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「2023年のACM-IEEE CSジョージ・マイケル記念HPCフェローシップの受賞者が発表されました」

「ACMとIEEEは、2023年のACM-IEEE CSジョージ・マイケル記念HPCフェローシップの受賞者を発表しました」

「初心者向けの14のエキサイティングなPythonプロジェクトのアイデアとトピック」

Pythonはデータサイエンスのプロフェッショナルにとって欠かせないツールであり、データ分析、機械学習、科学計算において重要な役割を果たしています。初心者から経験豊富な実践者まで、Pythonのプログラミングスキルを向上させることは継続的な学習の旅です。この記事は、データサイエンスの愛好家のニーズに特化した14のエキサイティングなPythonプロジェクトのアイデアへの入り口です。これらのプロジェクトは、Pythonのスキル向上だけでなく、データ駆動の取り組みで応用できる実用的なアプリケーションを作成するユニークな機会を提供します。さあ、Pythonプロジェクトの旅を始めましょう！電卓初心者向けのPythonプロジェクトのアイデアとして、基本的な電卓を作成することがあります。このプログラムは、加算、減算、乗算、除算などの基本的な数学的操作を実行します。メモリ機能や履歴追跡のような機能を追加することでさらに充実させることができます。電卓を作ることは、Pythonの基本的な構文と数学的操作の練習になります。 Pythonコード def add(x, y): return x + ydef subtract(x, y): return x - ydef multiply(x, y): return x * ydef…

Googleの検索責任者は、会社が「轢き殺されるのを避けるために投資している」と述べています

「独占禁止法の弁護の最初に、Googleは持続的な投資を要因として、政府の主張に対し法を破って先行するために成功を収めてきたと主張しました」

「アメリカ原住民の代表不足は、アメリカの技術職において見受けられる」

「あるレポートによると、アメリカ先住民学生は依然としてアメリカの大学のコンピューターサイエンスの授業において過小評価されていることがわかりました」

「アプリストア–車向け–そう遠くないかもしれない」

自動車メーカージェネラルモーターズは、オープンソースのアプリケーションプログラミングインターフェースのセットをリリースしましたこれにより、ソフトウェア開発者が接続された車両ハードウェアと統合するアプリをビルドできます

「Pythonを使用して美しい折れ線グラフを作るための5つのステップ」

美しい折れ線グラフをMatplotlibで作成し、データで魅力的で視覚的なストーリーを伝えることができます究極のグラフを作成するためのステップバイステップチュートリアル

「非営利研究者による人工知能（AI）の進展リスト」

去年遅くから今年にかけて、2023年はAIの人々がAIアプリケーションを作成するのに最適な時期であり、これは非営利の研究者によるAIの進歩リストのおかげです。以下にそのリストを示します。 ALiBi ALiBiはTransformersにおけるテキストの推測問題に効率的に取り組む方法であり、学習に使用されたものよりも長いテキストシーケンスを推測する際に適用されます。ALiBiは実行時間に影響を与えず、追加のパラメータも必要とせず、既存のTransformerコードの数行を変更するだけで推測を行うことができる実装が容易なメソッドです。 Scaling Laws of RoPE-based Extrapolation この方法は、Transformerの推測能力を向上させるためのフレームワークです。研究者は、Rotary Position Embedding（RoPe）ベースのLLMを事前学習の文脈長でより小さなまたは大きなベースで微調整すると、より良いパフォーマンスが得られることを発見しました。 FlashAttention Transformersは、テキスト情報を処理できる強力なモデルですが、大規模なテキストシーケンスで作業する場合には大量のメモリが必要とされます。FlashAttentionは、既存の基準よりも高速でTransformerをトレーニングする、入出力（IO）を考慮したアルゴリズムです。 Branchformer Conformers（Transformerの一種）は音声処理に非常に効果的です。それらは畳み込み層とセルフアテンション層を順次使用するため、そのアーキテクチャは解釈しづらいものとなっています。Branchformerは、エンコーダの代替手法であり、柔軟で解釈可能であり、エンドツーエンドの音声処理タスクにおいて依存関係をモデル化するための並列ブランチを持っています。 Latent Diffusion Diffusion Modelsは、多くの画像処理タスクで最先端のパフォーマンスを達成するものの、計算が非常に負荷がかかります。Latent Diffusion Modelsは、Diffusion Modelsのバリエーションであり、より少ないリソースを必要としながら、さまざまな画像ベースのタスクで高いパフォーマンスを実現することができます。 CLIP-Guidance CLIP-Guidanceは、大規模なラベル付きデータセットを必要としないテキストから3D生成の新しい方法です。CLIPなどの事前学習されたビジョン言語モデルを活用し、テキストの説明と画像を関連付けることを学ぶことができるため、研究者はそれを使用して3Dオブジェクトのテキストの説明から画像を生成します。…