父の病状 時系列順まとめ 11/13 会社早退 (発症0日目) 倦怠感・微熱 11/14 ここから会社休み(発症1日目) 倦怠感・熱 11/15 (発症2日目) 倦怠感・息切れ・下痢・熱 11/16 クリニック受診(発症3… https://t.co/aRcvutd4lP
現在のワクチン 現在世界で承認している国が多いものは以下の8種類ほど。 日本はファイザー、モデルナ、アストラゼネカの3種を承認済み、J&Jが承認申請。 【mRNA】 ファイザー(米)(ビオンテック:独) モデルナ(米) 【ウイルスベクター】 アストラゼネカ(英)(オックスフォード大:英) ジョンソン・エンド・ジョンソン(J&J)(米) ガマレヤ研究所(露) セラム・インスティチュート・オブ・インディア(SII)(印) 【不活化】 シノバック(中) シノファーム(中) 概要 20年1月:感染が世界に拡大 1~2月:各国で開発開始 3~4月:臨床試験開始 5月~:量産体制構築 6~8月:各国政府が製薬会社と供給契約を結び、確保競争 11月:ファイザー、モデルナ、アストラゼネカが臨床試験完了 12月:米英EUなど接種開始 中国とロシアは欧米と動きを異にしている。 米国等へワクチン情報を狙ってサイ
軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
colaboの件を整理しようとおもったけどどうにもなりませんでした。 ログインボーナスと言われるのもわかるくらいに毎日何か起きてます。 [登場人物] 暇空氏陣営 暇空茜 なる 暇空弁護団(住民訴訟につよい弁護士+カンパ組) colabo陣営 仁藤夢乃 colabo弁護団(中川弁護士 神原弁護士 堀新弁護士 太田弁護士 角田弁護士など) colaboと仁藤夢乃さんを支える会(83-1人) 渡辺弁護士 公人 都庁福祉保健局担当者 同局課長 監査事務局 小池百合子 おじま都議 川松都議 原田都議 内山都議 井戸さん(元議員)音喜多参議 浜田参議 岡本衆議 浅野市議(川崎)伊藤都議 その他議員 スペシャルサンクス ひろゆき 山本一郎 エコーニュース その他ネームドツイッタラーやYouTuber 以下時系列に私が覚えているイベントや調べたものです。 暇空氏の方が発信数がはるかに多いため、暇空氏よりの
RAGに関する主要な論文まとめていきます。(過去の分含めて随時更新予定) 見つけたものからまとめているので、最新の2024年以降の論文多めです。 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(22/05/2022) 一言紹介❓ LLMって、事前学習された知識に関しては答えてくれるけど、最新のニュースだったり、専門的な情報や組織固有の情報には対応できないよなぁ 💡 外部知識をLLMに検索させよう!→RAGの誕生 Abstract日本語訳大規模な事前学習済み言語モデルは、そのパラメータに事実知識を蓄積し、下流の自然言語処理(NLP)タスクに微調整されたときに最先端の成果を達成することが示されています。しかし、知識をアクセスして正確に操作する能力は依然として限られており、知識集約型タスクでは、タスク固有のアーキ
SNSは議論に向かない場だととっくに知っているくせして右から左へ話題を無意味に転がして飽きない子羊ちゃんたちの空疎な闘争。今日も今日とて『現代思想9月号』をめぐって突如勃発した謎の「読書はマッチョ」空転論争を、不肖「読書文化のマチズモ」by『ハンチバック』製造責任者の私の手で簡潔にまとめておきます。 あくまでも私が観測した範囲の時系列、主要ポストです。 https://x.com/konoy541/status/1828919522579161416 「軟弱を気取る文化系の皆さんが蛇蝎(だかつ)の如(ごと)く憎むスポーツ界のほうが、よっぽどその一隅に障害者の活躍の場を用意しているじゃないですか」 https://t.co/6ZGc4Rfndk — 河野有理 (@konoy541) 2024年8月28日 元の元は私(市川沙央)のインタビュー記事が抜粋されたポストでしたね。で、 https:/
こんにちは、神崎ゆきと申します。 全国フェミニスト議員連盟の公開質問状から始まる、VTuberの"戸定梨香さん"が協力した「交通安全啓発動画」を巡る一連の騒動。 この騒動について、"戸定梨香さん"が所属する株式会社Art Stone Entertainmentおよび大田区議会議員のおぎの稔氏により、記者会見が行われました。 この騒動が起きてから、既に1ヶ月以上が経過していますが、解決には至っていない現状があります。 また、時間が経過するにつれて。 「途中からこの件を知ったけど発端を知らない」 「情報が錯綜していて追いきれない」 ……という方もいらっしゃるかと思いますので、この記事にて「時系列順」で本件に関する情報を網羅的にまとめてみました。なお、個人的な私見は最小限に留めております。 本記事は公的な文書ではなく、出版社や商業メディアによる記事でもありません。あくまで個人である私が書くので、
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か?」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
アトラスは、情報番組「『十三機兵防衛圏』2周年記念特別番組」にて、『十三機兵防衛圏』のNintendo Switch版を2022年4月14日に発売すると発表した。価格は税別6980円。 PS4向けに発売していた同作のNintendo Switch版での展開となる。また『十三機兵防衛圏』の公式Twitterアカウントが開設したことが明らかになった。 発売2周年とNintendo Switch版の発売決定を記念して、『#十三機兵防衛圏』の最新情報をお知らせする公式アカウントを作成しました。フォロー&拡散よろしくお願いいたします! — 『十三機兵防衛圏』公式 (@13sar_atlus) November 28, 2021 (画像は『十三機兵防衛圏』2周年記念特別番組より) 『十三機兵防衛圏』は、13人の少年少女たちの視点で描かれる群像劇と、襲来する怪獣との戦闘を繰り広げる戦略シミュレーションパ
うたの☆プリンスさまっ♪に10年以上身をおく者が、状況・思考整理のために書いています。 外から見てる方には、今回の件が長年の色々が積もり積もっての大炎上であること、 「4月以降の時系列」だけ把握していただければいいです。 長いのは重々承知なので、暇な人だけ読んでください。 目次大荒れした大まかな前提要素炎上の時系列 3月 直前までのフラストレーション 4月1日 うたの☆プリンセスさまっ♪発表 2日夜 上松さんお気持ちツイートでガソリンをまく 2日昼 上松さん追いガソリン 3日昼 スタッフ開発日記更新 3日夜 ElementsGarden富田さんが薪をくべる 5日 ブロッコリーがIR発表「弊社新規コンテンツにつきまして」 キャラクターの類似性とロゴについて「プリンス」「プリンセス」の同時進行についての疑惑どうすればここまで炎上せずに済んだのか着地点をどうするのか 大荒れし
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2022 24日目の記事です。 はじめに イノベーションセンターの木村と申します。初めてのアドベントカレンダー&Engineers’blog投稿です。普段の業務は、機械学習をもちいた時系列データ分析の研究開発やお客様データ分析案件支援を主として行っています。プライベートでは自転車にお熱でZwiftでバーチャルライドをしたり、最近ではテクニック向上のためバニーホップの練習に励んでいます(なかなか上達しません…)。 今日はクリスマスイブということで、時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」 をプレゼント(?)します!年末休みのお供にぜひご照覧ください。 サマリー 時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開しました (余談として)基盤やデプロイ方法を紹介します What is 「ごちきか」? 私たちのチームでは、
いきなり脚本家が刀を抜いたかのように思ってるやつが多すぎてひどすぎ まず9話、10話のストーリーがおかしくてそれまで見ていた視聴者から不評→脚本がなぜか原作者になってる!なぜ?って話題になっていたんだよ そういう反応に対して脚本家が状況を説明するインスタグラムを投稿っていう流れ 1~8話はそこそこ評判良くて、9、10話がおかしなことになっているから「なんだこれ?」ってなっていたのがはじまりだよ そりゃ脚本家は評判の悪いところは自分が書いてませんよ、って表明したくはなるわな そもそも盛り上がっている奴ら、誰もセクシー田中さんのドラマ見ていないだろ? 脚本家のほかのドラマも見ずに炎上させているだろ? そういうところがすべての元凶なんだよ お前らどう思う?
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること(感想含む) 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA
26日未明、日本のベンチャー企業が開発した着陸船が世界初の民間による月面着陸に挑みましたが、着陸予定時刻のあと通信が途絶え、計画していた着陸はできませんでした。 着陸船に何が起きたのか、当時の動きは、時系列でお伝えします。 「ispace」が開発した月着陸船は、26日午前0時40分ごろ、月面に向けて降下を始め、およそ1時間後に着陸する計画でした。 会社の説明によりますと、月面に向けて降下を始めたあともガス噴射で速度を落とす制御を計画どおりに開始し、姿勢を変えながら最終的な降下地点までたどりついたことも確認されたということです。 しかし、着地に備えた状態で降下していた際、着陸の信号をとらえないまま高度の情報が0になり、さらにマイナスの値になったということです。 着陸船はそのまま降下を続け、その後、速度が増加して通信が途絶えたことから、会社では、残りの燃料がなくなり、最終的に月面に落下したと推
[3/14 22:25 追記] この記事からY氏のnoteに流入が増えても嬉しくないと思うので、今更だけどリンクは切っておきます。魚拓も含め。配慮が足りなかったです。 魚拓のほうも動きが止まってきたので、しばらくしたらこちらの記事も消そうと思います。 何の話か2021年3月14日15:00 現在、はてブ総合トップに上がっている下記の増田記事の魚拓と、 ttps://megalodon.jp/2021-0312-1252-48/https://anond.hatelabo.jp:443/20210312043044 その言及先と思われる下記note記事執筆者のY氏について、分かる範囲で魚拓内容の真偽性を探っていきたい。 ttps://note.com/yasuharakenta/n/ne19f1e86e899 最初に結論ネットに公開されている情報だけで魚拓増田の真偽を判定することはできなかっ
MongoDBが時系列データ対応、サーバレス対応、HTTPS経由でのAPI操作対応など機能強化を相次いで発表 NoSQLデータベースには、MongoDBに代表されるドキュメントデータベース、InterSystems IRISに代表されるオブジェクトデータベース、Neo4jに代表されるグラフデータベース、Redisに代表されるキーバリューストアなど、さまざまな製品があります。 ガートナーが発表したNoSQL専業ベンダに関する調査結果によると、NoSQL市場の中で過去5年において圧倒的に高い成長率を見せ、市場のリーダーとなっているのがMongoDBです。 ガートナーは2016年に発表したクラウドサービス「MongoDB Atlas」がこの成長を支えてきた大きな要因だと分析しています。 そのMongoDBはMongoDBは、6月7日から9日にかけて米ニューヨークで開催されたイベント「MongoD
時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、
大谷翔平の関係者が「待て、待てと」 水原氏の違法賭博疑惑…米敏腕記者が時系列解説 大谷翔平 2024.03.22 2024.03.23 Twitter Facebook LINEにおくる Bookmark 米放送局「ESPN」のパッサン記者「これが私たちの声明文だと言ってきた」 大谷翔平投手の通訳を務めていた水原一平氏が、違法賭博に関与した疑いでドジャースから解雇された事件について、米放送局「ESPN」のジェフ・パッサン記者が時系列を解説した。水原氏がインタビューでの発言を後に撤回したことに「何が起こったか、私たちはまだ知らない」などと語った。 パッサン記者は21日(日本時間22日)、同局のスポーツトーク番組「ザ・パット・マカフィー・ショー」に出演。「試合後のクラブハウスでドジャースの選手が座っていたところ、球団フロントの数人が(水原氏の)ギャンブルについて特集記事が出ることを伝えた。そし
近年の大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
22年1月:Xboxなどを販売するマイクロソフト、『Call of Duty』などを開発するアクティビジョンの買収を発表 リンク JP マイクロソフト、アクティビジョン買収 現金687億ドル 過去最大 米マイクロソフトは18日、ゲームソフト開発アクティビジョン・ブリザードを現金687億ドルで買収すると発表した。マイクロソフトによる買収としては過去最大規模で、世界第3位の売上高を誇るゲーム会社となる見通し。 1 user 41 登場人物 マイクロソフト:XBOXとかを売ってる会社、ウィンドウズも売ってる。 フィル・スペンサー:マイクロソフトのえらい人。 ブラッド・スミス:マイクロソフトのちょっとえらい人。 フロリアン・ミュラー:マイクロソフトの知財コンサル。 ソニー:PSを売ってる会社。 ジム・ライアン:ソニーのえらい人。 アクティビジョン:『コールオブデューディ』とかを売ってる大人気のゲー
れいわ新選組 性被害問題の時系列令和5年6月15日:紫波町街宣指導で加害者と知り合う令和5年6月22日〜23日:選挙指導として加害者が紫波町選挙に派遣される党本部から選挙カーの街宣指導のため紫波町に加害者が派遣され、紫波町ボランティアと夫への運転指導、私へのアナウンス指導を行った。 選挙前後のトラブルの相談や助言を受けるという上司と部下という間柄。 当選後も事務連絡のみだった。 令和5年8月3日~4日:業務中に加害者から私用電話盛岡市の選挙応援(盛岡市議会議員選挙8月6日告示、8月13日投票)に私がいつ入るのか、柏市議選中の業務中に電話で確認あり。 「8月9日〜13日まで盛岡に入るので、10日〜12日の夜に紫波町で会食できないか?(私のコアボラさんも一緒に)」と言われた。 夜間に子育て中の紫波町ボランティアさんを会食に誘うことや、私自身も選挙や議員の懇親会が続いており、子育てを優先したかっ
SREチームの藤原です。KAYAC Advent Calendar 2021 4日目の記事です。 早速ですが Amazon ECS をお使いの皆様、何か新しく起動したい ECS タスクがあって、タスク定義を書き起こして(もしくはマネージメントコンソールで定義して)、一発で起動に成功できますか?? ……なかなかこれが難しいんですよね。 ということで、とある ECS タスクに関連するイベントとログを全部時系列で出力するツールを書きました。どうぞご利用ください。 github.com 以下はそこに至るまでの背景です。 ECS タスクが立たない。なぜだ! 自分は Amazon ECS を業務で使い始めて早4年になります。新規プロダクトはもちろん、かつて EC2 で動いていたワークロードもほぼ全て ECS に移行しました。 ECS デプロイツール ecspresso の開発者でもあるため、日々機能ア
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 はじめに 1章 時系列の概論と簡単な歴史 1.1 時系列の多様な用途の歴史 1.1.1 時系列問題としての医学 1.1.2 気象予測 1.1.3 経済成長の予測 1.1.4 天文学 1.2 時系列解析の人気に火がつく 1.3 統計的時系列解析の起源 1.4
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 Metaの旧Twitter(X)風SNS「Threads」の検索結果を時系列に沿って表示することは「重大な安全上の抜け穴を生み出す」ため、導入する予定がないとの考えを、MetaのInstagram責任者であるアダム・モセリ氏が明らかにしました。 モセリ氏はThreads上でユーザーからの質問に対し「(最新スレッドを最初に表示するなど)検索結果を時系列に並べることを可能にする計画はあるか」と聞かれ、上のように回答しました。 モセリ氏は「特定の単語を含む、あらゆる投稿の包括的なリストを時系列順に作成すると、必然的にスパマーやその他の悪意のある者が、単に関連する単語やタグを追加するだけでビューを攻撃するコンテンツを
今や押しも押されもせぬ超覇権ゲームとなったウマ娘 umamusume.jp ウマ娘、さすがにここまでの超絶覇権ゲームとなるとは思っていませんでしたね。テレビアニメ1期目が佳作レベルのデキっぽくはあるらしく、そこそこ「史実」へのリスペクトがなされているコンテンツ……という評判は目にするも、このタイトルの「これまで」を考えるとやや微妙な気持ちにならないわけもなく……。「ゲームも面白いが、キャラが魅力的」「ちゃんと元ネタとなったキャラクターを描いている」「元ネタへのリスペクトを感じる細かい設定」今やこういった意見を見ない日がない、現実の競馬のスターホースを真面目に描き、リスペクトを欠かさず、魅力的に仕上がっている「ウマ娘」の世界。しかし、過去に起きている「ブエナビスタと思われるCV:水瀬いのりのキャラが断りもなく消えて、その説明も顛末も明らかになっていない」という「黒歴史」が存在し、タイトルの発
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