トヨタ: 製造現場が自らモデル生成できる "AI プラットフォーム" を Google Cloud とのハイブリッド クラウドで開発・運用 | Google Cloud 公式ブログ
トヨタ: 製造現場が自らモデル生成できる "AI プラットフォーム" を Google Cloud とのハイブリッド クラウドで開発・運用 急激な EV シフトや MaaS の拡大など、まさに今、激変の時代にある自動車業界。そうした中、販売台数世界一（※）の座に 3 年連続で君臨するトヨタ自動車株式会社（以下、トヨタ）は、その生産力を強化する手段の 1 つとして AI を重視。製造現場が自ら AI モデルを開発できるという "AI プラットフォーム" を内製することで、実務に即した AI 活用、現場レベルでの AI 民主化を後押しできるようになったと言います。そこに Google Cloud がどのように活用されているのか、開発チームメンバーにお話を伺いました。 利用しているサービス: Google Kubernetes Engine, Anthos Attached clusters,
16年勤めたGoogleを退職しました
本日、2023年5月31日付でGoogleを退職しました。入社が2007年2月5日なので16年ちょっとGoogleで過ごしたことになります。新卒の1社目を3ヶ月で退職した僕にとっては16年は本当に長く感じますね。2007年を振り返ってみると、当時はWeb2.0全盛期で、検索やGmailはありましたがYouTubeは買収直後、ChromeブラウザやAndroidはまだ存在していなかった時代。ストリートビューもまだですね。モバイルもいわゆるガラケー、フィーチャーフォン全盛時代でした。なんだか遠い昔のことみたいですね。入社当時のメモを振り返ると3年くらいいられればいいかな、などと書いてあったので予想よりずっと長くいたんだな、と思います。 ではなぜ辞めるのか。という話は、良かったらLinkedInでの投稿を読んでみてください。退職を受け入れた時の投稿です。その後2週間ほどで最終出社日を迎え、2ヶ月
人間レベルの空間認識を目指すGoogleの「Project Tango」を屋内ナビとして使用するとこうなる
スマートフォンのカメラや赤外線センサーなどを組み合わせ、「モーショントラッキング」「空間認識能力」「領域学習」などの能力をモバイルデバイスに付与することを目指しているのが、Googleの「Project Tango」です。Project Tangoのデモンストレーションを、海外ニュースサイトのThe Vergeが2016年2月22日から25日までの4日間スペイン・バルセロナで開催されているMobile World Congressで体験しており、その様子がムービーで見られるようになっています。 Google's Project Tango indoor mapping - YouTube Mobile World Congressの取材に訪れていたThe Vergeの記者は、Googleから美術館で行うデモを取材しないか、と誘われます。 ここで行われたのが、GoogleのProject T
Project Tango – Google
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いかにしてGoogleは他の企業では成し得ないような驚くべきデータセンターネットワークを作り上げたか | POSTD
Googleは最近、正当に築き上げてきた誇りを抱きつつ、次のような 発表をしました 。 Googleは、先日開催された2015 Open Network Summitで、5世代の社内ネットワーク テクノロジーの詳細を初めて公開しました。初の社内データセンターネットワークである10年前のFirehoseから最新世代のJupiterネットワークに至るまで、Googleは1つのデータセンターネットワークの能力を100倍以上に増強してきました。実際、現在のJupiterファブリックは二分割帯域幅で1ペタビット/秒を超えています。これだけの能力があれば、10万台のサーバがそれぞれ10Gb/秒で情報を交換でき、アメリカ国会図書館所蔵図書のスキャンしたコンテンツ全体を1/10秒未満の時間で読み込むことができるでしょう。 Googleのデータセンターネットワークは、目に見えるGoogleのほとんどの仕事を
Google Prediction API — Google Developers
Learn how Gemini can help your business at our digital event, Gemini at Work, on Sept 24. Register now. Vertex AI is a fully-managed, unified AI development platform for building and using generative AI. Access and utilize Vertex AI Studio, Agent Builder, and 150+ foundation models. New customers get up to $300 in free credits to try Vertex AI and other Google Cloud products.
撮って翻訳 - Google 翻訳アプリがさらに進化しました
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
簡単におっさん画像を入手する方法 - hitode909の日記
部長とか専務とか，おっさんがやってそうな役職でイメージ検索すると，おっさんの画像がたくさんヒットする． 校長だとこんな感じ．いろいろ試したけど，校長と名誉会長がいい感じだった． google:image:部長 google:image:課長 google:image:係長 google:image:専務 google:image:校長 google:image:会長 google:image:取締役 google:image:名誉会長 google:image:料理長 よかったですね． 追記 代表取締役も良いそうです． "代表取締役"で検索するとより効率的に探せる。 URL 2011-06-20 12:00:56 via web google:image:代表取締役 追記2 釣果もいいです よりシチュエーションに特化したいいおっさん検索のキーワードないかな URL 2011-06-20 1
ブラウザでx86バイナリ実行、グーグルが新技術 － ＠IT
2008/12/09 米グーグルは12月8日、x86アーキテクチャ向けにコンパイルしたコードをWebブラウザで実行する研究開発プロジェクト「Native Client」（略称、NaCl）を発表した。Linux、Windows XP、Mac OS X上など異なるOSで実行できるという。現在対応するWebブラウザはFirefox、Safari、Opera、Chrome。 プロジェクトチームは同日、実行環境やコンパイラツール群をBSDライセンスでオープンソースとして公開した。NaClは開発初期段階で、セキュリティの専門家などからフィードバックを受けて開発を続けるとしている。また開発チームではx86以外にもPowerPCやARMなどほかのアーキテクチャのサポートに向けて開発を続けているという。 実行環境はWebブラウザ向けのプラグインとしてサンドボックスの形で提供する。実行前に静的解析を行い危険な
Google PageRank Checker - ページランクを調べる
使い方など ツールバーが無くてもPageRankを調べることができます。 調べたいサイトのURLを入れてボタンを押していただくだけで page rank がわかります。 現在では、ツールバーに表示されるページランクと内部のページランクは違うという話ですので、 検索順位的にはアテにならないと思いますが、暇つぶしにでもご利用下さい。 ゲーム感覚で、更新の都度、「上がった」「下がった」と一喜一憂するのもよいのではないかと思います。 ツールバーに表示されるPageRankは、数ヶ月に1度くらいのペースで更新されるようですが、 更新直後はGoogleの各サーバによって数値が違うこともあります。 時間の経過とともに全てのサーバから同じ数値(更新後の数値)が返るようになります。 尚、サイト移転時は、前のPageRankをそのまま引き継ぐと思います。 このサイトは、元々(2004年9月18日から) htt
Googleブログ検索の特許で明らかになったブログの評価を決定する12の要因 - F.Ko-Jiの「一秒後は未来」
Google Operating System: How Google Blog Search Ranks Resultsによると、Googleのブログ検索に関する特許が明らかになったそうです。ポイントは参照元の記事にも書いてありますが、勉強がてらその特許を読んでみたので以下に概要をまとめておきます。[]で囲まれる数字は、特許本文にある項目に対応しています。 Googleのブログ検索特許の全文(英語です) ポジティブな要因とネガティブな要因でスコアを調整する ブログのスコアは、まず検索キーワードとブログの関連性で決まるブログの初期スコア(first score)を求め、ポジティブ・インジケータ(positive indicator)とネガティブ・インジケータ(negative indicator)によって初期スコアの調整をおこなうことで決定するそうです。(see Claim 1.) ポジテ
Googleチートシート - GIGAZINE
Googleに関するサービスや情報をまとめたものです。こうやって見ると山ほどサービスを提供しているというのがよく分かる。中でも興味深いのは現在のGoogleのクローラーである「Googlebot 2.1」のIPアドレス、ページランク10のサイトの例、Google開発スタッフが書いているブログ一覧でしょうか。 Google Cheat Sheets (Version 1.04) http://www.adelaider.com/google/ また、日本のGoogle独自の検索機能については以下を参照。 Googleの特殊機能 http://www.google.com/help/features.html ヤマト運輸の荷物配達状況が分かる「荷物検索」、日経の会社情報ページにリンクする「会社情報検索」、同じく日経にリンクしている「株価検索」、駅前探検倶楽部やえきから時刻表を使った「路線検索」
googleマップとオヤジさん | Oretch Illustrated Ver.1.01
いいワザ発見。 やじうまwatch ： Googleの画像検索で顔の画像だけを表示させる技があった (2007/5/30) 顔の画像だけを手っ取り早く確認したいときに便利な技が「Going My Way」で紹介されていた。方法は簡単で、Googleの画像検索結果のURLに「&imgtype=face」と追加すればいいのだ。すると、表情を大きく写した画像ばかりが並ぶ。 （やじうまwatchより抜粋引用） ほお、そんな便利な機能が用意されてたんだ。 計算機機能とかは知ってたけど、googleはまだまだ奥が深いな。 それに、顔の写真だけ抽出するということは、結構高度な画像解析・認識技術も使ってるってことでしょ。さすがだ。 さっそく「Valentino Rossi」で試してみた。 まずは普通に「Valentino Rossi」で検索。
Google File System(GFS)技術メモ — ありえるえりあ
* 参照した論文 + http://labs.google.com/papers/gfs-sosp2003.pdf * 特徴 + 安いPC(OSはGNU/Linux)で分散ファイルシステムを構築しています(*注1)。 + PCは壊れるという前提で設計しています(*注2)。このため、分散システムを構成するノードが壊れた時、データが失われないことと、自動で復旧できることに主眼を置いています。 + ファイルシステムを利用する側(アプリ)に、ある程度の想定を求めています。任意の利用ケースに対してそこそこのパフォーマンスを出す(=平均的に良い性能)のではなく、特定の利用ケースで性能を発揮できるように設計しています。 + 性能を発揮できる利用ケースは次のようなケースです。 ++ 主にサイズの大きいファイルを扱う(*注3)。 ++ ファイルへの書き込みは追記(append)が多い(ファイルの一部分を何度
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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