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「Androidのための10最高のデータ復旧ツール」

「今日の高速デジタル時代では、Androidデバイスから重要なデータを失うことは悪夢とも言えます思い出の写真、必要な連絡先、重要な業務文書など、データを取り戻すための信頼性のある回復ツールが必要です幸いにも、数多くの効率的なAndroidデータ回復ツールが利用可能であり、失われたファイルを復元するのに役立ちます[…]

『協力の力：オープンソースプロジェクトがAIを進化させる方法』

この記事では、オープンソースプロジェクトが革新的なAIソリューションの創造に与える深い影響について探求します

Artificial Intelligence

「インドにおけるAI規制のためのPMモディのビジョン：B20サミット2023」

2023年、B20サミットインドがデリーで終了するにつれ、ナレンドラ・モディ首相の言葉の響きは続きました。ビジネスリーダーたちに向けて語ったモディ氏は遠慮しませんでした。彼はインドが世界のサプライチェーンを形成する役割を強調し、顧客ケア政策を提唱し、グリーンクレジットアプローチを支持しました。しかし、それだけではありません。彼の演説では、技術の最前線である人工知能（AI）と暗号通貨にスポットライトを当てました。では、モディ首相がインドにおけるAIの開発と規制について言及した洞察について掘り下げてみましょう。また読む：全OECDおよびG20諸国のAIスキルと才能でインドが1位にランクされる歴史的な贈り物：相互信頼が中心にモディ首相はインドの世界への贈り物である相互信頼を強調しました。彼はインドが織りなす信頼の遺産を強調し、AIと暗号通貨が景色を変えている勇敢な新世界にビジネスリーダーたちを巻き込むよう呼びかけました。また読む：OpenAI、Google、Microsoft、およびAnthropicが安全なAIのために結束進化から革命へ：モディ首相の倫理的なAIへの呼びかけ G20サミットが目前に迫る中、モディ首相の「倫理的な」人工知能（AI）の拡大に向けたグローバルな枠組みを求める呼びかけは、ゲームチェンジャーです。これはAIと暗号通貨の規制に関する議論でのインドのリーダーシップへの大胆な一歩です。この変化は、リスクベースのユーザー被害アプローチに基づいた規制を形成するために、インドがAI規制における受動的な立場から積極的な役割に変わったことを示しています。また読む：倫理的なAIの統治：非倫理的なAIを防ぐルールと規制規制への道：パラダイムの転換変化の風がインドのAI規制のアプローチにパラダイムの転換をもたらしました。たった一握りのささやきが行動に変わり、インドの最高通信規制機関であるインド電気通信規制庁（TRAI）が発表した公開照会書によって証明されました。この照会書は、AIの規制のための「リスクベースの枠組み」の提案を行いました。また、国際的な協力を通じてAIの「責任ある使用」のためのグローバルな機関の設立も提案しました。また読む：INDIAaiとMetaが連携：AIイノベーションと協力の道を開拓グローバル・リープ：インドの責任あるAIの立場インドがB20サミットで求める「倫理的な」AIは、世界的に響きます。これは、国際的な核拡散を目的とした国際機関に類似した、AIの責任ある使用を監督する規制機関の設立を示唆しています。この立場は、OpenAIの創設者であるサム・オルトマンの国際的なAI規制のビジョンと一致し、グローバルな収束の必要性を強調しています。また読む：サム・オルトマンとナレンドラ・モディ首相のハイステークス会議：インドのAIの未来を描くマイクロソフトの設計図：AI統治の一端を垣間見るテックジャイアントのマイクロソフトはAI統治の対話に参加し、「AIの統治：インドの設計図」を提案しています。この設計図は、ライセンスされたAIデータセンターでの展開を連続的な監視と保護の対象とする安全重視のアプローチを提案しています。また読む：インドの変革の旅：明らかにされた機会これらの進展の中で、インドは経済成長のためにイノベーションを活用するための技術的変革の門戸に立っています。インドの政策は、プライバシーの懸念、システムのバイアス、AIに関連する知的財産権の侵害に対処するために適応しています。また読む：AWSとAccelが「ML Elevate 2023」を立ち上げてインドのAIスタートアップエコシステムを強化グローバルな風景：AI規制への多様なアプローチ AIの波が世界を席巻する中、国々はさまざまな規制アプローチを取っています。欧州連合のAI法案は侵害の程度とリスクに基づく多層のアプローチを提案しており、一方、英国はよりイノベーションに対応した立場を取っています。…

「AIと大学フットボールの未来」

大学のスポーツ界は、再びお金とフットボールのおかげで変動しましたSECが最初に動き、テキサスとオクラホマを獲得し、それに続いてビッグテンがパック12の強豪USCとUCLAを獲得しました...

イレブンラボは、30言語に対応するAI音声モデル「イレブンマルチリンガルv2」をリリースしました

ElevenLabsによる最新の研究では、Eleven Multilingual v2と呼ばれる多言語音声生成モデルが公開され、約30の言語で「感情豊かな」AIオーディオを生成します。この研究により、プロデューサーはヨーロッパ、アジア、中東市場向けにオーディオをローカライズすることが可能になります。研究チームは18か月間にわたり人間の音声指標を研究し、文脈の検出、音声生成における感情の表現、新たな特徴的な声の合成のための新しい手法を開発しました。このモデルは約30の書かれた言語を自動的に認識し、ElevenLabsのテキスト読み上げプラットフォームにテキストが入力されると、これまでにないレベルの本物さで声を生成します。複製または合成された声は、話者の母国語のアクセントなど、すべての話される言語で話者の声の特徴的な特性を保持します。これにより、同じ声を28の異なる言語で利用して素材をアニメーション化することが可能になりました。この発表は、プラットフォーム上ですべてのユーザーがプロフェッショナルな音声複製を利用できるようになった後に行われました。このアップデートでは、改善されたセキュリティと保護策とともに、オリジナルとほとんど区別がつかないデジタルな声の複製が作成できるようになりました。既存の言語（英語、ポーランド語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ヒンディー語、ポルトガル語）に加えて、新しいモデルでは中国語、韓国語、オランダ語、トルコ語、スウェーデン語、インドネシア語、フィリピン語、日本語、ウクライナ語、ギリシャ語、チェコ語、フィンランド語、ルーマニア語、デンマーク語、ブルガリア語、マレーシア語、スロバキア語、クロアチア語、クラシックアラビア語、タミル語もサポートされています。 ElevenLabsは、新しい機能の導入と継続的な改良に続いて、本日プラットフォームがベータ版を終了することを確認しました。この変更は、同社が信頼性の高い最新のリソースを提供し、世界中の100万人以上のユーザーにサービスを提供するという同社の取り組みを象徴しています。 ElevenLabsはまた、ユーザーがAIと協力してプラットフォームを介して新しいオーディオを作成できる方法に取り組んでいます。テキスト読み上げを多言語に対応させることで、視覚障害を持つ人や他の学習要件を持つ人々に対して、視覚的なコンテンツへのアクセスをより容易にするアプリケーションです。以下にいくつかの例を示します: 多言語音声生成ツールにより、インディーゲーム開発者やパブリッシャーはゲームの体験や音声コンテンツを国際的な観客に翻訳し、品質や正確さを損なうことなく、彼らの言語でプレイヤーやリスナーとつながることができます。同様に、学校は今や学生に対して目標言語で高品質なネイティブスピーカーの音声コンテンツにタイムリーにアクセスできるリソースを提供することができ、学生のリスニングと発音の能力を向上させ、国際的な学生のニーズに対応するさまざまな教育上の選択肢を満たすことができます。 ElevenLabsは、多言語で高品質な音声を制作するために必要な時間と費用を削減することで、ビジネスやクリエイターが、あらゆるバックグラウンドや言語の人々に理解されるよりオリジナルでアクセスしやすいコンテンツを制作するのを支援しています。

AIはETLの再発明に時間を浪費する必要はない

「AIコミュニティはデータ統合を再発明しようとしていますが、現在のETLプラットフォームは既にこの問題を解決していますなぜ再発明すべきではないかを説明します」

「ATLAS研究者は、教師なし機械学習を通じて異常検出を行い、新しい現象を探求しています」

2009年の創設以来、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）は、標準模型の限界を超える粒子や現象を明らかにするための先駆的なツールとなってきました。しかし、新たな物理現象を探索する従来の方法では、観測された衝突データを標準模型や他の理論モデルの予測と一致させるための複雑なコンピュータシミュレーションが必要です。これらの方法は、予め定義されたモデルやシミュレーションに依存しており、これらのモデルに適合しない予期せぬ現象を見落とす可能性があります。この制約に対処するため、研究者は教師なし機械学習を用いて衝突データ中の異常を検出し、新たな物理現象を示唆することに取り組んでいます。現在、新たな物理現象の探索には、既知の粒子の振る舞いをモデル化したシミュレーションが使用されます。正確な衝突データとこれらのシミュレーションを比較することで、新たな現象を示唆する逸脱が特定されます。別のアプローチでは、標準模型の背景からわずかな変動を探し、新しいプロセスを示唆します。しかし、これらの方法は、テストされたモデルに固有の仮定によって制約されています。 ATLASの新しい研究では、LHCの衝突データを分析するための新しいフレームワークが提案されています。このフレームワークは、教師なし機械学習の手法、具体的にはオートエンコーダと呼ばれる複雑なニューラルネットワークを活用しています。既存の方法とは異なり、このアプローチはモデルに依存せず、予め持っている期待に束縛されません。導入されたフレームワークは、実際のLHC衝突データを用いて複雑なニューラルネットワークを訓練します。このネットワークは、多数の相互接続された「ニューロン」から構成されるオートエンコーダと呼ばれます。訓練プロセスでは、入力データを圧縮し、その後解凍するときに初期の入力と出力を比較します。この比較により、オートエンコーダは「典型的な」衝突イベントを特定し、それらを除外して、ノーマルから逸脱したイベント、つまり「異常」と呼ばれるものを残します。異常は、ニューラルネットワークがパターンを識別するのに苦労する場合に起こり、新たな物理現象の可能性を示唆します。これらの異常を評価するために、研究者は衝突中の粒子の不変質量を分析し、それが標準模型のプロセスに帰属できるかどうかを評価します。このアプローチの成功は、異常なイベントの特定と特徴づけによって測定することができます。オートエンコーダによって検出された異常は、新たな物理現象との関連性を検証するために厳密に調べられます。入力データと出力データの再構築の差が大きいほど、そのイベントが標準模型を超える新たな物理現象に関連している可能性が高くなります。結論として、LHCでの新たな物理現象の探索において、従来の方法は効果的ですが、予め定義されたモデルやシミュレーションに依存して制約されています。研究者が提案する新しいアプローチでは、オートエンコーダを介した教師なし機械学習を導入し、衝突データのモデルに依存しない分析を可能にしています。このフレームワークは、従来の方法では見落とされる予期せぬ現象を明らかにする可能性を秘めています。オートエンコーダによって検出された異常に焦点を当てることで、科学者は宇宙の現在の理解を超える粒子と相互作用の謎を解き明かすことができます。

「Azure Lightweight Generative AI Landing Zone」

「Azure AI サービスに基づくランディングゾーンの構築に関する完全ガイドでは、AI プロダクトを紹介し、AI の活用により利益を得るトップ 3 の企業について調査します」

このAI論文は、「テキストに基づくローカライズされた3Dオブジェクトの編集のための事前学習済みNeRFと編集可能なNeRFを組み合わせたBlending-NeRF」を提案しています

3Dイメージ合成および関連する技術は、絵画、製品デザイン、アニメーションなど、様々な産業に大きな影響を与えています。Neural Radiance Field（NeRF）などの新しい3Dイメージ合成手法により、大規模な3Dコンテンツの生成が可能になりましたが、これらの手法はオブジェクトの形状と色の正確で局所的な変更を困難にしているため、広く採用されることはまだ困難です。最近の3Dオブジェクト編集の試みにもかかわらず、より局所的で細かい3Dオブジェクトの操作は改善され、より手頃な価格になる必要があります。特定のスタイルのアイテムの追加や削除など、より限定的な編集が頻繁に改善される必要があります。Text2MeshやTANGOは、全体の3Dオブジェクトの基本的なテクスチャと浅い形状の変更のみを許可しますが、EditNeRFやNeRFEditingなどの以前の試みは、制限された編集の可能性しか提供しません。 CLIP-NeRFは、オブジェクト編集のための分離された条件付きNeRFを提案する一方で、オブジェクトの必要な部分を局所的に編集することは困難です。意図した編集カテゴリの大量のトレーニングデータが必要です。彼らはまた、アイテムの見た目を修正するための異なる方法を提供しますが、形状はうまく変更できません。CLIPによって駆動されるシーンごとの単一のNeRFを微調整することで、スタイルの変更を行う必要があります。特定の領域にスタイルの変更を加え、色を選択的に変更し、密度を局所的に追加および削除するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、図1に示すように、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプトによる3Dオブジェクトの効果的かつ実用的な局所的な編集を実現するために、テキストプロンプ • 彼らは、形状や色を変更するなど、テキストによる3Dオブジェクト編集を含むいくつかのテストを行います。彼らは、以前の手法とその直接的な拡張と比較し、Blending-NeRFが質的にも量的にも優れていることを示しています。

「開発者向けの15以上のAIツール（2023年9月）」

GitHub Copilot GitHub Copilotは、市場をリードするAIパワードのコーディングアシスタントです。開発者がより効率的に優れたコードを作成するために設計されており、CopilotはOpenAIのCodex言語モデルを基盤に動作しています。このモデルは、自然言語と広範な公開コードデータベースでトレーニングされており、洞察に富んだ提案を行うことができます。コードや関数の完全な行を補完し、コメントの作成やデバッグ、セキュリティチェックの支援など、開発者にとって貴重なツールとなっています。 Amazon CodeWhisperer AmazonのCodeWhispererは、Visual StudioやAWS Cloud9などのさまざまなIDEでリアルタイムのコーディングの推奨を提供する機械学習駆動のコードジェネレータです。大規模なオープンソースのコードデータセットでトレーニングされており、スニペットから完全な関数まで提案し、繰り返しのタスクを自動化し、コードの品質を向上させます。効率とセキュリティを求める開発者にとっての利点です。 Notion AI Notionのワークスペース内で、AIアシスタントのNotionがさまざまな文書作成に関連するタスクをサポートします。創造性、修正、要約など、さまざまなタスクで執筆の速度と品質を向上させます。Notion AIは、ブログやリストからブレストセッションやクリエイティブライティングまで、幅広い執筆タスクを自動化するために使用できるAIシステムです。NotionのAI生成コンテンツは、ドラッグアンドドロップのテキストエディタを使用して簡単に再編成や変換ができます。 Stepsize AI Stepsize AIは、チームの生産性を最適化するために設計されたコラボレーションツールです。プロジェクトの履歴やタスク管理者として機能し、Slack、Jira、GitHubなどのプラットフォームと統合して、更新を効率化し、意思疎通のミスを防ぎます。主な機能には、活動の統一された要約、クエリへの即時回答、堅牢なデータプライバシーコントロールがあります。 Mintlify Mintlifyは、お気に入りのコードエディタで直接コードドキュメントを自動生成する時間を節約するツールです。Mintlify Writerをクリックするだけで、関数のためのよく構造化されたコンテキストに即した説明を作成します。開発者やチームに最適で、複雑な関数のための正確なドキュメントを生成することで、効率と正確さが評価されています。 Pieces for Developers Pieces…

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