AlphaFold3の中身の日本語解説
AlphaFold3の中身の日本語解説 2024年5月21日（2024年6月13日更新） 佐藤 悠輝、古井 海里、大上 雅史（東京工業大学 情報理工学院） ⚠ 本記事で引用しているAlphaFold3論文[1]の図および表は、Springer Natureより著者らにpersonal, non-exclusive, non-transferable, non-sublicensable, revocable, world-wide Licenseが付与されています。これらの図および表の二次利用を禁止します。 (2024年6月13日更新) AlphaFold3論文[1:1]がCC BY 4.0ライセンスでオープンアクセスとして正式に出版されたことに伴いまして、同論文の図表等の二次利用はクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに従って自由にできるようになりました。 1. はじめに AlphaFol
Video processing with WebCodecs | Web Platform | Chrome for Developers
Modern web technologies provide ample ways to work with video. Media Stream API, Media Recording API, Media Source API, and WebRTC API add up to a rich tool set for recording, transferring, and playing video streams. While solving certain high-level tasks, these APIs don't let web programmers work with individual components of a video stream such as frames and unmuxed chunks of encoded video or au
AI導入による口コミ投稿画像のカテゴライズ業務の一部自動化について - Tabelog Tech Blog
目次 目次 はじめに 口コミ投稿画像のカテゴライズ業務について なぜ自動化することにしたのか？ どのように自動化を実現したのか？ 1. 画像をカテゴライズできる機械学習モデルを実現した方法 1-1. CLIPについて 1-2. 口コミ投稿画像のカテゴライズ業務にCLIPを利用する方法 2. 食べログのシステムに機械学習モデルを組み込んだ方法 2-1. 今回の施策で開発したシステムの概要 2-2. 機械学習モデルを組み込む際の運用設計 2-2-1. 自動でのカテゴライズ精度が低いカテゴリへの対応 2-2-2. システム障害時の対応 一部自動化を実現した結果、どうなったか？ はじめに こんにちは。食べログシステム本部 ウェブ開発部 プロダクトチームの高橋です。 この記事では、食べログにおいて、口コミ投稿画像のカテゴライズ業務の一部を自動化した事例について紹介します。 口コミ投稿画像のカテゴライ
Redeem this code for a free "Nanner Ringer" Emote. It has over 25 million uses, so take advantage of this redeem code. It can be used in the regular battle royale mode, LEGO Fortnite, and Fortnite Festival.Redeem a gift card for V-Bucks to use in Fortnite on any supported device! To use a gift card you must have a valid Epic Account, download Fortnite on a compatible device, and accept the applica
Safari Technology Preview Release 100 is now available for download for macOS Catalina and macOS Mojave. If you already have Safari Technology Preview installed, you can update in the Software Update pane of System Preferences on macOS. This release covers WebKit revisions 254696-255473. Web Inspector Added links to Web Inspector Reference documentation (r254730) Renamed the Canvas Tab to be the G
入社して2ヶ月が経ちFlutterやKotlinと色んなモバイルの技術に触れさせていただいています岡です！ いよいよ今週の月曜日からWWDC2022が始まり様々な情報が公開されています！ この時期だけは睡眠時間削ってでもキャッチアップしたくなります^^ 個人的にSwiftUIは、発表された年から初めてiOSアプリの開発にチャレンジし、個人でアプリをリリースした事から非常に思い入れの深いフレームワークとなります。 よって毎年"今年はどんな変化があるのかな？"とまっさきにSwiftUI関連のセッションを見てしまいます！！ 今年も非常に豊富な内容となっていますので見ながらまとめてみました！ What's new in SwiftUI!! Charts その１ Stacks Split View Scenes SDK その２ Forms Controls Tables その３ Photos Sha
Node.js — Node v21.0.0 (Current)
2023-10-17, Version 21.0.0 (Current), @RafaelGSS and @targos We're excited to announce the release of Node.js 21! Highlights include updates of the V8 JavaScript engine to 11.8, stable fetch and WebStreams, a new experimental flag to change the interpretation of ambiguous code from CommonJS to ES modules (--experimental-default-type), many updates to our test runner, and more! Node.js 21 will repl
はじめに 2019年，2020年に引き続き，1年を振り返って最もおもしろかった深層学習の論文を選んで紹介したいと思います．最近，目を通す論文の数が減ってしまったので，今回は取り上げるのを8本とし，別記事として「応用事例編」を書くことにします． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文8選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2021年に公開された論文」と「2021年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．他におもしろい論文があれば，コメントで教えていただけると嬉しいです1． 紹介するのはこちらの8本です！ Exploring Simple Sia
This post gathers ten ML and NLP research directions that I found exciting and impactful in 2019. For each highlight, I summarise the main advances that took place this year, briefly state why I think it is important, and provide a short outlook to the future. The full list of highlights is here: Universal unsupervised pretrainingLottery ticketsThe Neural Tangent KernelUnsupervised multilingual le
Web Streams Everywhere (and Fetch For Node.js) | CSS-Tricks
DigitalOcean provides cloud products for every stage of your journey. Get started with $200 in free credit! Chrome developer advocate Jake Archibald called 2016 “the year of web streams.” Clearly, his prediction was somewhat premature. The Streams Standard was announced back in 2014. It’s taken a while, but there’s now a consistent streaming API implemented in modern browsers (still waiting on Fir
Parsing Algorithms
Dmitry Soshnikov Software engineer interested in learning and education. Sometimes blog on topics of programming languages theory, compilers, and ECMAScript. Course overview Parsing or syntactic analysis is one of the first stages in designing and implementing a compiler. A well-designed syntax of your programming language is a big motivation why users would prefer and choose exactly your language
Research in artificial intelligence is increasing at an exponential rate. It’s difficult for AI experts to keep up with everything new being published, and even harder for beginners to know where to start. So, in this post, we’re sharing a curated list of resources we’ve relied on to get smarter about modern AI. We call it the “AI Canon” because these papers, blog posts, courses, and guides have h
Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models
Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models Andy Zou1, Zifan Wang2, Nicholas Carlini3, Milad Nasr3, J. Zico Kolter1,4, Matt Fredrikson1 1Carnegie Mellon University, 2Center for AI Safety, 3 Google DeepMind, 4Bosch Center for AI Overview of Research : Large language models (LLMs) like ChatGPT, Bard, or Claude undergo extensive fine-tuning to not produce harmful content
ビジョン技術の実利用ワークショップ「ViEW2023」参加報告 - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 25日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンター テクノロジー部門 メディアAI PJ所属の和田、小林です。 普段は画像/映像/言語/音声 等メディアを入力としたAI技術（メディアAI技術）を用いて、事業部/関連部支援や最新技術の調査/研究開発を行なっています。 今回は技術調査の一環として参加した「ViEW2023」について、ワークショップの概要や発表された論文について紹介したいと思います。 ViEW2023は2023年12月7日~8日にパシフィコ横浜で開催されました。詳細は下記サイトをご覧ください。 ViEW2023 公式Webサイト https://view.tc-iaip.org/view/2023/index.html . 目次 はじめに 目次 ViEWについて 流行りのテーマ 小田
← back to blog index I originally wrote this guide in back in December 2017 for the OpenAI Fellows program In this essay, I provide some advice to up-and-coming researchers in machine learning (ML), based on my experience doing research and advising others. The advice covers how to choose problems and organize your time. I also recommend the following prior essays on similar topics: You and Your R
コンピュータサイエンス技術の一つに、自然言語処理（NLP）と呼ばれている領域があります。NLPは、コンピュータに人間の用いる言語（自然言語）を処理させる取り組み全般を指します。 ここ数年のNLPの傾向として、大規模テキストでの事前学習済みモデルの活用が挙げられます。代表的な例が、Googleが2018年10月に発表した「Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)」*1です。BERTは多数のNLPタスクで飛躍的な性能を示し、注目を集めました。BERTの登場後、大規模テキストを用いた巨大モデルを学習させていく流れが強まっています*2。 BERTの登場以前は、個別のタスクに対してモデルを訓練する取り組みが優勢でした。一方でBERTでは、事前に大量のテキストデータを用いて巨大なニューラルネットワークを学習させて汎用的
Abstract Web3 today centers around expressing transferable, financialized assets, rather than encoding social relationships of trust. Yet many core economic activities—such as uncollateralized lending and building personal brands—are built on persistent, non-transferable relationships. In this paper, we illustrate how non-transferable “soulbound” tokens (SBTs) representing the commitments, credent
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
CF-RSL と商用ライセンス形態を明確に説明いたします。 Posted by connectFree Staff | 2020年8月20日 (追記 2020-08-25: 一部内容を変更・修正いたしました。) 本記事に関し、内容に誤りを含んでおりましたこと謹んでお詫び申し上げます。 貴重なフィードバックをいただきまして、誠にありがとうございます。 いつも Zen 言語をご愛顧くださいましてありがとうございます。 今回は、Zen 0.8 LTS (Long Term Support) のリリースにあわせて本ブログにてライセンス形態を明確に説明いたします。 Zen をより柔軟にご利用いただけるようになりました。 バイナリ配布をするまでは Zen 言語は無料です。 Zen 言語 LTS バージョン (v0.8.20200623LTS) からは、 ConnectFree Reference So
Neural Networks: Zero To Hero
A course by Andrej Karpathy on building neural networks, from scratch, in code. We start with the basics of backpropagation and build up to modern deep neural networks, like GPT. In my opinion language models are an excellent place to learn deep learning, even if your intention is to eventually go to other areas like computer vision because most of what you learn will be immediately transferable.
In "Software Engineering - The Soft Parts" Addy Osmani shares lessons from his first 10 years at Google on the "soft skills" that can help engineers become effective and scale their effectiveness. This guidance should help junior, mid-career and even senior developers move forward, deal with changing technology, and navigate building non-trivial systems. Today I'll share some of the software engin
機械学習セキュリティのベストプラクティス – Draft NISTIR 8269: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning – 論文紹介 概要 「Draft NISTIR 8269: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning」は、米国のNIST（National Institute of Standards and Technology）が策定を進めている機械学習セキュリティに関するベストプラクティスのドラフトであり、機械学習システムの安全確保を目的として、機械学習にまつわるセキュリティを「攻撃」「防御」「影響」の3つの視点で分類している。 NISTIR8269はブログ執筆時点（2020年7月9日）でドラフト版であるが、「NIST SP8
この記事はUnity Advent Calendar 2020の12月16日の記事です。 Webフロント技術からインスパイアされて開発されたUnityの次世代UIシステム「UI Toolkit」がUnity2020.1からランタイムUIサポートをしています。1 今までのGameObjectベースではなくHTML/CSSのような記述で開発します。 UI Toolkit is based on, and inspired by, standard web technologies. If you have experience developing web pages or applications, much of your knowledge might be transferable, and many of the core concepts might be familiar. Un
Credit for the title image: Liu et al. (2021) 2021 saw many exciting advances in machine learning (ML) and natural language processing (NLP). In this post, I will cover the papers and research areas that I found most inspiring. I tried to cover the papers that I was aware of but likely missed many relevant ones. Feel free to highlight them as well as ones that you found inspiring in the comments.
強化学習でポケモンをプレイする - Qiita
久しぶりのQiita投稿です．現在，三菱UFJフィナンシャル・グループの戦略子会社であるJapan Digital Design株式会社でリサーチャーをしています．こちらは，Japan Digital Design Advent Calendar 2023 の７日目の記事になります！ 本記事では，「強化学習を使ってポケモンをプレイする動画」についてご紹介させていただきます！ ※ 動画内容の切り抜き利用につきましては，Peter Whidden氏の許可を頂いております． ※ 本記事では，ポケモンをプレイするための技術を解説していきますが，動画で見た方が面白いので，ご興味のある方はぜひご覧になってみてください！ 導入 みなさま強化学習（reinforcement learning）をご存知でしょうか？ 強化学習とは，機械学習の手法１つで，エージェント（AI）が環境とのやり取りを通じながら，累積
Keyboard Shortcuts every Command Line Hacker should know about GNU Readline
Keyboard Shortcuts every Command Line Hacker should know about GNU Readline Most command line programs that offer line editing – like bash, Python, GDB, psql, sqlite and more – do so using GNU readline. Readline's a powerful library that grants history, completion, movement and editing to programs that use it — and a stable and consistent set of keyboard shortcuts. Shame, then, that even serious c
医療コンペで優勝した話 - Qiita
はじめに この記事は、3/26から27日にかけて開催された全国医療AIコンテストでの、チーム🦾😢の参加記録です。 メンバー chizuchizu Twitter: https://twitter.com/chizu_potato GitHub: https://github.com/Chizuchizu abap Twitter: https://twitter.com/abap34 GitHub: https://github.com/abap34 書いたこと コンペ概要 具体的なsolution コンペ実況 感想 全国医療AIコンテスト 東京医科歯科大学の学生グループが主催となって、医療xAIの関心を高めるべく、日本循環器学会に実質的に付属(?)するような形で開催されました。 1日目午前: 講演会 1日目午後: チュートリアル・コンペティション開始 2日目午後: コンペティション終
というNBER論文が上がっている（2022年に東大で開催されたAsia Pacific Trade SeminarsのWP）。原題は「Winners and Losers from the U.S.-China Trade War」で、著者はAlicia H. Dang（ユニオン大）、Kala Krishna（ペンシルベニア州立大）、Yingyan Zhao（同）。 以下はその要旨。 We investigate the phenomenon of trade re-allocations across countries as a result of the U.S.- China trade war. Using quarterly data on U.S. imports, we find evidence, as do others, of trade diversion in a
Trademarks in Open Source
Trademarks in Open Source Introduction Cases Unmanaged Trademarks: Naked Licensing FreecycleSunnyvale v. Freecycle Network Discussion Common Law Trademarks Planetary Motion, Inc. v. Techsplosion, Inc. Discussion Fair Use Defense to Trademark Infringement: Nominative Use Playboy Enters. v. Welles Discussion License Terms’ Bearing on Trademark Use MIT Discussion BSD-3-Clause Discussion PHP-3.0 Discu
What is FinOps? FinOps is an operational framework and cultural practice which maximizes the business value of cloud, enables timely data-driven decision making, and creates financial accountability through collaboration between engineering, finance, and business teams. FinOps Foundation Technical Advisory Council Updated: December 2023 At its core, FinOps is a cultural practice. It’s the way for
Julia GPU
Julia GPU How the Julia language is making it easy for programmers to use GPU capabilities How the Julia language is making it easy for programmers to use GPU capabilities with JuliaGPUWe are living in a time where more and more data is being created every day as well as new techniques and complex algorithms that try to extract the most out of it. As such, CPU capabilities are approaching a bottle
Good Managers Write Good
A guide to scaling product & engineering teams from $0 to past $100M ARR. © 2024. Stay SaaSy. In my time observing managers, one observation seems to repeat again and again: good managers write well, and bad managers write poorly. In fact, the best managers I’ve ever seen were not just good writers, they were terrific. And the worst managers I’ve ever had were not just bad writers, they were uncom
AI Timelines via Cumulative Optimization Power: Less Long, More Short — LessWrong
The general trend is clear: larger lifetime compute enables systems of greater generality and capability. Generality and performance are both independently expensive, as an efficient general system often ends up requiring combinations of many specialist subnetworks. BNNs and ANNs both implement effective approximations of bayesian learning[29]. Net training compute then measures the total intra-li
Personal and transferable skills - College of Humanities Intranet - University of Exeter
Personal and Transferable Skills During your period of study in the Department you will gain much knowledge about the content of the different modules in your programme. But in the course of learning and understanding that content you should also acquire certain skills that can be used in other contexts. These are what are called ‘personal and transferable skills’, skills that go with you and may
Automated testing will help you write high-quality software in less time, with more confidence, fewer bugs, and without constant manual oversight. Testing JavaScript Applications is a guide to building a comprehensive and reliable JS application testing suite, covering both how to write tests and how JS testing tools work under the hood. You’ll learn from Lucas de Costa, a core contributor to popu
こんにちは、東京工業大学 学術国際情報センターの横田理央です。私は元々高性能計算分野の研究者ですが、最近は高性能計算の技術を使って大規模な深層学習を行う際の様々な課題を解決することに興味があります。2021年の春に東工大の井上中順先生のご紹介で片岡さんとFDSLの研究はじめてから、cvpaper.challengeの方にも参加するようになりました。片岡さんにadvent calendarの記事を書く機会をいただきましたので、今回は大規模な深層学習を行うために大規模計算機(スパコン)を利用する方法について紹介させていただきます。利用する方法といっても環境構築などの技術的な話しではなく、だれでも利用できるための制度の紹介です。 なぜ大規模計算機を使うのか？どの分野でもそうですが、特に深層学習分野では大規模な計算資源をもっているところが圧倒的に有利になります。データセットやモデルの規模はムーアの
We, the leaders of the Group of Seven, met in Cornwall on 11-13 June 2021 determined to beat COVID-19 and build back better. We remembered everyone who has been lost to the pandemic and paid tribute to those still striving to overcome it. Inspired by their example of collaboration and determination, we gathered united by the principle that brought us together originally, that shared beliefs and s
自己紹介とメタ視点の研究効率化Tips（研究生活のデザイン）について - Seitaro Shinagawaの雑記帳
こんにちは、品川です。 本記事は研究コミュニティ cvpaper.challenge 〜CV分野の今を映し,トレンドを創り出す〜 Advent Calendar 2022の2日目の記事です。 adventar.org 自己紹介 メタ視点の研究効率化Tipsとは？ 研究室生活の概要を知って目標を立てる ①知っておこう：研究室教育は実践の場 ②知っておこう：研究室生活は転用可能な技術（transferable skills）の塊 ③実は裏テーマとして「自分をコントロールする技術の研究」が重要だったりする 裏研究テーマの実践：相対化で自分の強みと弱みを見つける 性格診断やストレングスファインダーも役に立つ 方法論の調査 仮説を立てて検証する 自己紹介 はじめての方へ向けて自己紹介です。品川政太朗と申します。奈良先端大で助教をしています。 大好物はVision and Languageと対話システ
The Rise of Platform Engineering - Software Engineering Daily
The rise of microservices, container orchestration, and the like have introduced novel engineering challenges. Platform engineering teams have formed at a number of organizations to shoulder these responsibilities. In some respects, the role of a platform engineer hasn’t drastically changed from that of other DevOps related roles. There is truth in noting that the title, “Platform Engineer” is not
Are We Really Engineers?
New: My new book, Logic for Programmers, is now in early access! This is part one of the Crossover Project. Part two is here and part three is here. A conference talk based on this work is now available here. I sat in front of Mat, idly chatting about tech and cuisine. Before now, I had known him mostly for his cooking pictures on Twitter, the kind that made me envious of suburbanites and their 75
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【WWDC2022】What's new in SwiftUIのまとめ！ - NRIネットコムBlog
2021年の深層学習ハイライト（研究論文編） - Qiita
10 ML & NLP Research Highlights of 2019
AI Canon | Andreessen Horowitz
An Opinionated Guide to ML Research
「GPT-3」周辺で調べたことをまとめる（2021年2月） - u++の備忘録
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機械学習セキュリティのベストプラクティス – Draft NISTIR 8269: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning –
【Unity】UI ToolkitをランタイムUIとして使ってみる - Qiita
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大規模計算機を深層学習に利用する方法｜cvpaper.challenge
CARBIS BAY G7 SUMMIT COMMUNIQUÉ | The White House