10代の妊娠防ぐはずの「赤ちゃんロボット」、逆に出産増加効果？
仏北部の病院で撮影された新生児と母親（2013年9月17日撮影、資料写真）。(c)AFP/PHILIPPE HUGUEN 【8月26日 AFP】10代の妊娠を減らす目的で作られた「赤ちゃんロボット」に効果がなかっただけでなく、逆に出産を増加させる可能性があったとの研究が、25日の英医学誌ランセット（The Lancet）に発表された。 研究は2003年から3年間にわたり、オーストラリアのウエスタンオーストラリア（Western Australia）州で13～15歳の少女約3000人を対象に行われた。研究チームは被験者の半数に、本物の赤ちゃんのように泣き、世話が必要なロボットの赤ちゃんを一回の週末だけ貸し出した。一方、対照群の被験者には通常の保健教育がなされた。 研究チームは被験者らが20歳になるまで追跡調査を実施した。 結果、研究主任のサリー・ブリンクマン（Sally Brinkman）氏
GoogleのQUICプロトコル：TCPからUDPへWebを移行する | POSTD
QUIC（Quick UDP Internet Connections）プロトコルは、TCPではなくUDPをベースとして開発された、全く新しいWeb向けのプロトコルです。 （冗談で） TCP/2 と呼ぶ人までいます。 私がQUICについて知ったのは数週間前のことです。 SysCast Podcastのcurlとlibcurlについてのエピソード を聞いていた時でした。 QUICプロトコルの本当に面白い点は、UDPへの移行というところだと思います。 現在、Webの伝送プロトコルは、信頼性を確保するため、TCP上に構築されています。このTCP接続を開始するためには、 3wayハンドシェイク が行われています。つまりこれは、接続を開始するたびにラウンドトリップ （ネットワークパケットの往復） が追加されるということであり、新たな接続先に対し大幅な遅延を生じさせているのです。 （出典： UDPを介
Bash Infinity Framework - シェルスクリプトの概念をはるかに超えるモダンなフレームワーク | ソフトアンテナ
UNIXやMacを使用しているユーザーならば誰でも一度はシェルスクリプトを作成した経験があると思います。どんな環境でも使い回せるポータビリティの高さが魅力ですが、プログラミング言語としてみると独特な部分が多く、なんとなく苦手意識を持っている方も多いかもしれません。 本日紹介する「Bash Infinity Framework」はそんなシェルスクリプトの概念を完全に変えてしまうBash用のフレームワークです。 モジュラーかつ軽量で、C#やJava、JavaScriptといった他の言語のコンセプトを取り入れ、プラグ＆プレイで必要な機能だけを追加していける特徴を持っています。 主な特徴は以下の通りです: 自動エラーハンドリング 名前付きパラメータ($1、$2ではなくて) 配列とマップをパラメータとして引き渡せる try-catchの実装 独自例外のthrow キーワードのインポート 出力を改善す
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
【ブラウザで動く】ミクを召喚するべく頑張ってみた【VR】
ミクさんのライブを手軽に体験したいと思ったので，webブラウザでVRできるようなアプリを作りました趣味で作ったのでバグが多いと思いますが，生暖かい目で見守ってくださいアプリのURLはこちらですhttp://kotsu-kotsu.github.io/MMD_Songle/iOSの場合はsafari，PCの場合はChromeが推奨ですアプリ起動の際はデータ量が大きいためwifiを推奨します電池消費が大きいので注意してください「ハコスコ 自作」等で検索して頂けるとVRが楽しめると思います完成したアプリ #12:40今まで作ったもの mylist/55147322ブラウザでミクのVR この動画ブラウザでミクとライブ sm29576812ブラウザでミクのホログラム sm29945692
こけし、実は電池サイズ変換器 単３が単１や単２に：朝日新聞デジタル
災害時に懐中電灯を使おうとしたら単１電池がない――。そんな時に役立つこけしを、山形県尾花沢市の「伊豆こけし工房」が開発した。単３を入れると単１や単２として使える「電池変換こけし」だ。飾りと実用の「一石二鳥」をＰＲする。 同工房は１９８３年度のＮＨＫ連続テレビ小説「おしん」で、主人公のおしんに「母親代わりに」と贈られたこけしを作った工房だ。 ３代目の伊豆徹代表（６３）は東日本大震災後、「防災に役立つこけしを」と考え始めた。友人から電池変換器の話を聞き、震災の時にラジオや懐中電灯用に使われる単１電池が売り切れていたのを思い出し、開発を決めたという。単１と単２の大きさのこけしの中に穴を開け、単３を差し込めば、それぞれ単１、単２として使える仕組みで、６月に売り出した。 「ただの変換器だと、しまったまま行方が分からなくなる。平時も見えるところに飾っておけるので、緊急時にすぐ使える」と伊豆さん。手軽な
Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 - Qiita
Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説Python機械学習DeepLearning画像認識TensorFlow どうも、データセットの用意でバイナリーとの戦いを5時間繰り広げたあげく、記事に１日かかりました。丁寧に記事書くって大変ですね。うふふっ☆ 前回: 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 に続き、MNISTのエキスパート編を解説しようと思ったのですが、せっかくなので数字ではなくひらがなデータセット計71文字を識別していくなかで"畳み込みニューラルネットワーク"の解説をしたいと思います。 英語ではConvolutional Neural Networkなので以下CNNと呼びます コードはほぼTensorflowのチュートリアル
中学生にも分かるTensorFlow入門 その１ テンソルとはなにか - Qiita
目的 このシリーズは中学三年生程度の数学の知識があれば、Python言語の機械学習記述用ライブラリを利用して記述された、基本的な教師あり学習のニューラルネットワークである誤差伝搬型3層ニューラルネットワークのプログラム、つまり、TensorFlowのサイト（TensorFlow.org)上にあるTutorialのMNIST For ML Beginnersの内容をを理解できるということを目的としています テンソルとは何か 早速本題に入り、まずはテンソルということについて考えて行きます ベクトルとスカラー テンソルについて説明する前に、まず、スカラーとベクトルについて説明します スカラーとは大きさです。例えば距離、例えば重さ、そういうものを数学用語でスカラーといいます ベクトルとは大きさと向きがあるものです。座標というものベクトルで考えることができます。それは原点をどこかにとれば、座標への向
TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（MNIST For ML Beginners） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 このチュートリアルは、機械学習と TensorFlow に不慣れな読者を対象とします。MNIST が何であるか、ソフトマックス（多項ロジスティック）回帰が何であるかを知っている場合は、よりテンポの速いチュートリアルを好むかもしれません。チュートリアルを開始する前にTensorFlow をインストールしてください。 プログラミングを学ぶとき、最初に「Hello World.」をプリントするという伝統があります。 プログラミングには Hello World があるように、機械学習には MNIST があります。 M
ニートの言葉
こんにちは、あんどう(@t_andou)です。 子どもの写真を親族間で共有するために「みてね」を使っている人は多いと思います。 しかし、「みてね」では一括ダウンロード機能は提供していません。 参考：写真や動画の一括保存・削除はできますか？ そこで、今回は一度実行するだけで全ての写真・動画をダウンロードするプログラムを作りましたので公開します。（正確には一括ダウンロードではありませんが、一度実行すれば放置するだけで全てダウンロードしてくれます。） 自分用のメモ程度の情報なので、プログラムの実行方法などについては本記事では触れません。 やり方 1.こちらの記事を参考にブラウザからアクセスできるようにURLを発行します。 「みてね」ブラウザ版でパソコンから写真や動画をダウンロードする方法 | あいこうらのさくっとふぉとらいふ 2.pythonの実行環境準備やライブラリのインストールなど、必要な環
Ryan Dahl
Dear Oracle, Please Release the JavaScript Trademark2022-09-03 In 1995 Netscape partnered with Sun Microsystems to create interactive websites. Famously Brendan Eich spent only 10 days to create the first version of JavaScript - a dynamic programming language with a roughly syntactic lineage from Sun’s Java language. As a result of this partnership Sun held the trademark “JavaScript”. In 2009 Orac
人工知能でモノクロ写真を自動でカラーにする方法 : 船木俊介「ディープビジネスフロンティア」
ディープラーニング（Convolutional Neural Networks（畳み込みニューラルネットワーク））を使ってモノクロ写真を自動でカラー化するよ、という面白そうなプロジェクトAutomatic Colorizationがあったので試してみた。 Rather than reconstructing the entire color RGB image, I trained models to produce two color channels which I concatenate with the grayscale input channel to produce a YUV image. The Y channel is intensity. This ensures that the intensity of the output will always be the
人工知能に柴犬の画像を集めてもらいたかった - ニートの言葉
柴犬って可愛いですよね。 ネットのまとめサイトでも定期的に柴犬画像の記事がアップされるほどの人気ぶりです。 そんな可愛い柴犬たちの画像を集めたいと思ったことは誰でもあると思います。 とは言え、ネット上に大量に溢れている画像から柴犬画像だけを集めるのは大変です。 そこで、最近話題の人工知能（ディープラーニング）を使って、柴犬の画像だけ集められないかと考えました。 今回はその試してみた記録です。 前置き 人工知能とは？ ディープラーニングとは 今回の流れ 1.学習フェーズ 2.収集フェーズ 3.分類フェーズ 1.学習フェーズ どうやって学習させたのか どんなデータセットを学習させたのか 2.収集フェーズ 柴犬画像をどこから集めてきたのか どのような形式で収集したのか 3.分類フェーズ どうやって分類したのか どうやって確認したのか 結果 柴犬カテゴリの場合 なぜ失敗したのか 区別できない例 区
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
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いちじくは、果物でも野菜でもありません。じゃあ何？
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM