前提 Ruby 2.7.4 Faraday 1.7.0 Yahoo API ver2 ver1 との違い リクエストが、GET から POST 1リクエストの最大サイズが、100KB から 4KB レスポンスが、XML から JSON また、以前は、解析内容について、設定が行えた 例えば、出現頻度情報を返すようにしたり、名詞に関する情報のみ返すようにしたり サンプル リクエスト制限を考慮してリトライ設定を行う 1つのアプリケーションIDに対して、1分で300回を超えた場合に、429 Too Many Requestsのエラーレスポンスが返る # 必要な require している前提 module YahooApi class MaServiceClient REQUEST_URL = 'https://jlp.yahooapis.jp/' REQUEST_PATH = 'MAService

Googleは、同社のビデオ会議サービス「Google Meet」と、Zoom Video Communicationsのビデオ会議プラットフォーム「Zoom Rooms」について、相互接続を可能にすると発表した。 これにより、Zoom Rooms環境からGoogle Meetの会議に参加できるようになる。逆に、Google Meet対応の各種ChromeOSデバイスから、Zoomの会議に参加もできる。今後、Zoom会議に参加可能なGoogle Meet環境を増やしていく。

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。 スコットランドのUniversity of GlasgowとサウジアラビアのTaif Universityによる研究チームが発表した論文「ThermoSecure: Investigating the effectiveness of AI-driven thermal attacks on commonly used computer keyboards」は、キーボードから人の指先の熱を検出し、熱画像を解析してユーザーの入力を推定、パスワードなどを取得する深層学習システムを提案した研究報告だ。入力後20秒以内に撮影した熱画像から86％でパスワードを特定できることが確認された。 キーボード

Wikipedia 英語版にはよくこんな情報をまとめているなと思うものがあったりするのだが、そうしたものをまた一つ知ってしまった。 私、英語圏のカルチャー系メディアで初めてみるやつに出会したらこれで確認してます…Wikipedia英語版の、どのソースがどれくらい信頼できそうかをノートでのディスカッションに沿ってまとめたリスト。ブライトバートはもちろんブラックリストに入ってます。https://t.co/ZjSQn8i7VL— saebou (@Cristoforou) October 16, 2022 Wikipedia:Reliable sources/Perennial sources だが、北村紗衣さんも書かれている通り、ノートでのディスカッションに沿ってまとめたリストなんですね。いわゆる一般的なニュースソースだけでなく、テック系、エンタメ系など網羅されていて壮観である。 基本的に歴

#include <torch/torch.h> #include <iostream> class Net : torch::nn::Module { public: torch::nn::Conv2d conv1=nullptr; //謎の構文 torch::nn::MaxPool2d* pool; //ポインタで定義 Net(); ~Net(); }; Net::Net() { torch::nn::Module(); conv1 = torch::nn::Conv2d(1, 6, 5); //変数代入で初期化 pool = new torch::nn::MaxPool2d(torch::nn::MaxPool2dOptions({2, 2})); //newでメモリ確保 } Net::~Net() { //delete conv1;　//変数なのでdelete命令を掛けるとエラー

東大卒、TNK出身の勝俣社長と、慶應卒の金田氏が主要経営陣とのこと。 株主にもエアトリやトレンダーズなど上場企業が並びます。 こちらのアルゴリズム社が、年商40億円、利益率はキーエンス超えしているとのこと。。その一方で、このインタビュー記事の中身を読んでも事業は全く不明。 ベギラマくんからも、「事業内容を話さないという強い意志を感じる」と指摘されています。 話題になっていたアルゴリズムさん面白い。スポンサードで2本記事出しているけど、絶対に事業内容を話さないという強い意思を感じる。Wantedly見てもほぼ事業内容は記載がない。でも人手は欲しい。M&Aも積極的。 つまり事業モデルは一定カネがある企業であれば真似ができるので早めにEXITしたいのか。 pic.twitter.com/nkMxQ5DuT2 — ベギラマくん (@cogitopp) October 13, 2022 今回はこちら

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OpenAIの音声認識モデルWhiper、いやー、まじですごすぎて感動しました。 配信中のpodcast番組 白金鉱業.FMを頑張って文字起こしするために、この記事とか、この記事とかでかなり真面目に既存文字起こしAPIの精度などを比較していましたが、もう今回は比べるまでもなく本当に雲泥の差です。ほぼ一言一句正確に文字起こしできます。GCP, AWS, Azureの文字起こしAPIは文字起こし精度が体感30~60%くらいでしたが、whisperは90%超えている印象です。もう笑うしかないです。 最初に結論 インストール 実行方法 結果 tinyモデルの結果 baseモデルの結果 smallモデルの結果 mediumモデルの結果 largeモデルの結果 まとめ 追記 カタカナ英語 完全制覇 whisperくん せんでんせんでん 最初に結論 whisperは異なるモデルサイズが5種が利用可能であ

またご無沙汰していました。アメリカへの帰国からの、ベルギーとイギリスでの学会出張などでバタバタしておりました。やはりベルギーのチョコは美味しいです🍫 さて、前回の「アメリカ大学院全不合格体験記(挫折編)・その1」の続きとして、海を渡ってラボ見学してから実際の出願、合否結果（タイトルから察して）までを綴ります。現実的になることの大切さをもし感じていただけたら幸いです。 アメリカでの研究室見学前回の記事で述べたように、「東大と迷うくらいならハナから出願しない」というかなり攻めた姿勢で以下の４つを出願校として決めていました。 Caltech MIT Stanford Harvard 「大学ランキングだけ見過ぎだろ」と言うツッコミに関しては前回の記事で言及しましたのでそれをご参照ください。 志望校が決まってからは、早速夏の短い休暇を利用して上記４校のラボを直接訪問することに決めました。事前にLI

A piece in The Economist this week about masks, and how at least half of the people in Japan are planning to continue to use masks indefinitely (where there was never a mandate), prompts a deeper look into what has been the secret of Japan’s extraordinary success in the pandemic. Over time it has the least cumulative deaths per capita of any major country in the world. That’s without a Zero-Covid

帝国の興亡 2022.10.03 Updated by Ryo Shimizu on October 3, 2022, 05:12 am JST イタリアの探検家、アメリゴ・ヴェスプッチは43歳にして初航海に出かけた。 彼の航海の記録は1503年に論文「新世界」として発表され、ドイツで出版された。以来、その大陸は彼の名にちなんでアメリカと呼ばれるようになった。 ヴェスプッチが探検したのは主に南米で、コロンブスが発見したのはカリブ海のプエルトリコで、厳密には北米大陸を発見したわけでもない。 それから一世紀後にイギリスのバージニア株式会社が国王ジェームズ一世から勅許を得て、メリーランド州、バージニア州、カロライナ州の開拓を開始した。 アメリカ大陸への植民はビジネスであり、入植者は実質的にバージニア会社の社員と見做されていた。 しかし、先住民族との戦いや疫病といった障害から、最初期の200人の入

授業や研修で誰もが一度は経験したことのあるグループワーク。そのメリットやデメリットについて考えてみたことはあるでしょうか。今回は認知負荷理論の視点から「協働」が学習ツールとして持つ性質を再確認し、活用のポイントを探ります。 結論協働学習は提示された課題が十分複雑である場合に真価を発揮する。逆に単純すぎる課題は、協働学習に適していない。 キーターム協働学習、認知負荷理論 前提今回紹介する論文は認知負荷理論を土台にしたものです。認知負荷って何？という方はまずこちらの記事をお読みください。 詳細※読みやすさのため一部省略・簡略化しています。詳しくは元の論文を参照してください。 協働学習の場では、与えられた課題に取り組む際にかかる「認知負荷」を複数のメンバー（の頭の中のワーキングメモリ）で分け合うことができるため、個人学習以上に複雑な情報処理が可能となります。これは協働学習の大きなメリットです。

コミックブック このコミックブックは「Zarya Of the Dawn」というタイトルで、Kris Kashtanovaにより制作された。主人公Zarya(上のイメージ)が、未来のニューヨーク(下のイメージ)を探訪するストーリーとなっている。これらのグラフィックスはAIにより生成され、ここにセリフを付加して、物語を構成し、コミックブックが創られた。アーティストが画面を描き出す代わりに、AIがイメージを生成した。 製作者プロフィール このコミックブックを制作したのはニューヨークを拠点に活動しているKris Kashtanovaで、職業は「Prompt Engineer」としている。テキストをイメージに変換するAIを使い、最適な入力文(Prompt)を見つけ、印象的なグラフィックスを生成するエンジニアとなる。 著作権を申請 Kashtanovaは、制作したコミックブックを著作権物として申請し

「自然言語MLエンジニアから学ぶ！対話型AIにおける高品質なデータセット作成ノウハウ」 https://campaign.fastlabel.ai/20220930-seminar

スマートニュースを退職して、10月からGoogle News LabのTeaching Fellowとして仕事をします。ここでは自己紹介を兼ねてスマートニュースでの仕事を振り返りつつ、今後の仕事について書きます。 自己紹介データ可視化やデータ報道の分野で仕事をしています。新卒で東洋経済新報社に入り、最初はデータベースの開発などをしていました。その後イギリスの大学院でデジタルデザインを勉強し、帰国してからは編集部でデータ可視化を活用した報道コンテンツの制作をしました。夏の気温のインフォグラフィック、土地価格の3Dマップ、新型コロナのダッシュボードなど、企画からデザイン、プログラム、記事執筆までだいたい1人でやっていました。 大学卒業から東洋経済を退職するまではこちらの記事にも詳しく書いています。 2021年2月にスマートニュースに移り、メディア研究所というグループ内のシンクタンク的な部署でO

この連載では、注目企業のCTOが考える「この先、エンジニアに求められるもの」を紹介。エンジニアが未来を生き抜くヒントをお届けします！ ニフティ、はてな、グリーなど、日本のIT黎明期をけん引してきたベンチャー企業でサービス開発をリードし、エンジニアとして広くその名を知られた伊藤直也さん。 2016年には宿泊・レストラン予約サイトを運営する一休のCTOに就任し、大きな注目を集めた。 あれから6年。『一休.com』『一休.comレストラン』のUI/UXは飛躍的に向上。新型コロナウイルス感染症の影響で旅行・外食業界が苦戦する中でも業績は好調だ。 しかし、伊藤さんがCTOに就任した当時、同社はさまざまな技術的負債を抱えており、開発課題が山積みの状況だった。 伊藤さんはなぜ、一休にジョインすることを決めたのか。開発組織の変革のために取り組んだこととあわせて、伊藤さん自身が一人の技術者として成長を続ける

作ったもののイメージ ホテルの客室検索APIとは、チェックイン日やその他の条件を入力として受け取り、マッチするホテルの客室を返すものです。以下の画像はExpediaのものですが、赤枠で囲っている部分（他にもたくさんある）が入力になります。2022年4月頃に無事リリースされました。 この検索APIを構築を任された際に、何を考えて設計していったのかを以下に示していきます。 顧客からの要望 顧客の会社は当時エンジニアがおらず（やりとりしている社長は元エンジニアだが）、これまでも私と仕事をしたことがあったので依頼が来ました。顧客と密にコミュニケーションを取りわかったのは、以下のような要望でした。 このAPIは自社サービスとして第3者（要契約）に使ってもらえるようにしたい 完全に一般公開ではなくちゃんと契約を結ばないと利用できないようなもの 検索条件を柔軟に、かつ使いやすい感じで指定できるようにした