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最高のウイルス対策ソフトウェア2023年

現代のデジタルセキュリティにおいて、アンチウイルスソフトウェアの使用はコンピュータのセキュリティに不可欠です。アンチウイルスソフトウェアは、コンピュータやモバイルデバイスからウイルスや他の悪意のあるデジタル物を避け、スキャン、検出、削除するのに役立ちます。それが2023年に利用可能な最高のアンチウイルスソフトウェアのリストをまとめるために時間と労力を費やした理由です。 Bitdefender BitdefenderのWindows用アンチウイルスパッケージのいくつかは、サードパーティのテストで高評価を受け、手頃な価格で購入できます。Antivirus Plusの基本バージョンは、3つのWindowsコンピューターに対して1年間の連続保護を提供します。さらに、含まれているVPNを使用してオンラインアクティビティを隠すことができ、Bitdefenderの頻繁なウイルス署名の更新を利用することができます。フィッシング、ランサムウェア、ネットワークの脅威は、Standard Protection Suiteによって中和されます。また、マルウェアに感染したマシンを修復しやすくするために、「救助環境」に再起動することもできます。ファイアウォール、パスワードマネージャ、マイクロフォンやウェブカメラ用のプライバシーシールドなどの追加機能を備えたアンチウイルスソフトウェアもアップグレードとして利用可能です。Windows用のアンチウイルスソフトウェアの価格は、年間$59.99から$159.99です。 Norton 360 Deluxe Nortonの対マルウェア製品は、最高のものの一つであり、システムパフォーマンスに過度の負荷をかけることはありません。Norton 360 Deluxeは、価格と機能のバランスが優れています。クロスプラットフォームに対応したパスワードマネージャ、無制限のVPNサービス、ダークウェブでのユーザーの活動の追跡、親権制限、最大50GBのストレージスペースを提供しています。Norton 360 PremiumとNorton 360 Platinumでは、それぞれ10台と20台のデバイスをクラウドストレージとアンチウイルス/VPN保護で保護することができます。一部の主要なアンチウイルスソフトウェアメーカーとは異なり、Nortonのパッケージにはファイルシュレッダーやファイル暗号化、暗号化されたウェブブラウザは含まれていません。ただし、その他のデジタルセキュリティ機能はいくつかのパッケージに含まれています。 Kaspersky KasperskyのWindows向け製品は、検出率の面で優れており、システムパフォーマンスには軽度から中程度の影響を受けます。Kaspersky Antivirusは、仮想キーボード、オンラインアカウント管理、ランサムウェア保護を提供します。これらの機能は、最も基本的な形態（£12.49 UK/$29.99 US）でも利用できます。ただし、より多くのツールを提供するBitdefender Antivirus Plusの方が優れています。ミッドレンジのスイートでは、Kaspersky Internet…

OpenAIのモデレーションAPIを使用してコンテンツのモデレーションを強化する

プロンプトエンジニアリングの台頭や、言語モデルの大規模な成果により、私たちの問いに対する応答を生成する際の大変な成果を上げたLarge Language Modelsの注目すべき成果により、ChatGPTのようなチャットボットは私たちの日常生活の重要な一部となりつつあります...

ドメイン適応：事前に学習済みのNLPモデルの微調整

ドメイン適応のために事前学習済みNLPモデルの微調整方法を学びましょう特定の文脈でのパフォーマンスと精度を向上させますステップバイステップのガイドと実践的な例を提供します

生成AI：世界はどこに向かっているのか？

はじめにテクノロジーの絶え間ない進化の世界で、AI製品の開発と展開が急速に拡大していることを目撃しています。過去6か月間、大手のテック企業や野心的なスタートアップ企業が人工知能の分野で大きな進展を遂げてきました。マイクロソフトやOpenAIなどの企業が注目を集めている一方で、彼らは氷山の一角に過ぎないことを認識することが重要です。急速に成長しているエンタープライズAI産業で競争力を維持するために、事業は常に革新し、新たな可能性を探求しています。そのような戦略の一つは、他社との協力や非組織的な成長です。業界内の他の企業の専門知識とリソースを活用することで、事業は顧客向けに優れた製品やサービスを開発することができます。さらに、これらのパートナーシップは新たな市場や以前にアクセスできなかった機会を開くものです。合併、買収、そしてパートナーシップは、新しい技術、人材、顧客基盤へのアクセスを提供し、事業が提供するオファリングを拡大し、収益の多様化を図ることを可能にします。私の観点から見ると、現在のAIの進化サイクルは3つの異なるフェーズに分けることができます。それぞれが成長と進歩を推進しています。あらゆる技術の成長フェーズあらゆる技術は成長の初期段階、成熟期、時代遅れの3つのフェーズを経ます。出現：このフェーズでは、新しい技術が出現し注目を集めます。始まりは少数の先駆的な個人や組織が概念の探求と開発を行うことから始まることが多いです。このフェーズでは、応用が限定的で広範な認識や採用がないことがあります。主な焦点は研究、実験、概念の証明にあります。成長と拡大：技術が実力を示し、その可能性を証明すると、成長と拡大のフェーズに入ります。開発により、機能性、効率性、使いやすさが向上します。公共および私的セクターからの投資の増加が進歩を推進する重要な役割を果たします。このフェーズでは、技術がより広範に受け入れられ、多くの企業が市場に参入し、消費者が採用し始めます。革新と競争が活気づき、急速な進展と改善が生まれます。このフェーズはまた、協力や戦略的パートナーシップを引き起こします。成熟と統合：成熟フェーズでは、技術は業界や社会の確立された一部となります。成長率が安定し、進歩が革命的ではなく漸進的になるポイントに達します。技術は人々の生活や既存のシステムに深く統合されています。このフェーズでは優勝者が出始めます。標準化、最適化、相互運用性はこのフェーズで重要な焦点となります。重要なブレークスルーはまだ発生するかもしれませんが、初期のステージと比べると頻度は低くなります。では、技術としての生成AIが進化のどの段階にあるのか見ていきましょう。これらのフェーズを1つずつ探っていきましょう。詳細はこちら: 生成AI: 定義、ツール、モデル、利点などフェーズ1: 出現 – 新たなAIの時代の幕開け最近、AIは前例のない出現のフェーズを経験しています。また、重要な製品の導入と新たな時代の幕開けを特徴としています。特に、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）の導入は、この変革を促進する上で重要な役割を果たしています。その結果、ベンチャーキャピタルの投資がAIの景気づけに注ぎ込まれ、数多くのスタートアップ企業が資金調達を行い、画期的なAI製品を開発するためにAI競争に参加しています。フェーズ1は進行中のプロセスであり、少なくともさらなる6-12か月間は続くと予想されています。この初期フェーズでは、業界の革新者がチャンスを掴み、前進することが予想されます。OpenAIとマイクロソフトの協力が注目すべき例です。彼らの成功は、裏方で技術を磨くための膨大な努力と熱意に帰することができます。これらの組織は、この変革期にAIが提供する可能性を受け入れる者に待ち受ける潜在的な報酬の見本です。フェーズ1で達成された重要なマイルストーンについて詳しく知るには、次の注目すべき発表を参照してください。これらのマイルストーンは、この分野で行われた画期的な進展を証明し、AI革命の勢いが止まることのない未来が訪れる舞台を設定しています。…

希望、恐れ、そしてAI

私たちは2,000人にAIの使用方法、望む機能、そして最も心配な点についてアンケートを行いました

より強力な言語モデルが本当に必要なのでしょうか？

大規模な言語モデルはますます人気が高まっていますしかし、それらの開発には特定の課題にも直面することになりますGPTモデルは唯一のアプローチではありません

ロッテン・トマト映画評価予測のデータサイエンスプロジェクト：最初のアプローチ

数値およびカテゴリカルな特徴に基づく映画の状態予測

Machine learning

これをデジタルパペットにしてください：GenMMは、単一の例を使用して動きを合成できるAIモデルです

コンピュータ生成のアニメーションは、毎日より現実的になっています。この進歩は、ビデオゲームで最もよく見ることができます。トゥームレイダーシリーズの最初のララ・クロフトと最新のララ・クロフトを考えてみてください。私たちは、230ポリゴンのパペットがおかしな動きをするのから、スクリーン上でスムーズに動くリアルなキャラクターに移行しました。コンピュータアニメーションで自然で多様な動きを生成することは、長年にわたって難しい問題でした。モーションキャプチャシステムや手動アニメーション作成などの従来の方法は、高価で時間がかかり、スタイル、骨格構造、モデルタイプに多様性が欠けた動きのデータセットに結果をもたらします。アニメーション生成のこの手動で時間がかかる性質は、業界に自動化された解決策が必要とされています。既存のデータ駆動型のモーション合成手法は、その効果が限定的です。しかし、近年、ディープラーニングがコンピュータアニメーションにおいて多様で現実的な動きを生成することができる強力な技術として登場しました。大規模かつ包括的なデータセットでトレーニングされた場合、多様で現実的な動きを合成できます。ディープラーニング手法は、モーション合成において印象的な結果を示していますが、実用的な適用性が制限される欠点があります。まず、長時間のトレーニングが必要であり、アニメーションの製作パイプラインにおいて大きなボトルネックとなる可能性があります。さらに、ジッタリングや過度なスムージングなどの視覚的なアーティファクトが生じるため、合成された動きの品質に影響を与えます。最後に、複雑な骨格構造にスケーリングするのが困難であるため、複雑な動きが必要なシナリオで使用が制限されます。私たちは、実用的なシナリオで適用できる信頼性のあるモーション合成手法が需要があると知っています。しかし、これらの問題を克服することは容易ではありません。では、解決策は何でしょうか？それでは、GenMMに出会う時間です。 GenMM は、モーション最近傍とモーションマッチングの古典的なアイデアに基づく代替アプローチです。キャラクターアニメーションに広く使用されるモーションマッチングを利用し、自然に見え、さまざまなローカルコンテキストに適応した高品質のアニメーションを生成します。 GenMMは、単一の入力を使用してモーションを生成できます。出典：http://weiyuli.xyz/GenMM/ GenMM は、単一または少数の例のシーケンスから多様な動きを抽出できる生成モデルです。これは、自然な動き空間全体の近似として広範なモーションキャプチャデータベースを活用することによって達成されます。 GenMM は、新しい生成コスト関数として双方向の類似性を組み込んでいます。この類似度測定により、合成されたモーションシーケンスには提供された例からのモーションパッチのみが含まれ、その逆も同様です。このアプローチは、モーションマッチングの品質を維持しながら、生成能力を可能にします。多様性をさらに高めるために、例と比較して分布の不一致が最小限に抑えられたモーションシーケンスを段階的に合成するマルチステージフレームワークを利用しています。また、画像合成におけるGANベースの手法の成功に着想を得て、パイプラインに対して無条件のノイズ入力が導入され、高度に多様な合成結果が実現されています。 GenMMの概要。出典：https://arxiv.org/pdf/2306.00378.pdf 多様なモーション生成能力に加え、GenMMは、モーションマッチング単独の能力を超えたさまざまなシナリオに拡張できる汎用的なフレームワークであることが証明されています。これには、モーション補完、キーフレームによる生成、無限ループ、モーション再構成が含まれ、生成モーションマッチングアプローチによって可能になる広範なアプリケーションの範囲を示しています。

ジョン・イサザ弁護士、FAI氏によるAIとChatGPTの法的な土壌を航行する方法

私たちは、Rimon LawのパートナーであるJohn Isaza, Esq., FAIに感謝しています彼は、法的な景観の変化、プライバシー保護とイノベーションの微妙なバランス、そしてAIツールを統合する際に生じる独特の法的な意義など、多岐にわたる側面で自身の物語と貴重な洞察を共有してくれましたJohnは、AIに関連する課題や考慮事項について貴重な観点を提供しています...John Isaza, Esq., FAI がAIとChatGPTの法的景観を航海するための記事を読む»

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医薬品探索の革新：機械学習モデルによる可能性のある老化防止化合物の特定と、将来の複雑な疾患治療のための道筋を開拓する

老化やがん、2型糖尿病、骨関節炎、ウイルス感染などの他の病気は、細胞老化をストレス反応として含んでいます。老化細胞のターゲット化された除去は人気を博していますが、その分子標的がよりよく理解される必要があるため、senolyticsはほとんど知られていません。ここでは、科学者たちは、以前に発表されたデータのみで教育された比較的安価な機械学習アルゴリズムを使用して、3つのsenolyticを発見することを説明しています。さまざまなタイプの細胞老化を経験する人間の細胞株で、彼らは複数の化学ライブラリの計算スクリーニングを使用して、ginkgetin、periplocin、およびoleandrinのsenolytic作用を確認しました。これらの化学物質は、よく確立された分析法と同様に効果的であり、oleandrinは、そのターゲットに対して現在のゴールドスタンダードよりも効果的であることを示しています。この方法により、数百倍の薬剤スクリーニング費用が削減され、AIが限られた種類の薬剤スクリーニングデータを最大限に活用できることが示されています。これにより、薬剤探索の初期段階において、新しいデータ駆動型の方法が可能になりました。 senolyticsは、マウスの多くの疾患の症状を緩和することが示されていますが、その除去は、傷口治癒や肝臓機能などのプロセスの障害を引き起こすことも関連しています。有望な発見があるにもかかわらず、senolytic作用を持つ2つの薬剤しか臨床研究で有効性が示されていません。過去には優れた分析法が開発されていますが、一般的に健康な細胞に有害です。現在、スコットランドのエディンバラ大学の研究者たちは、健康な細胞を傷つけることなく、これらの不良細胞を除去できる化学化合物を特定する革新的なアプローチを開発しました。彼らは、senolyticの特性を持つ化合物を特定するための機械学習モデルを構築し、それを教育する方法を開発しました。広範囲に承認された薬剤または臨床段階の薬剤を含む2つの既存の化学ライブラリからの化学物質は、学習モデルのトレーニングに使用された各種のソースからのデータと結合されました（アカデミック論文や商業特許など）。機械学習システムにバイアスをかけないために、データセットにはsenolyticおよび非senolytic特性を持つ2,523の物質が含まれています。4,000以上の化合物のデータベースにアルゴリズムを適用した後、21の有望な候補が見つかりました。テスト中に、ginkgetin、periplocin、およびoleandrinの3つの化合物は、健康な細胞に影響を与えずに老化細胞を除去することが示され、良好な候補物質となりました。結果は、oleandrinが3つの中で最も効果的であることを示しました。これらの3つは、ハーブ療法の一般的な成分です。 oleandrinの源はオウバイ（Nerium oleander）で、心不全や特定の不整脈（不整脈）の治療に使用される心臓薬digoxinと同等の効果を持つ物質です。oleandrinには抗がん、抗炎症、抗HIV、抗菌、抗酸化作用が観察されています。人間におけるoleandrinの治療的窓は狭く、治療用量を超えると高度に毒性があるため、食品添加物や医薬品としての販売や使用は違法です。 Linkedinもoleandrinと同様に、がん、炎症、微生物、神経系に対して有益な効果があり、抗酸化作用や神経保護特性があります。銀杏（Ginkgo biloba）は最も古い生きている樹種であり、その葉と種子は中国で数千年間、漢方薬として使用されています。この木はLinkedinの源です。この木の乾燥した葉を使用して処方箋なしで販売される銀杏エキスが作られています。これは、米国やヨーロッパでトップセラーのハーブサプリメントです。研究者らは、彼らの結果が、以前の研究で特定されたsenolyticよりも同等またはそれ以上に効果的であることを示していると主張しています。彼らの機械学習ベースのアプローチは、製薬業界での通常のAIの使用とは異なるいくつかの新しい機能を備えています。第1に、モデルトレーニングに公開されたデータのみを使用するため、内部でのトレーニング化合物の実験的な特性の追加費用は必要ありません。第2に、senolysisは稀な分子特性であり、文献に報告されているsenolyticは少ないため、機械学習モデルは、通常はこの分野で考慮されるよりもはるかに小さなデータセットでトレーニングされました。この方法の効果は、文献データが通常予想されるよりも多様で限定的であるにもかかわらず、機械学習が文献データを最大限に活用できることを示しています。第3に、標的非依存モデルトレーニングで薬理学的活性の表現型指標が使用されました。多くの状態は、重要な経済的および社会的負担を負っていますが、それらの状態のためには、少数またはまったくターゲットが知られていないため、表現型薬剤探索は、発見パイプラインを通じて進展する可能性のある化学の出発点の数を拡大する機会を提供します。

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