Search Results フ

「エンジニアたちが、心臓の右室のロボットレプリカを設計する」

マサチューセッツ工科大学（MIT）のエンジニアたちは、心臓の右室をロボットのレプリカとして作成しました

「アップルのiMessageでのBeeper Miniのブロックは、より大きなブルー/グリーンのバブルのサーガの一部です」

「Appleは顧客を保護するために予防策を取っていますBeeperは、Appleの最新の動きが正反対だと主張しています」

「ファイナンシャルアドバイザーがAIを活用してより多くの価値を引き出す方法」

人工知能は、金融アドバイザリー業界を含むあらゆる分野に革命をもたらしていますデータ分析から自動取引まで、AIの広範な能力により、既に業界に大きな影響を与えています実際、金融アドバイザーはAIの進化した技術を活用して、さらなる価値を生み出すことさえ可能です以下に、その最も良い方法をご紹介します... 金融アドバイザーがAIを活用してさらなる価値を生み出す方法

Tech

「スピークAI転写ソフトウェアのレビュー（2023年12月）」

この詳細なSpeak AIレビューで、Speak AIについての真実を発見してくださいそれは最も優れたAI転写ソフトウェアですか？この記事で確認してください！

「Pythonドキュメントの向上：ソースコードのリンク設定のステップバイステップガイド」

「Sphinxを使用してGitHubのソースコードにPythonのドキュメントをリンクさせる方法を学びましょうクリアでインタラクティブなドキュメンテーションを求める開発者のための実践的なガイドです」

「生成型AIアプリケーションのためのプレイブック」

この記事では、Generative AIアプリケーションを実装する際の主要な考慮事項と、ビジョンを行動に変えるために人間の関与が果たす重要な役割について議論しています

「データを素早く可視化するための7つのパンダのプロット関数」

「Pandasのデータフレームでデータを視覚化したいですか？これらの便利なpandasのプロット関数を使用してください」

Data science

2024年のインフラストラクチャー予測

企業はAIの導入の転換点を見ているランサムウェアの脅威が罰則と衝突し、ハイブリッドクラウドアーキテクチャが主流となり、インフラのアップグレードが重要です

「シュレディンガー・ブリッジはテキスト・トゥ・スピーチ（TTS）合成において拡散モデルに勝るものになっていますか？」

人工知能の進歩に伴い、自然言語処理、自然言語生成、コンピュータビジョンの分野は、最近大きな人気を得ています。これは、大規模言語モデル（LLMs）の導入によるものです。テキスト音声合成（TTS）において成功を収めている拡散モデルは、優れた生成品質を示しています。しかし、これらの拡散モデルは、ノイズを導入し、望ましい生成目標についてほとんど情報を提供しない表現に制限されています。最近の研究では、清華大学とマイクロソフトリサーチアジアの研究者チームが、Bridge-TTSと呼ばれる新しいテキスト音声合成システムを提案しました。これは、拡散ベースのTTS手法で使用されるノイズガウス事前分布の代わりに、クリーンで予測可能な代替物を提供する試みです。この代替事前分布は、テキスト入力から抽出された潜在表現から取得されます。チームは、主な貢献が完全に管理可能なシュレディンガー橋の開発であると述べています。これにより、正確なメルスペクトログラムとクリーンな事前分布との接続が実現されます。提案されたBridge-TTSは、データからデータへのプロセスを使用し、従来の拡散モデルがデータからノイズへのプロセスを通じて機能するのとは対照的に、以前の分布の情報内容を向上させることができます。チームはこの手法を評価し、評価により、Bridge-TTSはLJ-Speechデータセットでの実験的な検証によってその効果が強調されました。50ステップ/1000ステップの合成設定では、Bridge-TTSは拡散ベースのGrad-TTSよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。それは強力で高速なTTSモデルよりも少ないステップでさらに優れた性能を発揮しました。Bridge-TTSアプローチの主な強みは、合成品質とサンプリング効率です。チームは以下の主な貢献をまとめています。メルスペクトログラムは、汚染されていないテキストの潜在表現から生成されました。従来のデータからノイズへの手順とは異なり、この表現は拡散モデルの文脈での条件情報として機能するため、ノイズがない作成されるようになっています。シュレディンガー橋を使用してデータからデータへのプロセスを調査しました。ペアデータに対して完全に処理可能なシュレディンガー橋を提案しました。この橋は柔軟な形式の参照確率微分方程式（SDE）を使用しています。この手法により、設計空間の経験的な調査が可能になり、理論的な説明も提供されます。サンプリング手法、モデルのパラメータ化、ノイズのスケジューリングがTTSの品質向上にどのように貢献するかを研究しました。非対称ノイズスケジュール、データ予測、および一次橋サンプラーも実装されました。完全に処理可能なシュレディンガー橋により、基礎プロセスの完全な理論的説明が可能になりました。サンプリングプロセスの効率、非対称ノイズスケジュール、モデルのパラメータ化における影響など、さまざまな要素がTTSの品質にどのように影響するかを理解するために、経験的調査も行われました。この手法は推論速度と生成品質の両方で素晴らしい結果を出しました。拡散ベースのGrad-TTSは、1000ステップと50ステップの両方の生成状況で、この手法に大きく劣っていました。また、4ステップの生成ではFastGrad-TTS、トランスフォーマーベースのモデルFastSpeech 2、最先端のディスティレーションアプローチCoMoSpeechよりも優れた性能を発揮しました。この手法は、たった1回のトレーニングセッションですばらしい結果を達成しました。この効率性は、作成プロセスの複数の段階で見ることができ、提案された手法の信頼性と能力を示しています。

スタンフォードの研究者が「予測音楽トランスフォーマー」を紹介：音楽作曲における創造的な制御を向上させる画期的なAIツール

美しい画像や感動的なエッセイを生成するジェネレーティブAIは、多くの場合、ユーザーにはほとんど制御が残されません。一部のツールは音楽を生成しますが、作曲家が望むよりも精密な制御が必要です。あなたはプロセスをガイドすることはできません。あなたが手に入るものを受け入れる必要があります。予測音楽変換器は、象徴的な音楽として知られるユニークな形式で作曲家により大きな所有権を与える新たなツールです。スタンフォードの学者によって開発されたこのツールは、作曲家が創造的な作曲プロセスで主導権を握ることを可能にします。彼らは曲の一部を書き、その後モデルに残りを埋めるよう依頼したり、伴奏を提案したり、代替バリエーションを提供したりすることができます。これは他のツールとは異なります。鍵はそのアプローチにあります-それは作曲家の助手です。単にランダムな作曲を吐き出すのではなく、それは作曲のルールを理解しています。高度な音楽のトレーニングを受けていないユーザーでも、システムと一緒に遊び、自分の好みに基づいてガイドすることができます。この音楽変換器は、ジェネレーティブプレトレーニングトランスフォーマーアーキテクチャ（GPT）上に構築されています。これはChatGPTなどの言語モデルを駆動する技術と同じものです。それがユニークなのは、オーディオそのものではなく象徴的な音楽に焦点を当てていることです。モデルは予想される音楽要素を予測するために訓練されており、より制御可能で対話型の出力を提供することができます。このツールは利用可能ですが、音楽制作ソフトウェアにシームレスに統合する必要があります。ただし、開発者は現在、これを実現するために積極的に取り組んでいます。目標は、作曲家やミュージシャンに、彼らの生活をより簡単で楽しいものにするツールを提供することです。音楽理論の専門家でなくても、より多くの人々が音楽作曲に関与する可能性を広げることです。まとめとして、予測音楽変換器は、AIが音楽を生成し、テクノロジーと協力して、ユーザーが音楽を好みのように形作り、作り上げることを可能にしています。継続的な改良と統合の取り組みにより、このツールは音楽家やプロデューサーにとって必須のものとなり、音楽作曲のアプローチ方法を革新するかもしれません。投稿：スタンフォードの研究者が予測音楽変換器を紹介：音楽作曲におけるクリエイティブな制御を向上させる画期的なAIツール – MarkTechPost。

Learn more about Search Results フ - Page 16