【日本語訳】元素法典 第1巻 #NovelAI #元素法典｜さいぴ
【10/18 翻訳完了】 ※StableDiffusion記法で書かれたプロンプトについて、()は{}に（5%強調）、{}は[]に（-5%強調）置換しています（NovelAI用）。また、NovelAIのプロンプトのプリセット機能はオフにしてお試しください。 Twitter (@31pi_) もフォローして頂けるとうれしいです。（間違い等あればこっそり教えてください） 元素法典 The Code of Quintessence ―― Novel AI 魔術全集 ―― 序文『元素法典』は、全ての高品質な術式と〈元素魔術〉を含めることを目的とする魔導書である。〈元素魔術〉とは、特に「商業イラストレベルの表現力を追求した」美しい絵を指す。 本書は、すべての人に開かれた書物である。したがって、聡明な読者諸君らの編み出した魔術の寄稿を歓迎する。 本書には、膨大な術式と豊富な挿絵が含まれている。その中か
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - ＠IT
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
『けものフレンズ』に自動運転とAIの幸せな可能性を見た【編集部便り】 | 自動車情報誌「ベストカー」
大ヒットアニメ『けものフレンズ』を見てズドドっと刺さった本記事担当編集。車好きならではの見方をしたこともあり、誰かに「すげえよかったよ！」と言いたくもあり、そんな思いのたけが漏れ出た記事です。正直かなり公式記事っぽくないので、本エントリが突然インデックスから消えたらまあそういう事情だったんだなとお察しください。以下、公式ツイッターでポロッと呟いたら大変反響が大きかった内容を、増補改訂版でお届けします。なお好きなフレンズはアルパカさんです。 文：Web編集部 写真：けものフレンズプロジェクト、Shutterstock.com ※大変恐縮ですが、本記事は当該アニメ作品に興味がない方にはまったく響かず、しかもネタバレまで含むコンテンツです。申し訳ありませんが、『けものフレンズ』を見たことがないという人は今すぐブラウザを閉じるか別記事へ飛ぶかBlu-ray版を購入して見ましょう。お薦めです。 夢の
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「俺の邪悪なメモ」跡地
