Crown shyness is a naturally occurring phenomenon in some tree species where the upper most branches in a forest canopy avoid touching one another. The visual effect is striking as it creates clearly defined borders akin to cracks or rivers in the sky when viewed from below. Although the phenomenon was first observed in the 1920s, scientists have yet to reach a consensus on what causes it. Accordi
最近、外国で講演する機会が多い。2011年にドイツ留学を終えて以降、いろいろと引き受けているうちに招かれることが増え、今年の予定はすでに5回(ミュンヘン、ジュネーブ、メルボルン、北京、ソウル)を超えている。 AIと知財 テーマは様々だが、最近多いのがAI(人工知能)をめぐる知財問題。2016年11月にはソウルで開かれたSeoul Copyright Forumでこれについて話したのをはじめ、また2017年8月にはメルボルンで開かれた国際人工知能会議(IJCAI)でもこれを取り上げた。このテーマが外国で注目されやすいのは、内閣府・知的財産戦略本部における検討など、日本で盛んな議論が展開されていることにもよるが、実はもう一つ大きな理由がある。それが、著作権法47条の7だ。 著作権法47条の7という規定 この規定――外国だと“Article 47septies”となって言いにくいのだが――は、コ
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
お勧めの記事がありましたらコメントなどで教えて頂けると幸いです。 Guidelines プログラマが知るべき97のこと 技術的負債 不慣れなコードベースで短期間に生産性を高めるための7つの方法 何も知らない人を育てるために(新人教育情報キュレーション) 保守開発に開発者として入って困ることのまとめ(実体験) 技術系の名言まとめ++ 真似をする前にバッドプラクティスかどうかを調べてみよう 読まれない名著「人月の神話」を本気で読み込んでみた(まとめ) 技術的負債とどうやって戦うか 楽しいコーディングのための CUPID - SOLID 原則に対するアンチテーゼ エンジニア基礎(新人研修資料) Coding Style モデルやメソッドに名前を付けるときは英語の品詞に気をつけよう 関数名や変数名に使えそうな動詞・名詞・形容詞のメモ Naming -名前付け- DRY原則をもう一度 -コンカレント
ブックデザイン:鈴木成一デザイン室 出版社:明幸堂 2000円+税 A5判・並製 312ページ ISBN978-4-9910348-0-0 C0042 これほど丁寧で網羅的に放射線を説明している本をほかに知らない。 この本を書棚に入れておけば、なにか事が起こったときにいつでも引き出して正確な知識を得ることができるだろう。健康診断でCT検査やPET検査を受けるときにも参考になる。しかも、科学に興味のある小中学生なら、最後まで読み終えることができるほどのわかり易さだ。 成毛眞 (HONZ代表) 「週刊新潮」掲載 【書評のつづきを読む】 放射線について正しく理解するためには、 物理学の知識をひとつひとつ積み重ねながら、 自分の頭で考えなければなりません。 どうしたら考えられるようになるのか? これから10回にわたって、 考えていきましょう。
こんばんは. 気がつけばもうずいぶんと涼しくなってきました. 勢い余って凍ってしまったりせぬよう, くれぐれも普段の言動にはお気をつけください. はじめに さて, 我々人類にはどうしても二つの文字列 (あるいは行ごとに区切られたテキスト) 間の差分を求めなければいけない瞬間が発生します. 先人たちはそういった時のために diff のようなツールを開発し, それを利用することで文明はめざましい発展を遂げてきました. しかしながら, 使用するアルゴリズムを比較検討したい場合, 「差分」の定義を変えるなどして既存のアルゴリズムに変更を加えたい場合, diff のない異世界に飛ばされて自分で実装しなければいけない時などにおいては, 差分検出アルゴリズムについての理解が必要不可欠です. というわけで, この記事では文字列間の差分検出とは何かということと, 差分を求める三種類のアルゴリズムの紹介・解説
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Coffee Lake-S(開発コード名)の第8世代Core i7により、Intelのメインストリームに6コアが投入されるわけだが、一方で国内での販売開始は11月になるという話もある。それが正しいのならばあと1カ月待つことになるが、先行してサンプルを入手することができた。とりあえず、このベンチマークの結果を眺めて、発売までにアップグレードプランを練ってみてはいかがだろうか。 2017年のCPUトレンドは「コアの増加」 2017年は、エンスージアストはもちろん、メインストリームプラットフォームでもコアが増えた。Intelに関して言えば、エンスージアスト向けのLGA 2066ではCore i9-7980XEが18コア/36スレッドへ、メインストリーム向けでは先月発表されたCoffee Lake-SのCore i7で6コア/12スレッドへ、コア数を拡大している。 Coffee Lake-SはKa
Matrix Collision Rig Данный скрипт собирает сетап для персонажного рига, который позволяет учитывать пересечения с полигональными объектами. Houdini VEX Editor v1.0.5 released Вышел в свет мой новый инструмент для Houdini. На этот раз это редактор VEX кода! Он должен стать хорошей заменой стандартным редакторам Houdini. Во время разработки делался упор на самые громкие пожелания пользователей. Да-
Houdiniには標準でHQueueと呼ばれるジョブマネージャーが用意されています。 ここでは、そのインストール方法を説明します。 トラブルシューティングに関しては、HQueue日本語ドキュメント(メンバー限定)を参照してください。 尚、HQueueに投入するHIPファイルの場所は、UNCパス(//マシン名/共有フォルダ/***といったパス)またはHQueueサーバーで指定したネットワークドライブにある必要があります。 各マシンの役割について ジョブ投入マシン ジョブを投入します。Houdini上でHQueue Render/Simulationレンダーノードを使用してHQueueサーバーにジョブを投入します。 HQueueサーバー ジョブを管理し、Webベースのジョブマネージャーを立ち上げます。 HQueue Serverをインストールする必要があります。 HQueueクライアント ジョ
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