ユーザーブロマガのサービスは終了いたしました ユーザーブロマガサービスは2021年10月7日をもちまして終了いたしました。 長らくのご愛顧ありがとうございました。 ニコニコチャンネルトップへ
MARISA: Matching Algorithm with Recursively Implemented StorAge Abstract: Matching Algorithm with Recursively Implemented StorAge (MARISA) は Trie をコンパクトに表現する程度の能力を持つデータ構造です.libmarisa は MARISA を C++ で実装したライブラリであり,MARISA による辞書を構築したり,辞書からの検索をおこなったりできます.libmarisa の基本的な機能に対応するコマンドラインツールを用意しているので,辞書のサイズがどのくらいになるのか,検索にどのくらい時間がかかるのか,などを手軽に試すことができます. 概要 Matching Algorithm with Recursively Implemented StorA
参考: GPipe、ARS-Aug、AutoAugment、森下らの手法 ただし、最も優れているGPipeはImageNetの学習済みモデルを利用するため、Train with 1000の条件から外れます。 GPipeを除くと、ARS-AugとAutoAugmentの双方でPyramidNet-SDが現時点で最も優れたモデルとなります。 従って、Train with 1000において現時点で最高水準の分類精度を達成しうるモデルはPyramidNet-SDと言えます。 (後記で言及しますが、実際は一応更に優れたモデルが提案されています。じ、実装できなかったんや…。) 実際にTrain with 1000に対してPyramidNet-SDを利用した所、分類精度は64.5%を達成しました。 本実験ではPyramidNet-SDをベースラインとし、更に認識精度を改善しうる手法について検討を行いまし
ソフトウェアテスト #2 Advent Calendar 2018 - Qiita 24日目の記事です。 qiita.com はじめに 医用機器(自社製品)のソフトウェア開発に従事して、あと数年で30年になります。うち15年くらいはプログラマー、現在はテスターとして日々奮闘中です。 私は開発現場で感じるちょっとした『違和感』を大切にしています。風邪のひきはじめに「なんとなくだるい」「鼻がツンとする」「喉が痛い」「寒気がする」というような違和感を感じた時、症状がひどくならないよう行動を変えるのではないでしょうか。それと同じようにソフトウェア開発の現場で感じる違和感も『注目すべきシグナル』と捉え、活動のきっかけにしています。 この記事では 何を見て違和感をつかまえているのか 違和感をつかまえやすくする工夫 違和感をつかまえたあとのこと 違和感をつかまえるために知っておくと良いこと について記載
Lots of learning tasks require dealing with graph data which contains rich relation information among elements. Modeling physics systems, learning molecular fingerprints, predicting protein interface, and classifying diseases demand a model to learn from graph inputs. In other domains such as learning from non-structural data like texts and images, reasoning on extracted structures (like the depen
2018年11月21日、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2018」が開催されました。4度目の開催となる今回のテーマは「Next LINE」。メッセージアプリだけでなく、さまざまなサービスの開発や新たな技術領域への投資を行っているLINEが目指すビジョンと各分野での取り組みについて、エンジニアたちが技術的側面から紹介します。セッション「"Clova Inside" の裏側 -いつでもどこでもサポートしてくれる自然言語理解の仕組み 」に登壇したのはLINE株式会社VA開発チームの佐藤敏紀氏。ClovaのVoiceUIを支える自然言語理解の仕組みについて解説します。講演資料はこちら Clovaを支える自然言語理解の仕組み 佐藤敏紀氏(以下、佐藤):こんにちは。このセッションを選んでいただき、ありがとうございます。最初に自己紹介をさ
はじめまして*1、DSOC R&Dチームで「R&Dアーキテクト」をしている島といいます。札幌ラボに勤務しています。 アーキテクトではありません。R&Dアーキテクトです。そのわけは後述します。 この度、私の母校である「公立はこだて未来大学 *2」にて、オープン技術特論という講義の講演をしてきました。主なテーマはR&Dアーキテクトについてです。以下、ご紹介します。 発表資料はこちらです。 speakerdeck.com きっかけ Sansanとのつながり 個人的な繋がり 発表について テーマ設定 R&Dアーキテクト創設以前 R&Dアーキテクト創設以後 話したかったこと 講演を終えての所感 旅行記 往路 大学到着・発表 復路 きっかけ Sansanとのつながり 当社SansanでVPoE*3を務める宍倉から、今回の講演の依頼を受けました。会社として講義のスポンサーとなるかたちで、1コマ分の時間
この記事は、 #今年読んだ一番好きな論文2018 の22日目のエントリーとして書きました。 今年紹介する論文はこちら。 Signal Percolation within a Bacterial Community タイトルを和訳すれば『微生物コミュニティー内での信号パーコレーション』です。 実は共著者の一人なので、 #今年書いた一番好きな論文2018 でもあります! ざっくりした内容のまとめ 枯草菌の細胞集団は、パーコレーションという臨界現象を利用して効率的に電気的通信する 臨界現象に向かう原動力は、集団レベルの利益と1細胞レベルのコストのバランス取り もはや伝統的にながい背景説明 この論文、 #今年読んだ一番好きな論文2015 で発表した論文の発展研究*1なのですが、どういう位置づけなのかをまとめ直したいと思います。 多細胞生物は長距離の調整が必要 一般的な話として、たくさんの細胞が集
※DeNA社内の「サクラカフェ」で実施予定です。 ご用意しているもの PC/充電器 当日の「コンペ」はDeNAで用意したPCをご使用いただきます。 wifi環境もございます。 お貸しするPCはMacで、キーボードはJIS配列です。別のスペックのPCや、ご持参いただいたPCはご使用いただけませんのであらかじめ、ご了承ください。 キーボード・マウスのみご持参いただければご使用可能です。 ※キーボードに関しては、入力端子が必要でしたらフィードにてご連絡いただけますと幸いです。 軽食、夕食 作業中のお菓子・飲み物 懇親会でのお寿司 をご用意しております。 ※昼食はご用意がありませんのでご了承ください 会場案内 DeNA渋谷<ヒカリエ>オフィス http://www.hikarie.jp/access/ 東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ 24F Sakura Cafe 最寄り駅:渋谷駅(東
連載:迷惑bot事件簿 さまざまなタスクを自動化でき、しかも人間より早く処理できるbot。企業にとって良性のbotが活躍する一方、チケットを買い占めるbot、アカウントを不正に乗っ取るbot、アンケートフォームを“荒らす”botなど悪性のbotの被害も相次いでいる。社会や企業、利用者にさまざまな影響を及ぼすbotによる、決して笑い事では済まない迷惑行為の実態を、業界別の事例と対策で解説する。著者は、セキュリティベンダーの“中の人”として、日々、国内外のbotの動向を追っているアカマイ・テクノロジーズの中西一博氏。 今年8月、大手プレイガイド、イープラスのチケット購入サイト「e+」への一般先着チケット購入アクセスの9割がbotによるものだった、というニュースがさまざまなメディアで報じられた。あれから4カ月、イープラスのbot対策はさらに進み、目に見える効果をあげている。 そこで「迷惑bot事
初めまして。 セガゲームス 第1CSスタジオの有賀千陽です。 キャラクターデザインの業務に10年以上携わったのち、現在は新設されたデザインサポートチームでデザイナーの作業を支援するツールを制作しています。 「龍が如くスタジオ」で制作されているタイトルにはたくさんの実在の人物が登場します。 今回のSEGA TECH Blogでは「龍が如くスタジオ」キャラクター班流のリアルなキャラクターを作成するフローを皆さまにご紹介させていただきます。 【目次】 短時間でリアルなキャラを沢山作らないといけない! 「龍が如く」シリーズにおける3Dスキャンの歴史 光学式スキャナー 投影式の3Dスキャナー PhotoScanの導入 3Dデータ生成用の写真撮影の様子 画像の現像 秘訣は 「龍が如くスタジオ」独自の「ドラゴンエンジン」 キャラクター制作ワークフロー 3Dメッシュ生成 メッシュ生成 フロー 顔モデル作成
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