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https://anond.hatelabo.jp/20220105113321 分の場合は、都内賃貸から郊外の戸建てにかえて QOLが爆上がりしたので、こういう事例もありますという一例。 半年前、35年ローンで中古戸建て約2000万の家を買った。 30代後半独身、年収は個人事業でばらつきがあるが、1500万前後 同棲している彼女はいる。 家を買う前は、都内で、2LDK賃貸17万円 事務所駅チカワンルーム8万円 駐車場3.5万円 コロナで、打ち合わせ等全てオンラインになり、 東京にいる意味が激減。 車か電車で1時間くらいの戸建て物件検討。 当初個人事業なのでローンが組めるとはおもっておらず 現金で1000万くらいの物件を探していたが、 たまたま出会った不動産屋に審査だけだしてみては？と言われだしたら通る。 半年くらい週に2、3回、千葉、茨城、神奈川、を中心に片っ端から物件を見て回る。 中古

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが開発した「JoJoGAN: One Shot Face Stylization」は、入力した1枚の顔画像を漫画「ジョジョの奇妙な冒険」のキャラクター風に変換する機械学習フレームワークだ。「空条承太郎」など、作中のキャラクタースタイルに似せた顔に変換する。このフレームワークは、大量のペア画像データセットを使わず、1枚の顔画像から学習できる特性を持つ。 画像をスタイル変換するモデルは、大量のペア画像データセットを必要とするが、そのデータを準備するにはコストがかかる。数枚の画像からスタイル変換する研究も報告されているが、詳細なスタイルや多様性を