基礎から学ぶ GIS・地理空間情報 桐村 喬(著/文) - 古今書院
初版年月日 2024年9月30日 発売予定日 2024年9月24日 登録日 2024年8月9日 最終更新日 2024年8月17日 目次 ＜基礎編＞ 第1章 地理とGIS 地理情報科学とGIS／地理空間情報／GISの基盤となる地図／GIS／GISの発展／地理情報科学の関連分野／GIS教育・人材育成 第2章 身近なGIS 測位技術の発達と身近な位置情報／位置情報データの蓄積とビッグデータ・オープンデータ／コロナ禍での活用／施設管理での活用 第3章 現実世界をGISでみると GISで現実世界を表す／GISデータの基本構造 第4章 GISで地図を作る方法 主題図と一般図／GISを使ったさまざまな地図表現／視覚的にわかりやすい地図表現／地図の投影／GISソフトで実際に地図を描くには 第5章 GISデータの取り扱い方 データの検索／データの統合／空間データの結合／オーバーレイ／ラスター演算 第6章 G
「著作権トラップ」――生成AIに作品を“無断盗用”されたか後から証明する方法 英ICLなどが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 英インペリアル・カレッジ・ロンドンなどに所属する研究者らが発表した論文「Copyright Traps for Large Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）の訓練データに著作権所有者の作品が含まれているかを特定する方法を開発した研究報告である。これは、著者や出版社が自分の作品にさりげなく印を付け、それがAIモデルで使われたかどうかを後で検出できるようにする用途を目的としている。 LLMの学習プロセスで使用されるデータの中に、著作権で保護された内容が含まれていることが問題視されている。この状況を受け、研究者たちは特
アップル、画像生成AI「マトリョーシカ」公開 開発者コミュニティーでの普及狙う
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