法隆寺金堂壁画ガラス原板 デジタルビューア
このたび、法隆寺金堂壁画写真ガラス原板のデジタル画像を公開することとなりました。 この写真ガラス原板は、昭和10年（1935）、文部省の法隆寺国宝保存事業部による修理事業の一環として美術印刷会社便利堂によって撮影されたものです。しかし昭和24年（1949）1月26日、不慮の火災により金堂壁画が焼損いたしました。 この写真ガラス原板は焼損前の金堂壁画の姿を伝える貴重な資料となり、又、写真の歴史的、学術的価値が評価され、平成27年（2015）には国の重要文化財に指定されています。そして平成28年から5年をかけて、国庫補助と朝日新聞文化財団の助成を受け、修理が実施され、写真ガラス原板のデジタル化が行われております。 このデジタル画像により金堂壁画の細部までご鑑賞頂けることと成り、研究活用して頂ければと願っております。 最後になりましたが、公開にご尽力を賜りました関係各位に厚くお礼申しあげます。
Millet
Jul 2, 2022 Millet, a language server for Standard ML (SML), is now available. Check it out on: GitHub VS Code marketplace Open VSX In this post, I will: Introduce some of the main features of the project. Note some caveats and potential areas of improvement. Talk a bit about its development. Close with some thanks. Features: an overview Basic The extension provides syntax highlighting, as well as
YOLOv8でナンバープレートを検出してAI-OCRで読み取ってみました。 〜ファインチューニングに使用したデータは、撮影した写真ではなく、Pythonで生成した画像（30,000枚・192,000アノテーション）です〜 | DevelopersIO
5 AI-OCR AI-OCRとしては、MicrosoftのComputer Visionで提供されている、Read APIを使用させて頂きました。 参考: Computer Vision 3.2 GA Read API を呼び出す 最初は、ナンバープレート画像を、そのままOCRにかけてみたのですが、下段左の平仮名１文字のところの認識が難しいようでした。これは、このように「ひらがな」１文字だけが配置されることに、モデルが対応しきれていないような気がしました。 対策として、画像を3つの部分に分割し、それぞれでOCRにかけるようにしてみました。また、認識精度が上がるように、業務用（緑バックの白文字、及び、黒バックの黄色文字）は、ネガポジ反転し、最終的にグレースケール変換することにしました。 AI-OCRで処理しているコードと、それを使っている、全体のコードです。 ocr.py import t
Where Programming, Ops, AI, and the Cloud are Headed in 2021
In this report, we look at the data generated by the O’Reilly online learning platform to discern trends in the technology industry—trends technology leaders need to follow. But what are “trends”? All too often, trends degenerate into horse races over languages and platforms. Look at all the angst heating up social media when TIOBE or RedMonk releases their reports on language rankings. Those repo
パスワードは最も脆弱（ぜいじゃく）なユーザー認証方式の一つだ。パスワード侵害の最初期の例は、紀元前413年までさかのぼる。古代ギリシャ軍は、夜間戦闘で敵味方を識別するのに合言葉を使っていた。この合言葉がシュラクサイ（訳注）軍に知られてしまった。ギリシャ軍は合言葉を使って友軍のふりをしたシュラクサイ軍に大打撃を受けた。 訳注：シチリア島の都市シラクサ（イタリア語）のこと。シュラクサイは古代ギリシャ語。ペロポネソス戦争におけるアテナイ（アテネ）のシケリア（シチリア）遠征（紀元前415～紀元前413年）失敗のエピソードと思われる。 関連記事 2FAバイパスツールがもたらした二要素認証安全神話の終焉 十分に進化した生体認証は“手に埋め込んだチップ”すら不要 Windows 10の次期バージョンでパスワードレスサインインが実現 「人の声がその答えだ」──パスワード認証に代わる音声生体認証 RPAに組
Admission Jankari
COLLEGE OVERVIEW College Type Private Establishment Year 1991 Affiliation Maharashtra University of Health Sciences(MUHS) Recognition Medical Council of India Government … Read more
Official music video for “Suki Suki Daisuki” by Jun Togawa, taken from promotional footage for the release of the album “Suki Suki Daisuki” ©1985 Alfa Music. Listen to the song here: https://lnk.to/TJSukiSukiDaisuki ▲ Subscribe to ALFA MUSIC on YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCED_jMuUdSWi1KRY_6n3hHQ ▲ Listen to more from Jun Togawa: https://lnk.to/JunTogawa ▲ Follow Jun Togaw
はじめに 近年，深層学習における畳み込みニューラルネットワークをはじめとする機械学習が主流です．このニューラルネットワークとは，その名の通り生物の脳における神経回路網を模したものであり，それを構成する神経細胞を形式ニューロンとしてモデリングしたものがはじまりです． しかし，この形式ニューロンは神経細胞の簡単なモデルに過ぎません．一部の研究者はより精緻なニューロンモデルを研究し，今日まで様々なニューロンモデルを提案してきました． このような本来の神経細胞に，より近づけたニューロンモデルを一般的にスパイキングニューロンモデル (Spiking Neuron Models)と言います．またそれを用いたニューラルネットワークをスパイキングニューラルネットワーク (SNN: Spiking Neural Networks)と言います． ここで「スパイク (Spike)」という単語が出てきましたが，こ
ニューラルネットワークは、脳を理解しようとする試みの中から生まれた。ニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）とそのつながり、つまり神経回路網を、人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものだ。 では、一つ一つは単純な機能しか持たないニューロンを多数組み合わせることで、ニューラルネットワークモデルを構築した場合、いかにして脳のような高度な認識機能が発現しうるのか？ こうした学術的な問いからスタートした研究は、実際、脳に近い認識機能を獲得するという成果を収め、脳研究における大きなマイルストーンとなった。そして、ニューラルネットワーク研究の一分野として生まれた深層学習によって、ニューラルネットワークモデルはさらに高度な認識能力を獲得するに至り、一定の領域においては人間を代替しうる水準にまで到達した。その潜在的な可能性に産業界の注目も集まり、多くの研究者が参入して、素
画像に対する自己教師あり表現学習手法について②
はじめに 機械学習エンジニアの荒居秀尚です。2021年新卒入社で、機械学習モデリングや機械学習を用いたデータ施策におけるMLOps推進などに携わっています。 最近、担当案件で画像を扱っていたのもあり、画像を対象とした自己教師あり表現学習について調査していました。今回はその調査内容について紹介したいと思います。なお、この調査は文献調査と、実際に使ってみて案件への適用可能性を評価した実験とに分かれていますので、ブログの方も両方について触れようと思います。 分量が多いため、自己教師あり学習の基礎の部分の紹介、具体的な手法の紹介、そして応用例の紹介の三部立ての構成になっています。 前回の記事 では、自己教師あり学習が近年大きく発展している背景と、画像を対象とした自己教師あり学習の部品となる技術の紹介を行いました。それを踏まえ、今回は具体的な手法について紹介を行います。 おさらい 代表的手法の紹介に
Welcome to tkasasagi’s website My name is Tarin Clanuwat. I am a research scientist at Sakana AI in Tokyo. I got my PhD in Classical Japanese Literature (文学) from Waseda University, Graduate School of Arts Letters and Science. I specialized in the Tale of Genji’s commentary books from Kamakura and Nambokucho period. Previously I was a senior research scientist at Google Research, Brain team, Googl
仮想通貨(暗号資産)取引で損益とみなされるのはいつ？課税対象となるタイミング8選 - Aerial Partners
仮想通貨（暗号資産）取引において、基本的には20万円以上の所得が発生した場合に確定申告が必要となります。 ただしこの20万円とは、単純に取引所から銀行口座へ引き出した日本円の金額というシンプルなものではありません。「まだ日本円に出金していないから確定申告しなくても大丈夫だろう…」と思っていると、後々申告漏れを起こしかねません。 実は、仮想通貨取引で課税対象となる損益が発生するケースには様々なタイミングがあるのです。特に複数回の取引を行っている方は注意が必要です。そこで今回は、仮想通貨取引における損益発生のタイミングについて解説していきます。 監修税理士
Launch of CNCF Japan Chapter “Cloud Native Community Japan” | Cloud Native Computing Foundation
By Cloud Native Community Japan Today we are thrilled to announce that leaders of the cloud native community in Japan have collaboratively established “Cloud Native Community Japan” as the Japanese Chapter of Cloud Native Computing Foundation (CNCF). CNCF hosts major open source projects in the cloud native field, and global tech conferences and events such as KubeCon + CloudNativeCon, where innov
Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model capable of generating photo-realistic images given any text input. The Stable-Diffusion-v-1-4 checkpoint was initialized with the weights of the Stable-Diffusion-v-1-2 checkpoint and subsequently fine-tuned on 225k steps at resolution 512x512 on "laion-aesthetics v2 5+" and 10% dropping of the text-conditioning to improve classifier-free g
DeNA, Mobility TechnologiesのAI勉強会で発表した資料です face recognition分野の最新論文のキャッチアップ。ECCV 2022。 紹介論文： ・Teaching Where to Look: Attention Similarity Knowledge…
概要 マイク入力をWhisper APIで文字起こしし、音声から起こした文字をChatGPT APIに投げて返答をVOICEVOXに渡すことによってChatGPTとの会話を行います。 概要図 リポジトリはこちらです Whisper APIを使用してマイク入力をテキストに マイクからの入力をWhisperで文字起こしをするコードはこちらの記事を参考にさせていただきました。 get_audio_from_micでマイク入力を取得し、Whisper APIを使って文字に起こします def voice_to_text(): audio = get_audio_from_mic() audio_data = BytesIO(audio.get_wav_data()) audio_data.name = 'from_mic.wav' transcript = openai.Audio.transcri
工場などでの不良品検知やスマートフォンなどでの顔認証をはじめ、AIによる画像認識技術が急速に広まっている。 製造業では検査工程や従業員管理にAI画像認識を活用している事例が多く、また昨今では大型商業施設でコロナ対策のために混雑検知システムの導入が広がり、利用されている例も増えてきた。 なぜ急速にAI画像認識が広まったのか。その理由と、これからAI画像認識の導入・活用を検討している企業はどのように進めればよいかについて、株式会社マクニカ クラビス カンパニー ビジネスソリューション第２統括部営業第１部第２課 課長 山田 智教氏、同課 田中 翔志也氏、技術統括部技術第２部第５課 課長 野本 裕輔氏、同課 主席 古瀬 勉氏の4名に話を聞いた。 業種業界問わず活用の幅が広いAI画像認識古くから画像認識技術は存在しており、開発に必要なアルゴリズムもたくさんあった。しかし、AI画像認識の開発は予測AI
顧客の顔をデータベースと照合して問題のある人物を特定するAIを導入した大手ドラッグストア「ライト・エイド」に対し、アメリカの連邦取引委員会(FTC)が「監視目的での顔認識技術使用の禁止」を言い渡しました。これによりライト・エイドは技術使用を5年間禁じられ、過去に収集したデータの保護を行う義務も課せられました。 Rite Aid Banned from Using AI Facial Recognition After FTC Says Retailer Deployed Technology without Reasonable Safeguards | Federal Trade Commission https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2023/12/rite-aid-banned-using-ai-facial-re
Electronic Frontier Foundation 顔認識技術は目まぐるしいスピードで進化し、日々新たな使い方や用語が生まれている。本稿では、この分野で一般に使用されているいくつかの用語を定義し、曖昧さを減らすことを試みたい。 政府による顔認識の利用や、あなたのコミュニティでの顔認識を終わらせるためのハウツーについては、EFFの「About Face」リソースページをご覧いただきたい。 顔検出（Face detection）：画像の中に人間の顔が含まれているかどうかを判断する。公的機関の中には、公文書開示請求に応じてビデオ映像を公開する際に、顔を特定できないようにするために顔検出を利用するところもある。そのため、政府の顔認識技術の使用を禁止する場合でも、顔に関する情報を収集／保存しないことを条件に、この目的での顔検出を除外しているケースが多い。一般に、顔検出の使用は重大なプライバ
![顔認識テクノロジーの用語集 | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a093419c561766fb11979d9136be479a386b50af/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2Fface-recognition-banner_0_0.jpg)
An iPad paired with an Apple Pencil is a powerful duo for digital note-taking. The App Store is filled with great software for handwritten notes, but they come at a price. There are also plenty of apps out there that will give you a taste of their potential for free but keep major features locked until you pay a premium price. However, we’ve rounded up a couple of apps for handwritten notes that a
Awesome - Most Cited Deep Learning Papers | Curated list of awesome lists | Project-Awesome.org
[Notice] This list is not being maintained anymore because of the overwhelming amount of deep learning papers published every day since 2017. A curated list of the most cited deep learning papers (2012-2016) We believe that there exist classic deep learning papers which are worth reading regardless of their application domain. Rather than providing overwhelming amount of papers, We would like to p
The Bizarre Story Behind Shinzo Abe’s Assassination - The Atlantic
This article was featured in One Story to Read Today, a newsletter in which our editors recommend a single must-read from The Atlantic, Monday through Friday. Sign up for it here. On the last morning of his life, Shinzo Abe arrived in the Japanese city of Nara, famous for its ancient pagodas and sacred deer. His destination was more prosaic: a broad urban intersection across from the city’s main t
The 6 Levels of UX Maturity
Summary: Our UX-maturity model has 6 stages that cover processes, design, research, leadership support, and longevity of UX. Use our quiz to get an idea of your organization’s UX maturity. UX maturity measures an organization’s desire and ability to successfully deliver user-centered design. It encompasses the quality and consistency of research and design processes, resources, tools, and operatio
前回は BERT についてその概要と使い方を紹介しました。今回は自然言語処理ライブラリである spaCy と spaCy をフロントエンドとする日本語NLPライブラリの GiNZA について紹介します。 1. 始めに 本記事では欧米で有名な自然言語処理ライブラリである spaCy とリクルートと国立国語研究所の共同研究成果である日本語NLPライブラリ GiNZA について紹介します。記事の前半では、spaCy と GiNZA の概要と日本語を処理する際の基本的な機能／操作について説明します。後半では、spaCy で提供される文章分類機能について、前回までに紹介した手法も含めて精度を比較してみます。 2. spaCy と GiNZA の概要 spaCy は Explosion AI 社の開発する Python/Cython で実装されたオープンソースの自然言語処理ライブラリで MIT ライセ
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3つの要点 ✔️ 多層パーセプトロン（MLP）だけのシンプルなアーキテクチャでSoTAに匹敵する画像分類性能を達成 ✔️ 位置ごとの特徴と空間的な情報を繰り返しMixする ✔️ 計算コストを抑えつつ、同時に高い精度を達成 MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision written by Ilya Tolstikhin, Neil Houlsby, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Jessica Yung, Andreas Steiner, Daniel Keysers, Jakob Uszkoreit, Mario Lucic, Alexey Dosovitskiy (Submitted on 4 May 2021 (v1), last
なぜビジョントランスフォーマーはこれほど高性能なのか。
3つの要点 ✔️ ViTは、すべての層でより均一な表現（特徴量）を持っている。つまり各層での表現が似ている。 ✔️ ViTは、自己注意（self-attention）により早期にグローバルな情報を集約できる。 ✔️ ViTは、表現を下位層から上位層へ強く伝搬させる。 Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks? written by Maithra Raghu, Thomas Unterthiner, Simon Kornblith, Chiyuan Zhang, Alexey Dosovitskiy (Submitted on 19 Aug 2021 (v1), last revised 3 Mar 2022 (this version, v2)) Comments: Published on arxiv.
Skip to the content. Japan GitHub Ranking DescriptionとReadme両方に日本語がある程度書かれているリポジトリを、スター数で並べ替えたランキングです。毎日自動で更新されます。データは簡易的に作成しており非公式です。 Repositories with some Japanese sentences for descriptions and README are sorted by GitHub stars in the ranking. Automatically update daily. The data is aggregated without taking proper steps and unofficial. Last Update Time: 2024/4/23 10:01:31 1位 w-okada/voice-cha
転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 今回は、人工知能（AI）分野で欠かせない、転移学習のメリットとアプローチ手法、ファインチューニングとの違いについてお伝えします。 転移学習とは？：学習の効率化を実現 転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 人間に置き換えると、「友達がまとめたテスト勉強用ノートを借りる」「姉が実践してうまくいったダイエット法を真似する」というイメージです。 ただし、転移学習では、人でいうところの「友達がまとめた理科のノートを国語の勉強に活用する」「姉のダイエット方法を弟の婚活に応用する」といったことが可能となります。つまり、例えば画像認識なら「魚の種類に関する学習
Deep Learning has revolutionized the fields of computer vision, natural language understanding, speech recognition, information retrieval and more. However, with the progressive improvements in deep learning models, their number of parameters, latency, resources required to train, etc. have all have increased significantly. Consequently, it has become important to pay attention to these footprint
顔認識技術の問題は“識別”と“認証”だけではない：写真クラスタリング、人種分析、リアルタイム追跡などなど……投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2021/10/9 Electronic Frontier Foundation 政府や企業は、私たちがどのように生活しているかを、私たち自身が隠したり変えたりできない固有のマーカー、つまり私たちの顔を使って追跡している。この危険な技術に対し、国中のコミュニティが反発し、規制法も制定されている。だが、政府や企業は、こうした法律は顔認証などの一部の顔認識技術のみに限定すべきで、それ以外は規制すべきではないと主張している。 我々は同意しない。あらゆる形態の顔認識技術は、プライバシー、言論の自由、そして人種正義を脅かすものである。本稿では、さまざまな顔認識について説明し、なぜすべての顔認識技術を法律で規制されなければならないかを説明する。 顔認
![顔認識技術の問題は“識別”と“認証”だけではない：写真クラスタリング、人種分析、リアルタイム追跡などなど…… | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7f4fab17b5a356a604b94b9b9c6b4b93acfffa3e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2Fgeorge-bakos-nKGIPtcM-SY-unsplash_e.jpg)
Jewish Scholar Judith Butler Condemns Israel’s “Genocide” in Gaza
AMY GOODMAN: This is Democracy Now!, democracynow.org, The War and Peace Report. I’m Amy Goodman, with Nermeen Shaikh. NERMEEN SHAIKH: We’re continuing our conversation on Israel’s bombardment of Gaza. We’re joined now by the philosopher and gender studies scholar Judith Butler, who’s one of dozens of Jewish writers and artists who recently signed an open letter to President Biden calling for an i
Sex and gender: The medical establishment’s reluctance to speak honestly about biological reality - The Boston Globe
OPINIONSex and gender: The medical establishment’s reluctance to speak honestly about biological realityIt is never justified to distort the facts in the service of a social or political cause, no matter how just. The American Medical Association says that the word “sex” — as in male or female — is problematic and outdated; we should all now use the “more precise” phrase “sex assigned at birth.” T
PyAutoGuiとは？ 「PyAutoGui」は、Python のモジュールの一つです。 近年流行している RPA（Robotic Process Automation） の機能を、Python で実装することが可能になります。 人間が操作しているのと同様に、マウス・キーボードの操作を画像認識と組み合わせて自動化することができます。 うまく活用すると、繰り返しの単調な作業などを簡単に自動化させることができます。 非常に魅力的なモジュールで使い方はアイデア次第で無限大の可能性があり、使い方も簡単です。 本記事では、そんな「PyAutoGui」の使い方をご紹介したいと思います。 PyAutoGuiの導入方法PyAutoGuiのインストール「PyAutoGui」は Python のモジュールなので、お馴染みの pip コマンドを使ってインストールします。
手認識が実用レベルに到達した件 - Qiita
MediaPipe(Google)のHandTrackingで、Issueで話題になっているジェスチャー実装について書きます。 こんな感じで動きました 百聞は一見にしかずということで先に検証結果です。 MediaPipe 今年6月のCVPR2019でMediaPipeの発表があり、 そのアプリケーションのひとつとしてHandTrackingが公開されました。 MediaPipeはMLパイプラインと呼ばれるコードを書かなくても ビジュアライズツールだけでMLアプリケーションを構築するフレームワークです。 ROSをやったことがある人はツールをイメージしやすいと思います。 HandTracking以外にも顔認識、ヘアセグメンテーション、物体認識に物体追跡のアプリケーションが公開しています。 HandTrackingのマルチプラットフォーム対応状況 下記の環境で動作します。 デスクトップ(C++)
東京工業大学 科学技術創成研究院の劉載勲氏（准教授）と本村真人氏（教授）らは、隠れニューラルネットワーク（Hidden Neural Network、以下HNN）と呼ばれる新たなDNN（Deep Neural Network）技術をベースにした推論アクセラレーター（処理回路）を世界で初めて開発。それをICにした成果を半導体の国際学会「ISSCC（International Solid-State Circuits Conference） 2022」で発表した ニュースリリース 。この推論アクセラレーターを利用することで、既存の推論アクセラレーターと同等の処理精度を維持しつつ、消費電力増大の元凶である外部メモリー（一般にDRAM）のアクセスを大幅に削減できる。今回のICを使った場合の推論の電力効率は34.8TOPS／Wと高い。本村氏は、開発した技術が自動運転車や自律航行ドローンの低電力化、人
Rhasspy
Rhasspy Voice Assistant Rhasspy (ɹˈæspi) is an open source, fully offline set of voice assistant services for many human languages that works well with: Hermes protocol compatible services (Snips.AI) Home Assistant and Hass.io Node-RED Jeedom OpenHAB You specify voice commands in a template language: [LightState] states = (on | off) turn (<states>){state} [the] light and Rhasspy will produce JSON
Make Something WonderfulSteve Jobs in his own wordsThere’s lots of ways to be, as a person. And some people express their deep appreciation in different ways. But one of the ways that I believe people express their appreciation to the rest of humanity is to make something wonderful and put it out there. And you never meet the people. You never shake their hands. You never hear their story or tell
StrictlyVC events deliver exclusive insider content from the Silicon Valley & Global VC scene while creating meaningful connections over cocktails and canapés with leading investors, entrepreneurs and executives. And TechCrunch…
Google Meet noise cancellation is rolling out now — here’s how it works
Join us as we return to NYC on June 5th to engage with top executive leaders, delving into strategies for auditing AI models to ensure fairness, optimal performance, and ethical compliance across diverse organizations. Secure your attendance for this exclusive invite-only event. Starting in 2017 When Google rolls out big new features, it typically starts with a small percentage of users and then r
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もはや安全ではない二要素認証（2FA）と生体認証
Jun Togawa – Suki Suki Daisuki (Official Music Video)
Spiking Neural Networkとは何なのか - Qiita
深層学習は脳の振る舞いを取り込めるのか？/佐々木雄一 - SYNODOS
Welcome to tkasasagi’s website
CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face
Face Recognition @ ECCV2022
Whisper API, ChatGPT API, VOICEVOXを使ってAIと会話する
「AI画像認識の開発ハードルが下がった」その理由は？ 活用事例が急速に増えた背景にあるもの | Ledge.ai
顧客を過去の万引犯と間違える低品質AIを導入したドラッグストアに5年間技術使用禁止の罰が与えられる
顔認識テクノロジーの用語集 | p2ptk[.]org
The 6 Best Free iPad Note-Taking Apps
はじめての自然言語処理 spaCy/GiNZA を用いた自然言語処理 | オブジェクトの広場
【MLP-Mixer】MLPがCNN，Transformerを超える日
Japan GitHub Ranking
転移学習とは？ディープラーニングで期待の「転移学習」はどうやる？｜Udemy メディア
Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better
顔認識技術の問題は“識別”と“認証”だけではない：写真クラスタリング、人種分析、リアルタイム追跡などなど…… | p2ptk[.]org
【Python】PyAutoGuiの画像認識で人間の操作を自動化（RPA）する – 株式会社ライトコード
自動運転のAI処理効率を2倍に、東工大が世界初の推論IC
Make Something Wonderful | Steve Jobs
TechCrunch | Startup and Technology News