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米Microsoftは7月12日(現地時間)、人工知能(AI)専門研究ラボ「Microsoft Research AI」(MSR AI)を立ち上げたと発表した。米ワシントン州レッドモンドの本社キャンパスに設置し、広範なAIプロジェクトのハブとする。トップに立つのはディープラーニング分野で名を知られるMicrosoft Researchのテクニカルフェロー、エリック・ホービッツ博士だ。 同社は昨年9月、AI採用の製品やサービスの開発を主眼とする5000人規模の新部門「Microsoft AI and Research Group」を設立した。 MSR AIの目的は、より汎用的な学習システムの構築だ。100人以上の研究者が多様なAI関連プロジェクトに取り組む。 同社が2月に発表したドローンのAI学習向けシミュレーション環境のプロジェクトもこのラボに統合される。 Microsoft AI and
著: 皆川典久(東京スリバチ学会 会長) 谷間の町を歩くのが好きだ。 坂を下りると隠れ里のような町と出会えることがある。 谷に抱かれたような、意外性のある特別な場所。 周辺とは空気感の異なる魅惑の「谷町」(と私は呼んでいる)。 東京は、そういった町が点在する摩訶不思議な大都会だ。しかし「そんな町、どこにあるの?」と疑問を抱く人も多いと思う。今回はひとつの事例として、自分も大好きな品川区の戸越銀座を紹介したい。 商店街を歩く「ウキウキ感」は坂の効果? 最近は「食べ歩きの町」や「下町グルメロケの聖地」としてメディアで紹介されることが多い戸越銀座は、まさに谷間の町だ。まずは戸越銀座周辺の地形図を見てほしい。東西に細長い谷地形に沿って続いているのは、戸越銀座商店街だ。 カシミール3Dで作成した戸越銀座周辺の段彩地形図*1 戸越銀座という町を語るとき、戸越銀座商店街の存在は避けて通れない。最寄駅であ
突然ですが! 一昨日から昨日にかけて、ナツメグの大量摂取で入院してました!笑 もう退院してるし元気なので、くれぐれも、くれぐれも心配し過ぎず、ここから先を読んでくださいね! わーえっちゃん昨日大変だったんだなーってくらいで。 あと私がセーラー戦士ってことは秘密にしてあるので突っ込まないでください。 以下、長いです! まじで、超しんどかった!!ナツメグを1瓶まるごと入れたハヤシライスを作って(この時点で話に着いていけないとか言わないで。ナツメグ大好きなの。私の性格わかって。) 超お腹すいてたから3皿くらいルーだけおかわりして食べたの。スパイシー!ナツメグ美味しいー! さらに写真撮るときは2瓶目のナツメグを上からかけて、ナツメグパラダイス!とか思ってた。 あたし全く知らなかったんだけど、ナツメグって、、大量に摂取すると幻覚作用とかあるの知ってました!? うちのナツメグは1瓶で15グラム入ってる
We are pleased to announce that we are adding support for Requester registration from 16 more countries, including Israel, Italy, and Japan, bringing the total to 43. Now more Requesters than ever can use MTurk to innovate in the areas of gathering ground truth data for machine learning, transcription, categorization, market research, and more. When additional Requesters join MTurk, it helps to cr
こんにちは、せーのです。今日はこのところ盛り上がりを見せるAmazonの音声認識プラットフォーム「Alexa」のスキルについて用語の説明から噛み砕いていきたいと思います。 Alexaについて 去年行われたre:Invent 2016にてAlexaが大プッシュされて専門のセッションが沢山行われたこと、またそのre:Inventにて紹介された新サービス「Amazon LEX」「Amazon Polly」がいずれもAlexaの機能がベースになっていること、先日行われたCESでもAlexaが搭載された製品が700以上紹介されたこと等を受けて今、全世界的にAlexaが注目されています。ちなみにAlexaそのものについては最近佐々木が集中的にブログを書いているのでそちらをご覧頂ければと思います。 Amazon Alexaの基礎知識|クラスメソッドブログ 体験!初めてのAmazon Alexa|クラスメ
1. The document discusses Wasserstein GAN (WGAN), a type of generative adversarial network (GAN) that uses the Wasserstein distance rather than Jensen-Shannon divergence. WGAN has improved stability during training over traditional GANs. 2. WGAN trains the discriminator/critic to estimate the Wasserstein distance between real and generated distributions rather than classify samples. The gradient o
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