2018/05/2110:38 by 蛇ルマ 庭で害獣駆除用の捕獲罠にかかった集金人について カテゴリ日記 snakesitter Comment(0) 皆様、この度は私の軽率なツイートにより、大変お騒がせし真に申し訳ございません。NHKの集金会社から電話で「庭のくくり罠踏んではずしかたがわからない」っていわれた。知らんがな、何で庭に侵入する必要があったんだよ。とりかえず外しに帰ってやるけど、住居不法侵入で警察呼んどきました。— 蛇るま(daruma) (@Snakesitter) 2018年5月11日 上記ツイートにつきまして、 想像以上の拡散により、まとめサイトに掲載されたり、YOUTUBEでニュース動画まで作成される自体となりました。間違った解釈、拡大解釈をされる可能性があるため、本記事で補足の説明といただいているご質問について可能な限りお答えさせていただきます。 まず、私自身罠猟の

このゲーム、 たまに広告で『言葉を打ち込んで ヒロインと会話できる』みたいな 謳い文句を見る度、 限られた予算でどうやって このゲームに使う為の 会話AI開発したんだろうとか思っていたら、 『割とどんな会話でも成立するが 応答に数… https://t.co/NEj4KvUtjR

西川善司の3DGE：AMDの超解像技術「FidelityFX Super Resolution」は，DLSSのライバルとなり得るのか ライター：西川善司 去る2021年6月1日，AMDは，「COMPUTEX 2021」のオンライン基調講演において，同社独自の超解像（Super Resolution）技術「FidelityFX Super Resolution」（以下，FSR）を6月22日にリリースすると発表した。 その当日に合わせてAMDは，FSRについての情報を公開している。本稿では，その内容をもとに，FSRの紹介と技術的背景などをレポートしたい。 超解像技術とは何か 解像度変換ではなく解像度を復元する技術 まずは大前提として，超解像技術とは何かを解説しておこう。頭に「超」が付くことで，なんとなくうさんくさいイメージがあるかもしれない，これは立派な学術用語である。 超解像とは，学術的には

クラウドネイティブ技術を日本にも浸透させることを目的に開催された「CLOUDNATIVE DAYS Spring 2021 ONLINE」。ここで原氏が「技術的負債とステークホルダーと説明責任と」をテーマに登壇。まずは、技術的負債とは何か、組織における技術的負債返済までの構図について紹介します。 組織と個人それぞれの技術的負債の解消方法 原トリ氏（以下、原）：こんにちは！　今日はこんな話をします。（スライドを見て）なんだか面倒くさそうなキーワードばかり並んでいますね。どれも避けて通りたくなるものばかりです。 はじめまして。こんにちは。Tori、あるいは原トリと言います。ふだんはAWSという会社で、AWSのコンテナサービスをよりよいものにするために、いろいろな仕事をしています。 今日はタイトルのとおり、こんな話をしていきます。まずは「技術的負債って何でしたっけ？」という話を軽く整理していこう

「デジタル時代の『自律人材』が活躍し続ける組織OS」 斉藤知明氏（以下、斉藤）：では石黒さん、自律型人材が生まれる組織とは？　について、お話しいただければと思います。よろしくお願いします。 石黒卓弥氏（以下、石黒）：はい。改めてよろしくお願いします。「デジタル時代の『自律人材』が活躍し続ける組織OS」ということで、私から10分ぐらいお話しできればと思っております。 自律という話って、かなり難しいなと思ったんですけども。“組織OS”みたいなところで考えたいなと。要は育つ、勝手に育っていく。そういう方がどうやったら行動をし続けられる、もしくは自律し続けられるような組織が作れるのか？　について、私の経験を元に問題提起を含めて、お話しさせていただければと思っております。 LayerXで人事と広報を担当する、石黒氏 石黒：改めて、先ほどご紹介いただきましたが、今はLayerXという会社で人事と広報を

家賃保証サービスなどを提供するリース(新宿区）は、賃貸物件に申し込んだ人の属性などのデータから、家賃を滞納する可能性がどれぐらいあるかを判断するAI「滞納予測AI」を開発した。 このAIを搭載した「入居審査支援ツール」のβ版を、家賃債務保証会社10社限定で無料提供する。同ツールを使えば、紙ベースの審査では45分かかっていた入居審査を16分に短縮できるという。 滞納予測AIは、リースが保証事業を運営する中で得た1万件以上のデータを基に開発。年齢や雇用形態、年収など9項目の情報を入力するだけで、滞納発生度合いと滞納発生時期の予測を表示する。 同社が持つ、家賃保証の入居審査と家賃滞納データから20を超える特徴量を抽出し、毎週リアルタイムにデータを加えてモデルを更新。延滞を繰り返す属性の特徴量から滞納発生の予測精度は、70％を超えたという。 今回、AIの学習・情報更新を加速させて予測精度をさらに上

このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 TL;DR: Issue, PR ソリューション第二事業部の今泉です。 先日東京大学の松井先生と共同でFacebook AI Research(以下FAIR)が公開している近似最近傍探索ライブラリFaissの4bit PQアルゴリズムのARM CPU(aarch64)上での動作を60倍程度高速化しました。 本稿ではまず近似最近傍探索やFaissについて軽く紹介した後、その高速化内容について解説を行います。 近似最近傍探索について まず最近傍探索とは、「複数のベクトルからなる集合 \( \mathit{Vs} \) が存在し、あるベクトル \( \boldsymbol{x} \) に対して最も近い要素 \( \boldsymbol{v} \in \mathit{Vs} \) を求める」と

開発者向けのセットアップ 新しく購入したWindows 10パソコンには、開発者向けのアプリケーションやツールが用意されていない。そこで、開発者は自身で環境をセットアップしていく必要がある。 必要になるツールをインストールしてカスタマイズを加えていくことで、デフォルトの状態のWindows 10から遠ざかっていくのは開発者にはよくあることだ。しかし、Wingetが公開されるなど、Windows 10でもLinuxのようなパッケージ管理が現実的になってきた。これまで散らかし気味になりがちだったWindows 10も、これからはもうちょっとましな管理ができるようになるかもしれない。 本稿では開発者向けに、新しいWindows 10パソコンに必要となる基本的なツールやアプリケーションをインストールしてセットアップする方法を取り上げる。今回取り上げるのはOpenSSH、Winget、Windows