レッドブルF1のDRS、魔法のボタンで空気抵抗が25%減少との指摘 | Formula1-Data / F1情報・ニュース速報解説
元F1ドライバーでSky Sportsの解説者を務めるカルン・チャンドックによると、レッドブルの2023年型F1マシン「RB19」はDRSを作動させると空気抵抗（ドラッグ）が25%も減少するのだという。 イモラ・サーキットを舞台とする第6戦エミリア・ロマーニャGPを前に39歳のインド人ドライバーはSky Sportsのポッドキャストの中で「誰かがドラッグの数値を見せてくれたんだけど、レッドブルは魔法のボタンを押すと約24～25%減少するんだ」と語った。 「これはバクーの時の数値なんだけど、ライバルの殆どは14～15%だった」 「つまり、レッドブルはドライバーにフリーなパフォーマンスを与えているという事になる。だから大抵の場合、フロントロウを獲得できるだろうし、そうでなくてもフィールドを駆け上がっていく事になるだろうね」 ディフェンディング・チャンピオンのマックス・フェルスタッペンは3勝、チ
Incremental Data Delivery with GraphQL defer and stream
これは GraphQL Advent Calendar 2020 16 日目の記事です（しかも 12 日目の記事と結構内容が被ってしまって切ない…） このエントリでは、GraphQL の @defer と @stream というディレクティブについて書いていく。色々書いていたら割と長くなってしまったが、内容は下記のとおり。 このディレクティブの登場背景ディレクティブの Specgraphql-js を用いた利用サンプル@defer / @stream とは何か@defer と @stream は共にデータの取得方法を制御するためのディレクティブだ。名前が示すとおり、クエリ全体から特定の箇所の読み込みを遅延させたり、ストリーミングさせることができる。2020 年末現在、GraphQL spec としては Stage 2（草案段階）であり、参照実装である graphql-js にも実装が存在し
RLHFを利用して用途に応じたLLMを生成できるツールの紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 今回は、ChatGPTなどで好ましい応答を得られるように、人間からAIモデルの応答に働きかける、ヒューマンフィードバックというプロセスを支援する「Transformer Reinforcement Learning（TRL）」という強化学習ライブラリを紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス部の橋本です。 ChatGPTの学習プロセスとして取り入れられているRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback、人間のフ
data-vocabulary構造化データによるリッチリザルトのサポートをGoogleが終了、schema.orgへの移行を推奨
[レベル: 上級] リッチリザルトを表示するための data-vocabulary.org 構造化データの利用を 2020 年 4 月 6 日をもって Google は終了します。 data-vocabulary.org でマークアップしていても 4 月 6 日以降は検索結果にリッチリザルトが出なくなります。 data-vocabulary.org でマークアップしているサイトは早めに schema.org へ移行する必要があります。 古い規格の data-vocabulary.org data-vocabulary.org について軽く触れておきます。 もっとも data-vocabulary.org について知らない人はそもそも今回の知らせとは無関係でしょう（ようは無視できる）。 data-vocabulary.org は microformats と並んでずっと以前から使われている構
TokyoTechX: Science, Engineering, AI & Data Ethics | 科学技術・AI倫理
Want to learn how to identify and solve every day ethical issues in engineering, science and Artificial Intelligence (AI)? If yes, this is the course for you! Ethics plays an integral role when it comes to engineering and science practice and recently is impacted by AI and big data analysis. This course originally released in 2017 teaches traditional preventive engineering ethics but emphasizes as
Last week, the drop-in audio chat app “Clubhouse” enabled rare unfettered Mandarin-language debate for mainland Chinese iPhone users, before being abruptly blocked by the country’s online censors on Monday February 8, 2021. Alongside casual conversations about travel and health, users frankly discussed Uighur concentration camps in Xinjiang, the 1989 Tiananmen Square protests, and personal experie
Right now, when you go to copilot.github.com you're greeted with this example: async function isPositive(text) { const response = await fetch(`http://text-processing.com/api/sentiment/`, { method: 'POST', body: `text=${text}`, headers: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', }, }); const json = await response.json(); return json.label === 'pos'; } This is bad and might result in sec
OpenAI、トレーニング用の安全で広範なデータセット構築目指す「Data Partnerships」立ち上げ
米OpenAIは11月9日（現地時間）、AIモデルをトレーニングするためのパブリックおよびプライベートのデータセットを構築するためにサードパーティと協力するパートナーシップ「OpenAI Data Partnerships」の立ち上げを発表した。 同社は公式ブログで、このパートナーシップの目的は「より多くの組織がAIの将来の舵取りを支援できるようにし」「より有用なモデルから恩恵を受けられるようにすること」と語った。 「最終的に全人類にとって安全で有益なAGIを実現するには、AIモデルがすべてのテーマ、業界、文化、言語を深く理解」する必要があり、そのために可能な限り広範なトレーニングデータセットが必要だとしている。 データには、画像、音声、動画などを含める予定で、多様な言語、トピック、形式での長文のテキストや会話など、「人間の意図を表現する」データも含める計画。 パートナーシップ参加組織と協
はじめまして、Newspicksでエンジニアしています、Hoàngです。 新卒で入社し、現在はNewspicksを支えるデータ分析基盤を作っています。そのノウハウをシェアできればと思い、この記事を書きました。 なぜData lakeが必要なのか？ (AWSより引用) サービスに機械学習、AIを導入したい思ったことがありますでしょうか。あるいは、ユーザーがどのようにサービスを利用しているかを分析したいと思ったことがありますか。 ユーザ分析や機械学習をするために本番のデータベースにアクセスしたり、クエリを投げたりしてはいけません。分析、機械学習の用途で本番サービスに負荷を与えると、最悪の場合本番サービスを停止させてしまうこともあります。本番データと完全に同期されたデータ基盤があれば、このような問題にも対処できます。 また、データ分析はSQLを使うのですが、SQLではDynamoDB, Mong
GitHub - fabian-hiller/valibot: The modular and type safe schema library for validating structural data 🤖
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Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Introduction to data masking BigQuery supports data masking at the column level. You can use data masking to selectively obscure column data for users groups, while still allowing them access to the column. Data masking functionality is built on top of column-level access control, so you should fam
SaaS最初のプライシングをどう決める？ Fond福山太郎、Treasure Data太田一樹と芳川裕誠に聞く、それぞれの実践
はじめてSaaSのプロダクトをリリースする際、避けて通れないのがプライシング。会社の成長スピードを大きく左右するものでありながら具体的な方法論が確立されておらず、誰もが頭を悩ませる問題です。 適切なプライシングを行うためには、どんな視点が必要なのか。Fondの福山太郎さん、Treasure Data太田一樹さんと芳川裕誠さんに、それぞれのプライシングの考えをうかがいました。 聞き手は、ALL STAR SAAS FUNDの前田ヒロです。 アメリカで起業し、2012年から福利厚生代行サービスを提供するFond。その創業者でありCEOを務める福山太郎さんは、プライシングについて「最初は安く、徐々に高めていくのがいい」と語ります。 適正価格に近づいている手応えを感じる反応や値上げの頻度まで、具体的なテクニックを聞かせてくれました。 最初の価格設定は重要ではない前田：福山さんがこれから新しいプロダ
GitHub - davnicwil/react-frontload: Async data loading for React components, on client & server
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Dr Kirstin Ferguson on Twitter: "The clever people at @NASA have created this deceptively simple yet highly effective data visualisation showing mon… https://t.co/geUA4gM2AH"
The clever people at @NASA have created this deceptively simple yet highly effective data visualisation showing mon… https://t.co/geUA4gM2AH
Amazon Kinesis Data Streams On-Demand – Stream Data at Scale Without Managing Capacity | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Kinesis Data Streams On-Demand – Stream Data at Scale Without Managing Capacity Today we are launching Amazon Kinesis Data Streams On-demand, a new capacity mode. This capacity mode eliminates capacity provisioning and management for streaming workloads. Kinesis Data Streams is a fully-managed, serverless service for real-time processing of streamed data at a massive scale. Ki
「Always Data-Driven」を支えるデータサイエンスチーム。LINEの各事業の競争力を最大化するために意識していることとは
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog 2021年11月10日・11日の2日間にわたり、LINEのオンライン技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」が開催されました。特別連載企画「DEVDAY21 +Interview」では、登壇者たちに発表内容をさらに深堀り、発表では触れられなかった関連の内容や裏話などについてインタビューします。今回の対象セッションは「データサイエンスによるLINE PayのLINE公式アカウントの情報受け取り体験の改善」です。 LINE PayのLINE公式アカウントは、新機能やキャンペーンなどの有益な情報を届ける重要なチャンネルですが、以前は必ずしも有用でない可能性があるメッセージをユーザーが高頻度で受信していると
AWS 認定 データアナリティクス – 専門知識(AWS Certified Data Analytics – Specialty)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 データアナリティクス – 専門知識(AWS Certified Data Analytics – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 データアナリティクス – 専門知識」と
This corpus is an attempt to recreate the dataset used for training XLM-R. This corpus comprises of monolingual data for 100+ languages and also includes data for romanized languages (indicated by *_rom). This was constructed using the urls and paragraph indices provided by the CC-Net repository by processing January-December 2018 Commoncrawl snapshots. Each file comprises of documents separated b
Brendan Carr on Twitter: "TikTok is not just another video app. That’s the sheep’s clothing. It harvests swaths of sensitive data that new r… https://t.co/KnUagoqgSJ"
TikTok is not just another video app. That’s the sheep’s clothing. It harvests swaths of sensitive data that new r… https://t.co/KnUagoqgSJ
FOSDEM 2024/Schedule/Events/Developer rooms/Web Performance/Fast JavaScript with Data-Oriented Design Let’s squeeze the last bits of performance out of JS so that we can crunch massive amounts of data! In this presentation I will describe what I learned while optimizing the Firefox Profiler. The Firefox Profiler is a web application which needs to handle large profiles containing hundreds of thous
変分オートエンコーダを用いた気象データ画像の生成 Generating Weather Data Images Using Variational Autoencoder - Qiita
変分オートエンコーダを用いた気象データ画像の生成 Generating Weather Data Images Using Variational AutoencoderDeepLearningKerasAutoencoder生成モデル気象データ 1. はじめに 画像生成の分野などで変分オートエンコーダ(Variational Autoencoder)が用いられる場合があります。 Variational Autoencoder(以下、VAE)については既に多くの解説がなされています。 理論的なところは下記を参考にさせて頂きました。 Variational Autoencoder徹底解説 この手法をいくつかの気象データに適用してみました。 2. 手法 2.1 ネットワーク 下記のサイトのソースをほぼ流用させて頂きました。 【Python】Keras で VAE 入門 ネットワークは入力画像か
GitHub - RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI: Easily train a good VC model with voice data <= 10 mins!
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【挑戦者求ム】ぼくの考える最速のData LoadingとData Augmentation（Kaggle notebook） - Qiita
【挑戦者求ム】ぼくの考える最速のData LoadingとData Augmentation（Kaggle notebook）Python画像処理DeepLearningKagglePyTorch はじめに まぁタイトルの通りなのですが、Kaggle notebook上で行う最速のData LoadingとData Augmentationを考えてみたので紹介します。より速い方法を知っている方は教えてください！ 今回の題材は以下のように設定します。 データ こちらのコンペのデータを使います。10.2k枚のjpg形式の犬の画像です。 https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification/data 実行環境 GPUをenableにしたKaggle notebookで行います。 2 CPU cores 13 GB RAM Tesla P100 条件
Data Catalog のポリシータグで BigQuery カラムレベルのアクセス制御が可能になったので試してみた | DevelopersIO
こんにちは、みかみです。 これまで BigQuery のデータのアクセス制御を指定できる最下層のリソースはデータセットで、テーブルやカラム単位でのアクセス制御はできませんでしたが、Data Catalog のポリシータグを付与することで、カラムレベルのアクセス制御が指定できるようになったそうです。 BigQuery の列レベルのセキュリティで、きめ細かなアクセス制御を ｜ GCP ブログ Introduction to BigQuery Column-level security ｜ BigQuery ドキュメント Restricting access with BigQuery Column-level security ｜ BigQuery ドキュメント やりたいこと BigQuery のカラムレベルのアクセス制御を行うにはどうすればいいのか知りたい BigQuery のカラムレベルの
GitHub - octoproject/octo-cli: CLI tool to expose data from any database as a serverless web service.
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GitHub - evidence-dev/evidence: Business intelligence as code: build fast, interactive data visualizations in pure SQL and markdown
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Michael P. Notter | Advanced exploratory data analysis (EDA)
How to quickly get a handle on almost any tabular dataset [Find the Jupyter Notebook to this article here.] Getting a good feeling for a new dataset is not always easy, and takes time. However, a good and broad exploratory data analysis (EDA) can help a lot to understand your dataset, get a feeling for how things are connected and what needs to be done to properly process your dataset. In this art
Ruby 3.2 introduces Data, a new core class for immutable value objects
BlogRuby 3.2 introduces Data, a new core class for immutable value objects Ruby 3.2 introduces Data, a new core class for immutable value objects. Value objects are a powerful tool for improving the quality of code. They are easy to understand and use and can help improve the readability and maintainability of code by making it more concise, consistent, and easier to reason about. Value objects ar
CLAIM: Because 14 people in Pfizer’s placebo group died and 15 people in the vaccinated group also died, Pfizer’s data shows its COVID-19 vaccine does not reduce the risk of dying from the disease. AP’S ASSESSMENT: False. Those figures reflect deaths from all causes during Pfizer’s ongoing study of its vaccine. Pfizer’s data shows that the vaccine is highly effective at preventing serious illness.
GitHub - axa-group/Parsr: Transforms PDF, Documents and Images into Enriched Structured Data
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Amazon Connectのフローでの離脱箇所と放棄呼をKinesis Data Streamsを用いて取得し、DynamoDBに保存してみた | DevelopersIO
Amazon Connectのフローでの離脱箇所と放棄呼をKinesis Data Streamsを用いて取得し、DynamoDBに保存してみた はじめに Amazon Connectのフローで離脱箇所や放棄呼をAmazon Kinesis Data Streams（以降、KDS）を用いて取得し、DynamoDBに保存する方法をまとめました。 利用用途は以下が挙げられます。 IVRでの途中離脱箇所を知りたい オペレーターにつながる前に切られる放棄呼の有無を知りたい Connectは、各通話ごとに問い合わせレコード（CTR）として通話記録を保存します。 Connectでは、KDSに問い合わせレコードを出力することができます。通常は問い合わせレコードは、どのフローで切断されたか情報はありませんが、フロー内で工夫すると取得ができます。工夫内容は後述します。 以下の構成図をもとに処理の流れを説明し
Worldwide Mobile Data Pricing 2023 | 1GB Cost in 237 Countries
Worldwide mobile data pricing: The cost of 1GB of mobile data in 237 countries Measured June to September 2023 A global league table of mobile data costs. The average cost of one gigabyte (1GB) was calculated from over 5,600 mobile data plans worldwide. Using the map Countries are colour-coded by the average price of one gigabyte (1GB) of mobile data. As you can see, this paints an interesting pic
Vercel Data Cache: A progressive cache, integrated with Next.js – Vercel
Before today, developers had to choose between either fully static or fully dynamic pages. With Next.js 13.2, we’re excited to announce the Next.js Cache (beta) and the brand-new Vercel Data Cache (beta). This enables caching only part of your page as static data, while fully dynamically rendering the rest of your application, including accessing real-time and personalized data. Vercel Data Cache
AWSサーバーレスサービスのオンデマンドモードの特徴・比較・まとめ・プロビジョニングモードとの違い －DynamoDB、Kinesis Data Streams－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は「AWSサービスのServerlessオプション、オンデマンドモードの特徴・比較・まとめ・プロビジョニングとの違い」の記事の一部としてAWSのサーバーレスサービスの一部でプロビジョニングモードに対して用意されているオンデマンドモードについて、主なAWSサービスごとに特徴、設定項目、料金、制限事項を見ていきたいと思います。 今回の記事の内容は次のような構成になっています。 オンデマンドモード使える主なAWSサーバーレスサービス Amazon DynamoDBオンデマンドモード Amazon DynamoDBの概要 Amazon DynamoDBオンデマンドモードの特徴 Amazon DynamoDBオンデマンドモードの設定項目 Amazon DynamoDBオンデマンドモードの料金 オンデマンドモードとプロビジョニングモードの料金比較 Amazon DynamoDBオン
Revolutionize your Enterprise Data with ChatGPT: Next-gen Apps w/ Azure OpenAI and Cognitive Search
It took less than a week for OpenAI’s ChatGPT to reach a million users, and it crossed the 100 million user mark in under two months. The interest and excitement around this technology has been remarkable. Users around the world are seeing potential for applying these large language models to a broad range of scenarios. In the context of enterprise applications, the question we hear most often is
Go言語のためのRedshift Data API sql driver 『redshift-data-sql-driver』 - KAYAC Engineers' Blog
この記事はAWS Analytics Advent Calendar 2022の16日目です。 こんにちは、SREチーム所属の@mashiikeです。 13日目にも記事を書いて、なんと欲張って2回目も書いてます。 13日目の記事は『redshift-data-set-annotator』に関してでした。 このような形で、私は用途がニッチな物を作ることが多いのですが、本日はニッチシリーズの中からGo言語のためのRedshift Data API sql driverについて話します。 Redshift Data API Redshiftへ接続する際は、通常VPCへのアクセスが必要になります。 (Public AccessibilityをONにすればその限りではありませんが、セキュリティを考えると中々ONにすることはためらわれます。） そのため、psqlクライアント等を使って手元から接続するの
Delta: A Data Synchronization and Enrichment Platform
Andreas Andreakis, Falguni Jhaveri, Ioannis Papapanagiotou, Mark Cho, Poorna Reddy, Tongliang Liu OverviewIt is a commonly observed pattern for applications to utilize multiple datastores where each is used to serve a specific need such as storing the canonical form of data (MySQL etc.), providing advanced search capabilities (ElasticSearch etc.), caching (Memcached etc.), and more. Typically when
PythonのData Appsフレームワーク Streamlit, Dash, Panel を比較(With ChatGPT) - Qiita
PythonのData Appsフレームワーク Streamlit, Dash, Panel を比較(With ChatGPT)PythonDashPanelStreamlitChatGPT 皆さん、こんにちは！Python Advent Calender2023の6日目担当の小川英幸(X: ogawahideyuki)です。 データから洞察を得る過程で、その発見を他の人と共有し、さらなるインサイトを得ることは非常に価値があります。そのような役割を検討した際に、既存のツールでは物足りない一方、「アプリを一から作るのは大変だな…」と感じたことはありませんか？ ここで登場するのがData Appsです。Pythonだけで手軽にデータアプリを作成できるこれらのツールは、データ分析者にとって強力な味方。特にStreamlit、Dash、Panelを、簡単に使えるフレームワークとして、私は注目し、活
Amazon S3 Glacier is the Best Place to Archive Your Data – Introducing the S3 Glacier Instant Retrieval Storage Class | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon S3 Glacier is the Best Place to Archive Your Data – Introducing the S3 Glacier Instant Retrieval Storage Class Today we are announcing the Amazon S3 Glacier Instant Retrieval storage class. This new archive storage class delivers the lowest cost storage for long-lived data that is rarely accessed and requires millisecond retrieval. We are also excited to announce that S3 Intel
New – AWS DMS Serverless: Automatically Provisions and Scales Capacity for Migration and Data Replication | Amazon Web Services
AWS News Blog New – AWS DMS Serverless: Automatically Provisions and Scales Capacity for Migration and Data Replication With the vast amount of data being created today, organizations are moving to the cloud to take advantage of the security, reliability, and performance of fully managed database services. To facilitate database and analytics migrations, you can use AWS Database Migration Service
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Clubhouse in China: Is the data safe?
Encoding data for POST requests
Data lakeとは？データ分析基盤をゼロから作るプロセス - Qiita
Introduction to data masking | BigQuery | Google Cloud
CC-100: Monolingual Datasets from Web Crawl Data
FOSDEM 2024 - Fast JavaScript with Data-Oriented Design
Posts misrepresent Pfizer data on vaccine efficacy