Search Results 同期

「Amazon Kendraを使用して、Adobe Experience Managerのコンテンツを賢く検索する」

この投稿では、Amazon Kendra AEMコネクタを設定してコンテンツをインデックス化し、AEMのアセットとページを検索する方法を紹介しますコネクタはまた、各ドキュメントのアクセス制御リスト（ACL）情報も取り込みますACL情報は、ユーザーがアクセス権を持っているものに絞り込まれた検索結果を表示するために使用されます

「アルテアナのアートスクワッド」が結成されるーインディーショーランナーのラフィ・ニザムが予算内で高品質な子供向け番組を制作する

編集者の注：この投稿は、私たちの週刊「NVIDIA Studio」シリーズの一部であり、注目されるアーティストを紹介し、クリエイティブなヒントやトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーがクリエイティブなワークフローを向上させる方法を示しています。さらに、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて詳しく調査し、コンテンツ作成を劇的に加速する方法についても掘り下げています。 Rafi Nizamは、受賞歴のある独立系アニメーター、ディレクター、キャラクターデザイナーなどです。彼はソニー・ピクチャーズで映画を制作し、BBCで子供向けシリーズやコメディを制作し、NBCユニバーサルでグローバルなトランスメディアコンテンツを制作してきました。彼はまた、アルテアナのアートスクワッドのクリエイターでもあります。このコンピューターグラフィックスのアニメーションシリーズは、アートの力を使って世界の問題を解決する活気あるキャラクターたちが登場します。彼らはジュニアスクールの美術教室で集まり、それぞれが独自の芸術的な才能、知識、芸術史、アートセラピー、アート制作に対する見解を持ち寄ります。このシリーズは子供たちを対象にしており、キャラクターの芸術的な旅と創造的な表現力の力に触発されることを目指しています。彼らの冒険は、自己疑念、社会的ダイナミクス、成功と失敗といった普遍的なテーマを探求することで共感の感覚を引き起こすことを意図しています。想像力と創造的思考の力を強調することも共通のテーマです。 Nizamの創造的な洞察力と独自の視点は、今週のNVIDIA Studioの企画の対象となっています。最近、このアーティストはASUS ProArt Masters’ Talksセッションプログラムに参加し、ASUS ProArtのソリューション（GeForce RTX 3060 GPUを搭載したNVIDIA Studio認定のProArt Studiobook Pro 16 OLEDラップトップやNVIDIA…

「生成AIを通じて脆弱性を明らかにする」

この記事では、コードスキャンについて学び、MuleSoftのAPIでセキュリティに関連するパラメータの露出を報告する方法について詳しく説明します

「データ冗長性とは何ですか？利点、欠点、およびヒント」

紹介データ中心の時代において、効果的なデータ管理と保護はこれまで以上に重要となっています。データ管理の中で、よく取り上げられる概念の一つが「データの冗長性」です。この記事では、データの冗長性の複雑さについて掘り下げ、その利点や欠点について明らかにし、成功した統合のための貴重な洞察を提供します。データの冗長性とは何ですか？データの冗長性は、データのセキュリティと強靱性を高めるため、システム内またはシステム間でデータを意図的に複製することを意味します。データの冗長性には次の2つの主要な形式が存在します：完全な冗長性：このアプローチでは、データの同一のコピーを複数の場所に保持します。1つのコピーがハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、すぐに別のコピーがその場所に入ることができます。部分的な冗長性：部分的な冗長性は、データのセキュリティとリソースの効率性のバランスを取ります。重要なデータを複製する一方で、いくつかの変化や差異を許容します。データの冗長性は、データが複数の形式や場所に保存されることで、誤って発生することもあります。これは、一貫性の欠如や混乱を引き起こす可能性があります。データの冗長性はどのように機能しますか？データの冗長性は、システム内または複数のシステム間でデータを意図的に複製するデータ管理戦略です。この実践により、データの可用性、整合性、耐障害性が確保されます。データの重複コピーは異なる場所に保存され、同期メカニズムが使用されてこれらのコピーを一貫性を保ち、最新の状態に保ちます。データの冗長性はいくつかの重要な機能を果たします: 1つのソースが利用できなくなった場合でもデータの可用性を向上させ、ダウンタイムを削減し、中断のない運用を保証します。システムの障害耐性を強化し、ハードウェアの故障やシステムのクラッシュに対する安全なバックアップを提供します。データの整合性を保護し、事故やサイバー脅威によるデータの損失や破損から守ります。データの冗長性は、災害復旧に基本的です。災害後の迅速なデータの復元を可能にします。負荷分散、並列処理、スケーラビリティをサポートすることができ、システムのパフォーマンスを向上させます。データの冗長性の利点データの冗長性の利点を探りましょう: データの可用性の向上データの冗長性により、1つのソースが利用できなくなってもデータにアクセスできるようになります。これは特に、ダウンタイムが許容されないミッションクリティカルなシステムにおいて重要です。影響：データの可用性の向上により、中断のない運用、ダウンタイムの削減、ユーザーエクスペリエンスの向上が実現します。これは、金融、医療、電子商取引などの分野で重要です。システムの耐障害性の強化冗長性はシステムの障害に対する安全装置として機能します。1つのデータソースが破損したり、侵害されたり、ハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、冗長なソースがシームレスに代わりになります。影響：障害耐性はシステムの信頼性を高め、重要なアプリケーションやサービスが中断することなく機能することを保証します。これは、システムの障害が重大な影響を及ぼす可能性がある産業において特に重要です。データの整合性の保護…

『ご要望に合わせたチャット：ソフトウェア要件に応用した生成AI（LLM）の旅』

「大規模言語モデル（LLM）をソフトウェア要件に適用し、ビジネスロジックの知識ハブと開発を加速するためのコパイロットを作成した方法を発見してください」

「プロジェクト管理のための最高のAIツール（2023年9月）」

Notion AI 最新の人工知能技術により、ブログエントリー、ミーティングの議題、セールスメールなど、どんなものでもNotion AIが迅速かつ簡単に作成を支援します。AIの無限の可能性を引き出すことで、ユーザーは時間を節約し、より速く書くことができます。Notion AIは複雑な段落やページの先行作業を行い、スペルや文法の修正、インライン翻訳、詩の作成などにも役立ちます。Notion AIの助けを借りて、ユーザーは思考の幅を広げ、創造的なアウトプットを向上させることができます。Notion AIのアルファ版は11月16日にリリースされ、ウェイトリストに登録した順にアクセスが可能となります。早期アクセス期間中、Notion AIは無料で利用できます。 ClickUp ClickUpは、あらゆる規模や業界のグループ内およびグループ間のコミュニケーションを改善するオールインワンのプロジェクト管理ソリューションです。その柔軟性と使いやすさから、ClickUpは製品の作成と計画のためのプロダクトマネジメントソリューションの代表的な選択肢となりました。製品計画、ロードマップ、新製品リリースなどのための多くの使いやすいプロダクトチームのテンプレートを備えたカスタマイズ可能なプラットフォームです。ClickUpの柔軟性と便利な機能により、各チームはプラットフォームを自分たちの要件やプロセスの微妙なニュアンスに合わせて変更することができます。 Ayanza Ayanzaは、チームの健康と生産性に関心を持つ人工知能管理プラットフォームです。ナビゲーションが簡単で、プロジェクト管理のテンプレートのバラエティとチャット機能を備えたニュースフィードボードが付属しており、チームとのコミュニケーションをソーシャルメディアのような更新ストリームを通じて維持することができます。Ayanzaは、革新的な人工知能のアプローチを取り入れており、チームがより大きな成功を達成するのに役立ちます。AyanzaのAI統合により、アイデアの発想、迅速なアイデア共有、より深いワークフロー理解を促進することで、チームの士気とオープンなコミュニケーションが向上します。AIライターに質問をしてわずかな言葉で即座の回答を受け取ることもできます。情報を提供し、簡単に完了するためのユニークなレポートを作成することは常に複雑でしたが、ルーチンワークを迅速に行うことでストレスを軽減できます。 Process.st 企業は、Process.stまたはProcess Streetを使用してプロセスを管理し、効率を改善することができます。このシステムはChatGPTによって駆動されており、プロジェクトの作業を自動化し、生産性を向上させます。協力は、プロセスとタスクの管理の最も重要な要素です。主な機能には、プロジェクト管理、成果物のトラッキング、自動チェックイン、強化されたデータ分析、およびルーチンのジョブ管理が含まれます。Slack、Zapier、Trelloなどのプロジェクト管理アプリケーションをProcess Streetと統合することもできます。プロジェクトプランナープロジェクトプランナーは、クラウドベースのプロジェクト管理ソフトウェアで、コスト管理、プロジェクトスケジュール、タスクパフォーマンスのレポート、リアルタイムコミュニケーションを容易にします。PAIという人工知能によるソフトウェアソリューションを導入することで、Project Plannerの機能が拡張されました。タスクやドキュメントの自動生成を自動化することで、PAIはチームワークをサポートします。このハブは、チームメンバーからステークホルダー、マネージャーまで、プロジェクトの開発の各段階で関係者全員に情報を提供するために構築されています。 Project Insight (PI) Project Insight…

「脳に触発された学習アルゴリズムにより、人工およびスパイキングニューラルネットワークにメタプラスティシティを可能にする」

ニューラルネットワークにおけるクレジット割り当ては、自然の神経ネットワークにおいて多くのシナプス可塑性ルールを使用して、グローバルな出力の誤りを修正するために決定されています。短期可塑性、ヘビアン学習、およびスパイクタイミング依存性可塑性（STDP）は、スパイキングおよび非スパイキングのANNに生物学的に関連する可塑性原則をもたらすための以前の試みの主な焦点となってきました。STDPは、シナプスを変化させるために、プリシナプススパイクとポストシナプススパイクの時間的な順序を考慮に入れることで、ヘビアン学習を超えています。両方の状況でのシナプス可塑性ルールは、グローバルな指示メッセージを正確に表現するのではなく、ローカルなニューロン活動に基づいているだけです。ドーパミン、ノルアドレナリン、セロトニン、アセチルコリンなどの神経伝達物質は、多くのシナプスで作用し、特定の神経伝達ニューロンの広範な散在した軸からシナプスのグローバルな調節を行い、報酬関連学習中にシナプスを修正します。生物学的神経調節の方法は、神経ネットワークのモデルにいくつかの可塑性アルゴリズムを提案するためのインスピレーションとなっています。ヘビアン変更と報酬の間には重要な遅延がありますが、このルールは他の形式の強化学習にもインスピレーションを与えました。たとえば、強化学習のための3要素ルールは、プリシナプスおよびポストシナプスのニューロン活動を最初の2要素とし、遠位報酬依存性の神経伝達物質レベルを第3の要素として使用します。エリジビリティトレースモデルは、遅延報酬に依存したシナプスの変化を容易にするために、同時に発生した前後のプリおよびポストシナプススパイクの記録を保持します。ニューロモジュレータレベルでのシナプスの振幅と極性は、計算神経科学モデルで決定されていますが、これらの方法はまだANNまたはSNNに組み込まれる必要があります。画像と音声認識の教師あり学習において、NACAアルゴリズムはクラス-CL中のカタストロフィックな忘却の問題を著しく減少させるだけでなく、認識精度を向上させ、計算コストを減少させました。埋め込まれた層のシナプスの重み変化はさらにマッピングされ、NACAの重み変化の分布が過剰なシナプス増強または抑制を回避し、したがってわずかな調整で多くのシナプスを保護することが示されました。私たちの調査結果は、認識および連続学習タスクの幅広い範囲で高い精度と低い計算コストを備えたニューラルネットワークのパフォーマンスを可能にする、期待に基づくグローバルなニューロモジュレーションのシナプス可塑性に基づいた新しい脳モデルアルゴリズムを提示しています。 ANNとSNNにおけるカタストロフィックな忘却の問題に対処するために、中国科学院自動化研究所の研究者は、ニューロンモジュレーション依存性の可塑性に基づいた新しい脳モデル学習手法（NACA）を提案しました。この技術は、ニューラルモジュレーション経路の予測行列エンコーディングの数学モデルに基づいており、これはニューラルモジュレーション経路の脳の構造に基づいています。刺激信号に応答してさまざまな強度のドーパミン監督信号が生成され、近くのニューロンおよびシナプスの可塑性に影響を与えます。 NACAの純粋な順送信フロー学習技術の支持により、ANNとSNNの両方をトレーニングすることができます。それは入力信号と同期し、着信呼び出しが終了する前に情報を前方に伝達します。スパイクタイミング依存性可塑性の特定の変更と組み合わせることで、NACAによって迅速な収束とカタストロフィックな忘却の減少の重要な利点が示されます。さらに、研究チームはニューラルモジュレーションをニューロンの可塑性の範囲に拡張し、NACAのクラス連続学習における連続学習能力をテストしました。中国科学院自動化研究所の研究者は、NACAアルゴリズムを使用して、ネットワークトレーニング中に隠れ層と出力層のシナプスのサブ集団におけるニューロモジュレータレベルを定義し、入力タイプと出力エラーを考慮しました。シナプスの効力がニューロモジュレータまたはカルシウムのレベルに依存することから、SNNの各シナプスにおけるLTPとLTDの振幅および極性の非線形の変調が着想されました。たとえば、D1受容体またはD2受容体を含むシナプスにドーパミンが結合すると、細胞内サイナージカスケードを可変的に活性化し、活動誘起性LTPまたはLTDの変化を引き起こす場合があります。私たちは、ニューロンモジュレーション依存性のシナプス可塑性を、NACAという学習アルゴリズムに実装しました。このネットワークを一般的な画像および音声認識タスクに適用すると、精度が大幅に向上し、計算コストが劇的に減少します。NACA技術によって、5つの異なる複雑さのクラス連続学習タスクのカタストロフィックな忘却が大幅に減少しました。スパイキングニューラルネットワーク（SNN）におけるグローバルニューロンワークスペース理論や人工ニューラルネットワーク（ANN）におけるドロップアウト確率のニューロモジュレーションなど、他のニューロモジュレーションに基づいたネットワーク学習アルゴリズムが開発されていますが、NACAは3つの異なる特性を備えており、その成功に寄与している可能性があります。入力タイプと出力エラーに基づいて期待に調整された特定のニューロンとシナプスのニューロモジュレータレベル。第二に、ニューロモジュレータレベルがLTPやLTDなどのローカルなシナプス可塑性に非線形的に影響を与えます。第三に、誤った信号のグローバルBPはネットワーク学習には関係なく、完全にローカルな可塑性に依存します。 NACAアルゴリズムは、既存の学習アルゴリズムと比較して、すべてのジョブの計算コストを劇的に低減しました。NACAの使用により、連続学習中によく起こる極端な忘却を軽減することができました。また、クラスCL中の隠れ層シナプスでのシナプス重みの変化のさらなるマッピングにより、NACAは過度の強化や抑制を伴わない正規分布のシナプス重み変化をもたらし、クラスCL中には最小の変更で多くのシナプスを保持しました。NACAの極端な過忘却を軽減する能力は、シナプス重みの変化がどのように分布されるかに基づいている可能性があります。以下に提案されたNACAアルゴリズムに課せられたいくつかの制約があります：まず、より深いニューラルネットワークでは、NACAアルゴリズムはシナプス変化の神経調節中に非安定性が現れることがあります。たとえば、初期のいくつかのエポックでは、多層シナプスでの並列神経調節がテスト精度の一時的な低下に寄与します。次に、予測コーディングに従って、NACAアルゴリズムは伝統的なBPアルゴリズムとは容易に統合されません。なぜなら、そのグローバルな神経調節は、ローカルなスパイク伝播と同じ時期、またはそれよりも前に発生するからです。第三に、NACAは励起性のLIFニューロンと単一のタイプの神経調節物質のみを導入し調査しています。複数のニューロンタイプからの神経調節の相互作用を調べていません。バイオロジカルな学習規則を組み込んだNACAアルゴリズムは、グローバルなBPのような勾配降下計算を使用せずに、SNNとANNのネットワーク学習を推進することができます。機械学習における高効率と低コンピューティングコストを脳のインスピレーションを受けた手法を用いることで実現できることを示しています。NACAアルゴリズムがニューロモーフィックデバイスに実装されれば、エネルギーと時間の両方に効率的なオンライン連続学習システムの道を開くことができます。計算神経科学の観点から見ると、NACAの成功は、脳の神経回路の柔軟性が局所可塑性の多様性に由来することを証明しています。

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「Amazon Kendraを使用して、Adobe Experience Managerのコンテンツを賢く検索する」

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「生成AIを通じて脆弱性を明らかにする」

「データ冗長性とは何ですか？利点、欠点、およびヒント」

『ご要望に合わせたチャット：ソフトウェア要件に応用した生成AI（LLM）の旅』

「プロジェクト管理のための最高のAIツール（2023年9月）」

「脳に触発された学習アルゴリズムにより、人工およびスパイキングニューラルネットワークにメタプラスティシティを可能にする」

「セマンティックカーネルへのPythonistaのイントロ」

「USENET、OGソーシャルネットワークが、テキストオンリーのフェニックスのように再び復活する」

「不確定性原理は時間系列解析をどのように制限するのか？」

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