有意差検定の問題点を指摘した上で、1980年代後半ごろから新薬審査に当たって「標準薬と同等程度の有効性」が検証できれば認可されるという流れが出てきたことで、積極的に同等性を検証するというニーズが出てきたという話題が紹介されています

                                              非劣性検定(等価検定)をRで試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                            • 【CVPR2022】画像異常検知 PatchCoreの実装解説

                                              はじめに こんにちは、わっしーです。本記事では、CVPR2022で発表された画像異常検知手法であるPatchCoreの実装について解説します。 まずは、実際に試した結果です。下図の上は正常画像、下は異常画像です。異常部分が赤くなっており、製品が欠損していることがわかります。 PatchCoreの詳細については、外観検査向け異常検知手法に関する論文紹介の記事がわかりやすいです。 PatchCoreの利点は、ImageNetなどのデータセットで学習された事前学習モデルの特徴マップを用いるため深層学習モデルの訓練の必要ないことです。 手法としては、 正常な画像群の特徴マップにおける局所的な部分をパッチ特徴量としメモリバンクに保存する 高速化のためランダム射影で次元削除した特徴量に対してGreedy法を用い、メモリバンク内のパッチ特徴量の数を削減 テスト画像の各位置の特徴量に対して、近傍法でメモリ

                                                【CVPR2022】画像異常検知 PatchCoreの実装解説
                                              • Machine Learning Field Guide

                                                We all have to deal with data, and we try to learn about and implement machine learning into our projects. But everyone seems to forget one thing... it's far from perfect, and there is so much to go through! Don't worry, we'll discuss every little step, from start to finish 👀. All you'll need are these fundementals The Story Behind it All We all start with either a dataset or a goal in mind. Once

                                                  Machine Learning Field Guide
                                                • 僕らは何故ビットコインを信じるのか|ヨーロピアン

                                                  NOT INVESTMENT ADVICE 投資助言ではありません。 先日、EE Times Japanに掲載された連載記事を読んだ。 すごい熱量だ。この人はそう遠くないうちにビットコインのファンになると思う。もう半分くらいなってるかも。 https://t.co/WcHXLz9SAH — ヨーロピアン (@sen_axis) October 30, 2020 ビットコインを全く知らない状態からビットコインについて調べ尽くし、やや批判的にまとめた記事だ。正直なところタイトルを読むだけで胸焼けがするくらいには数多く見てきたし、初見の印象は一体何番煎じだろうかというものだった。 しかしいざ目を通してみると、非常に力作だと感じた。筆者である江端智一氏は電機メーカーの研究員でありテクノロジーに対する造詣が深く、ビットコインに対するありがちで浅慮な誤解や批判に陥ることなく、ブロックチェーンという技術

                                                    僕らは何故ビットコインを信じるのか|ヨーロピアン
                                                  • パスタのこの紙の部分、塩で作ってくれ。ほなお湯にぶち込むだけで済む「天才の発想じゃん」「オブラートでよくないかな」

                                                    リンク AXIS Web 規格外の野菜をシート状にした カラフルな「ベジート」 | AXIS Web | デザインの視点で、人間の可能性や創造性を伝えるメディア ▲ベジート4種(にんじん・トマト・だいこん・かぼちゃ)アイルは、捨てられるはずの規格外野菜を使用した万能野菜シート「ベジート」を発売している。海苔の技術を応用し、野菜の旨味や栄養素を凝縮してシートにした食品だ。野菜と寒天だけで作られており、… 1 user 4

                                                      パスタのこの紙の部分、塩で作ってくれ。ほなお湯にぶち込むだけで済む「天才の発想じゃん」「オブラートでよくないかな」
                                                    • AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation

                                                      233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete

                                                      • pandasのDataFrameでカラム末尾に"_x"や"_y"が付いてしまう - ITips

                                                        pandasのDataFrameでカラム末尾に"_x"や"_y"が付いてしまう。 カラム名が変わってしまうと要素にアクセスする際に困るので、"_x"や"_y"を付けたくない。 今回はカラム末尾に"_x"や"_y"が付いてしまう原因と対策を紹介する。 カラム末尾に"_x"や"_y"が付いてしまう原因 pandasのDataFrameでカラム末尾に"_x"や"_y"が付いてしまう原因は、マージ時にカラム重複が発生したから。 以降、カラム重複の発生について説明していく。 まず2つのデータフレームを用意し、結合するために同じ値を持ったカラムを双方に持たせる。 今回は結合用のキーカラムを c3 とする。 import pandas as pd data_list1 = [ [1,2,3], [2,3,4], [3,4,5] ] col_list1 = ["c1","c2","c3"] df1 = p

                                                          pandasのDataFrameでカラム末尾に"_x"や"_y"が付いてしまう - ITips
                                                        • Lightweight MMM:NumPyroで実装されたベイジアンMMMフレームワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                          以前「Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling」という記事で取り上げたベイジアンMMMのtechnical report (Jin et al., 2017)ですが、当時RStanで実装されていたものが4年の時を経て時代の趨勢に沿う形でPythonベースのOSSとしてリリースされています。 それがLightweight MMM (LMMM)です。ベイジアンモデリング部分はNumPyroによるMCMCサンプラーで実装されており、さらにはモダンなMMMフレームワークにおいて標準的とされる予算配分の最適化ルーチンも実装されています。全体的な使い勝手としては、まだ開発途上の部分もあるので時々痒いところに手が届かない感があるものの、概ねRStanで実装したものと似たような感じに仕上がっているという印象です。 ということで、LMMMがどんな感

                                                            Lightweight MMM:NumPyroで実装されたベイジアンMMMフレームワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                          • JAXとPyTorch、どっちが速いのか検証してみた - まったり勉強ノート

                                                            高速化が趣味&仕事なので、最近よく目にするJAXの速度が気になってました。このため、今回は日ごろ使っているPyTorchと比較したので、その結果のまとめを紹介します。 結論 結果だけ知りたい方が多いだろうと思ったので先に結論から書くと、私のPyTorch力では力及ばず、今回の検証では JAXのほうがPyTorchの2.2倍速い という結果でした。ここから詳しく評価について説明します。 評価方法 今回、JAXとPyTorchを比較するにあたり、この前紹介したSmooth Smith Watermanのコードを利用しました。Smooth Smith Watermanについて知りたいという方は以下の記事をご覧ください。 この記事で紹介したJAXコードは論文の著者が頑張って高速化した結果なため、十分最適化された結果であるという認識です。このため、今回はPyTorchのコードを私が作成し、測定を行い

                                                            • K-Meansクラスタリング scikit-learnを使わずゼロから実装する(Python)||es

                                                              K-Meansは個人的にも好きなアルゴリズムで、教師あり学習を必要とせず、混沌とした中からパターンを見つけ出してくれる可能性があります。 実際、実践で使うとそのような都合の良いデータはほとんどなく、むしろ 仮説を否定する場合に使う方が現実的かもしれません。 自分の場合、顧客のセグメント分けに使うことが多いです。 ステップ 1. ランダムに k 個のデータポイントを初期のセントロイドとして選ぶ。 ステップ 2. トレーニングセット内のデータポイントと k 個のセントロイドの距離(ユークリッド距離)を求める。 ステップ 3. 求めた距離に基づいて、データポイントを一番近いセントロイドに割り当てる。 ステップ 4. 各クラスタグループ内のポイントの平均を取ることでセントロイドの位置を更新する。 ステップ 5. ステップ 2 から 4 をセントロイドが変化しなくなるまで繰り返します。 以下、シンプ

                                                                K-Meansクラスタリング scikit-learnを使わずゼロから実装する(Python)||es
                                                              • 巨大な水槽の中の波のよう!韓国に登場したデジタルアートが大迫力

                                                                LEDスクリーンを組み合わせた立体映像 そのアートの名前は「WAVE」。まさに荒々しい波を表した作品となる。 これは首都ソウルの「COEX K-POP SQUARE」において、屋外デジタル広告として展示され、透明な水槽の中で波が作られる姿を表現している。 しかしこれは実際のプールではない。世界最大のLEDスクリーンを立体的に組み合わせたもの。つまり映像が映し出されていることになる。 このスクリーンは幅が80.9m、高さが20.1m。しかも奥行もあり、正面からはもちろん、横からも波の映像がみられ、その動きが立体的に表現されているという。 デジタル・コンテンツを作っている会社 このデジタルアートを手がけたのは、デザインオフィスの「d’strict」だ。 この会社は屋外デジタル広告による、コンテンツを専門に作り続けているという。 そして今回の「WAVE」は、ライセンスを取得したビジネス用の最初の

                                                                  巨大な水槽の中の波のよう!韓国に登場したデジタルアートが大迫力
                                                                • Using subsea cables to detect earthquakes | Google Cloud Blog

                                                                  What’s shaking? Earthquake detection with submarine cables Is it possible to detect earthquakes with submarine cables? We think it might be. A recent experiment using one of our subsea fiber optic cables showed that it could be useful for earthquake and tsunami warning systems around the globe. There’s a long tradition of using optical fiber for sensing applications. But whereas most of these tech

                                                                    Using subsea cables to detect earthquakes | Google Cloud Blog
                                                                  • ちゃっかり繁栄する印度、しない日本

                                                                    2024年3月6日 田中 宇 印度は、2年前のウクライナ開戦以来、米国側と非米側の両方の利権や協力関係に乗っかり、良いとこ取りしてちゃっかり独自の繁栄と台頭を続けている。昨秋には年率8%以上の経済成長をした。 (India ‘easily’ world’s fastest-growing economy – IMF) 印度は、昔から中国と国境紛争で対立・戦争しており中国敵視だ。その点で米国やG7、AUKUSから仲間と見なされ、クワッド(米日豪印)など米国側の中国包囲網に参加し、経済的・軍事外交的な利得を得ている。 また印度は昔から、イスラム主義のパキスタンと対立・戦争してきた。近年はヒンドゥ第一主義を掲げるモディ首相らBJPが権力を握り、イスラム敵視を国是に定め、アヨドヤのモスクをヒンドゥ寺院に作り替える案件や、国内ムスリムへの弾圧を続けている。 印度は、パレスチナ問題においてもイスラム敵

                                                                    • 6周年に寄せて、Tokyo 7th シスターズの「アイドルと人間」 - ゴールデンレトリバー撫でたい

                                                                      それにしても、人間は最近の発明にかかわるものであり、二世紀とたっていない一形象、われわれの知のたんなる折り目にすぎず、知がさらに新しい形態を見いだしさえすれば、早晩消えさるものだと考えることは、何とふかい慰めであり力づけであろうか。 ――ミシェル・フーコー『言葉と物』 先日ラピスリライツのアニメを観ていたんですが、これはさすがにセブンスシスターズだろってユニットが出ていました。 最近の新しいアイドルコンテンツを観ていると、ナナシスももう新しいコンテンツではないんだなーと思います。t7sの次の世代が出て来始めたのをはっきり感じる。 私はとにかく飽き性なので本当に適当にいろんなアイドルものに手出してきたんですが、それらと比較してTokyo 7th シスターズという作品はどんな特徴があるのかと言われると、主に2つの面があると思います。 1つはスタリッシュな絵柄や近未来のキラキラの世界観、洗練され

                                                                        6周年に寄せて、Tokyo 7th シスターズの「アイドルと人間」 - ゴールデンレトリバー撫でたい
                                                                      • Recoil で管理する状態を atom から atomFamily に変更した話 - spacelyのブログ

                                                                        目次 目次 はじめに 状態管理したいデータ構造と機能要件 atom と atomFamily について atom atomFamily atom と atomFamily の使い分け atomFamily を使った実装 atom で実装した場合 atomFamily で実装した場合 atomFamily だからこその課題 atomFamily からデータを取得するためにはパラメータが必要 atomFamily の default に selector を設定できない 課題に対応した結果 リファクタリング前の状態一覧 (atom を使った実装の場合) リファクタリング後の状態一覧 (atomFamily を使った実装の場合) まとめ 最後に はじめに フルスタックエンジニアとして開発を行っている五十嵐です。弊社でリリースしている パノラマ変換 3D プレイヤー について、サーバサイドの Ru

                                                                          Recoil で管理する状態を atom から atomFamily に変更した話 - spacelyのブログ
                                                                        • GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる

                                                                          今日も今日とてopenAIの新発表が機械学習界隈を賑わせていますね。 今回は、2024/05/14に発表されたGPT4oについてです。 返答速度があがったり画像認識精度があがったり音声会話の性能が良くなったりと色々話題が尽きません。 具体的にどのあたりが凄くなったのかは僕以外にもまとめている人が多そうなのでこの記事では触れません。 個人的に特に気になっているのが画像認識の精度向上部分で、今回は画像認識精度がどの程度あがったのか?というのを画像系機械学習の主要なタスクであるBBoxによる物体認識というタスクで簡単にチェックしてみようと思います。 BBoxとは BBoxはBoundingBoxの略で、画像内の特定のオブジェクトを囲むために使用される長方形のボックスの事を指します。 BoundingBoxの定義は以下の通り このBBox検出は画像系機械学習モデルの基本的なタスクであり、自動運転の

                                                                            GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる
                                                                          • Cost Explorer API でアカウント毎に日別の請求額を取得する - Qiita

                                                                            import datetime import boto3 def lambda_handler(event, context): today = datetime.date.today() start = today.replace(day=1).strftime('%Y-%m-%d') end = today.strftime('%Y-%m-%d') ce = boto3.client('ce') response = ce.get_cost_and_usage( TimePeriod={ 'Start': start, 'End' : end, }, Granularity='DAILY', Metrics=[ 'NetUnblendedCost' ] GroupBy=[ { 'Type': 'DIMENSION', 'Key': 'LINKED_ACCOUNT' } ] ) retu

                                                                              Cost Explorer API でアカウント毎に日別の請求額を取得する - Qiita
                                                                            • Complete Flexbox Tutorial w/ Cheat Sheet

                                                                              Joy Shaheb Posted on Jan 10, 2021 • Updated on May 27, 2021 • Originally published at freecodecamp.org Let's refresh Our CSS Flexbox Memory. Here's a Tutorial & Cheat Sheet of everything you can do with CSS flexbox. Let's Go 🎖️ The original Article at FreeCodeCamp Table of Contents -- FlexBox Architecture flex-direction justify-content align-content align-items align-self flex - grow | shrink | w

                                                                                Complete Flexbox Tutorial w/ Cheat Sheet
                                                                              • [ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 | DevelopersIO

                                                                                [ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 1 はじめに CX 事業本部 delivery部の平内(SIN)です。 ChatGPTを利用すると、いくつかの食品を提示して「おすすめのレシピ」を答えてもらうことができます。 そして、冷蔵庫内の写真から、それを行う方法が、The Multimodal And Modular Ai Chef: Complex Recipe Generation From Imageryで紹介されています。 https://arxiv.org/pdf/2304.02016.pdf GPT3.5では、画像入力ができませんが、画像を解釈するための物体検出モデルを前段に組み合わせることで、面白い体験ができるものだと感心します。 今回は、これを「私もやっ

                                                                                  [ChatGPT] 冷蔵庫内の写真から「おすすめレシピ」を受け取ってみました 〜食品は、Segment Anything と 転移学習した分類モデルで検出してます〜 | DevelopersIO
                                                                                • Russian Offensive Campaign Assessment, March 1

                                                                                  Frederick W. Kagan, George Barros, and Kateryna Stepanenko March 1, 3:00 pm EST Russian forces are completing the reinforcement and resupply of their troops north and west of Kyiv and launching an envelopment of the capital likely aimed at encircling and ultimately capturing it. This effort will likely accelerate in the next 24-48 hours. Russian operations against Kyiv are Moscow’s main effort. Ru

                                                                                    Russian Offensive Campaign Assessment, March 1