NotebookLM: Personalized AI
NotebookLM gives you a personalized AI, grounded in the information you trust.NotebookLM is only available in the U.S. for users 18 and up.Try NotebookLM Collaborate with a virtual research assistantWhen you upload the documents that are central to your projects, NotebookLM instantly becomes an expert in the information that matters most to you.
岡山県を拠点とした地域密着型のお米卸 岡萬
農家のよりどころ、岡萬。 岡萬は（よりよいものを、より安くをモットーに）地域密着型のお米卸として、農家直接買い付けにより岡山県産米を積極的に取り入れています。「地元の食材を地元の方々に美味しく食べて頂く」これは安全で信頼できるお米をお安くお届けできると供に、地産地消によい自給率の向上に繋がります。さらに岡萬は農家様を元気にすることで地域活性化を行い、CSR（社会貢献）を積極的に実施致します。 岡山米にはアケボノ・ヒノヒカリ・アキタコマチ・コシヒカリ・ミルキークイーン・ヒトメボレ・キヌムスメ・にこまる・日本晴・朝日等やもち米があります。 特に岡山の代表は江戸前寿司の職人が好んで使用する岡山だけで作りつづけられている朝日があります。食感はしっかりとした硬質米です。食味は噛めば噛むほど甘味がある寿司職人も夢中にさせるお米です。また99％岡山で作られるアケボノも全国の業務用米として人気が高く、お米
Axiomatic Attribution for Deep Networks
We study the problem of attributing the prediction of a deep network to its input features, a problem previously studied by several other works. We identify two fundamental axioms---Sensitivity and Implementation Invariance that attribution methods ought to satisfy. We show that they are not satisfied by most known attribution methods, which we consider to be a fundamental weakness of those method
環の定義とその具体例 | 高校数学の美しい物語
環（単位的環）とは，集合 RRR とその上の2つの二項演算 +,⋅+, \cdot+,⋅ の組 (R,+,⋅)(R, +, \cdot)(R,+,⋅) であって，以下の条件を満たすもののことである。 組 (R,+)(R, +)(R,+) はアーベル群である。つまり， 任意の a,b,c∈Ra, b, c \in Ra,b,c∈R に対して (a+b)+c=a+(b+c)(a + b) + c = a + (b + c)(a+b)+c=a+(b+c) ある元 z∈Rz \in Rz∈R が存在して，任意の a∈Ra \in Ra∈R に対して a+z=z+a=aa + z = z + a = aa+z=z+a=a を満たす。 任意の a∈Ra \in Ra∈R に対して b+a=a+b=zb + a = a + b = zb+a=a+b=z を満たす b∈Rb \in Rb∈R が存在する。
superpixelの代表的なアルゴリズムと実装について - コンピューターサイエンスのすべての分野に精通するまでやめないブログ
superpixel(スーパーピクセル)とは，色やテクスチャが類似するピクセルをグルーピングした小領域のことである． https://www.tu-chemnitz.de/etit/proaut/en/research/superpixel.html 入力画像をsuperpixelに分割することで，色の類似画素の位置関係を反映した小領域に分割することが可能になる． 類似度に基づくピクセルの集合体であるため，それぞれのセグメントは物体認識や画像加工などの前処理に用いるのに適する． superpixelには以下の四種類がある。 ① Felzenszwalb の手法 *1 ② Vedaldi の手法 (Quickshift 法) *2 ③ Achanta の手法 (SLIC 法) *3 ④ Neubert の手法 (Watershed 法) *4 これらを簡単に説明する。 ① Felzenszw
Captum · Model Interpretability for PyTorch
import numpy as np import torch import torch.nn as nn from captum.attr import IntegratedGradients class ToyModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.lin1 = nn.Linear(3, 3) self.relu = nn.ReLU() self.lin2 = nn.Linear(3, 2) # initialize weights and biases self.lin1.weight = nn.Parameter(torch.arange(-4.0, 5.0).view(3, 3)) self.lin1.bias = nn.Parameter(torch.zeros(1,3)) self.lin2.
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
