Search Results ページ

LangChain チートシート — すべての秘密を1ページにまとめました

作成されたワンページは、LangChainの基本をまとめたものですこの記事では、コードのセクションを進めて行き、LangChainで成功するために必要なスターターパッケージについて説明しますLangChainにおけるモデルは…

トリニティライフサイエンスの社長兼CEOであるレスリー・オーン氏は、ライフサイエンスイノベーション、データ駆動型戦略、製薬業界におけるAI、エグゼクティブリーダーシップ、戦略的取引、ブランド計画、エグゼクティブのワークライフバランスに関して広く知識を持つ専門家です

この独占インタビューで私たちと彼女の洞察を共有してくれたTrinity Life Sciencesの社長兼CEOであるレスリー・オーン氏に感謝します Trinity Life Sciencesは、ライフサイエンス産業における戦略的なソリューションを提供する最先端の企業ですセクターでの幅広い経験を持つレスリー氏は、最新の技術革新について明かしてくれます...トリニティ・ライフサイエンスの社長兼CEOであるレスリー・オーン氏-ライフサイエンスのイノベーション、データ駆動型戦略、製薬業界のAI、エグゼクティブリーダーシップ、戦略的な取引、ブランド計画、エグゼクティブのワークライフバランス続きを読む»

AI + No-Code 開発者のイノベーションを再定義するヴァイラルコンボ

開発者が絶対に取り戻せないものは時間です著者は、AIに支えられた低コード/ノーコードプラットフォームの価値について議論し、より早い開発時間とビジネスの適応力の向上を促進しています

Artificial Intelligence

ブレイブがLeoを紹介：ウェブページやビデオのリアルタイム要約を含むさまざまなタスクをサポートする人工知能アシスタント

利用者のプライバシーと正確なAIインタラクションに向けた大きな進歩として、名高いブラウザ開発者であるBraveが、デスクトップ版1.6のリリースと共に、その< a href=”https://www.voagi.com/create-chat-assistant-for-pdfs-and-articles-without-openai-key.html”>ネイティブAIアシスタント、レオを公開しました。その基盤モデルとして、Meta Llama 2の動力を使っているレオは、訪れたウェブページのコンテンツに基づいて利用者のクエリに応答し、AI生成コンテンツに関連する懸念事項を効果的に解決します。今年初めにリリースされたBrave検索AIサマライザーの拡張機能であるレオは、検索バーから直接アクセスできます。8月のテストフェーズでは、Nightlyチャンネル（バージョン1.59）を通じて、数万人の開発者と利用者がブラウザとレオをダウンロードして評価し、その結果、レオは正式にBraveバージョン1.60に統合されました。レオの特徴の一つは、利用者のプライバシーに対する取り組みです。他のチャットボットとは異なり、レオは会話を収集せず、利用者を追跡せず、無意味に反応を生成しません。代わりに、正確で関連性の高い情報を提供するために、ウェブコンテンツにのみ依存しています。レオの無料版は、高度にセキュアなLlama 2モデルをベースにしています。これは、Metaのオープンソースモデルの特殊バリエーションです。しかしながら、Braveはレオプレミアムという有料サービスも導入しており、月額$15で提供されています。レオプレミアムには、論理的な推論とコード作成を重視したAnthropicが開発したClaude Instantモデルが搭載されています。このモデルは、より構造化された応答、指示の実行能力の向上、数学、プログラミング、多言語対応、質疑応答インタラクションの改善などを提供します。 Braveは、回答の正確さをさらに向上させるために、Anthropicのテクノロジーを統合し、Braveの検索APIを活用して最新のClaude 2モデルを訓練しています。このアプローチにより、Claude製品は検索支援生成（RAG）を達成し、より正確な回答を提供し、生成AIの幻想的傾向を抑えることができます。安全性とプライバシーの面では、Braveは広範な対策を講じています。無料版では、レオの会話は匿名でプライベートに保たれ、対話の記録は行われません。データはモデルの訓練に使用されず、アカウントやログインは必要ありません。逆プロキシ技術により、すべての通話が匿名サーバーを経由するため、Braveは通話と利用者のIPアドレスとの関連を確立することはありません。レオのプレミアム版を選択した利用者には、登録時にリンクできないトークンが発行され、購読の検証プロセスが保護されます。これにより、Braveは利用活動とユーザーの購入情報をリンクすることができず、完全なプライバシーが確保されます。さらに、利用者のEメールは購読の検証にのみ使用され、追跡されることはありません。今後、Braveはプレミアム版に追加のモデルを導入する予定です。ネットワークの速度制限、対話の品質、購読者向けの独占特典なども改善されます。現在は、Brave 1.6のデスクトップ版で利用できるレオとレオプレミアムは、今後数ヶ月でAndroidとiOSプラットフォームにも展開されます。この革新的な開発は、ブラウザ技術とAI統合の重要な進歩を示し、Braveの利用者志向およびプライバシー重視のイノベーションに対する取り組みを再確認します。 The post Braveがレオを紹介：ウェブページやビデオのリアルタイム要約など、さまざまなタスクをサポートする人工知能アシスタント appeared first on MarkTechPost。

アリエル・カッツ、H1のCEO兼共同創設者-イスラエルとガザの支援、GenosAI、トライアルイノベーション、医療分野でのAIの影響、現代医学におけるデータの役割、スタートアップのアドバイス

「H1は医療関係者、研究者、業界パートナーをつなぎ、臨床、科学、研究情報と洞察力を提供し、医療の成果を向上させ、医療業界のイノベーションを推進します私たちは、Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者に、AIを活用した医療に関するインタビューシリーズに参加していただき、感謝していますこのインタビューでは、ArielがH1の持続的なサポート活動について議論しています... Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者 — イスラエルとガザの支援、GenosAI、臨床試験のイノベーション、AIの医療への影響、現代医療におけるデータの役割、スタートアップへのアドバイス詳細はこちら »」

「トップ50以上のジオスペーシャルPythonライブラリ」

導入地理情報解析は、都市計画や環境科学から物流や災害管理まで、さまざまな分野で重要な要素です。データへのアクセスや操作、高度な機械学習技術、地理情報システム（GIS）ソフトウェアとのシームレスな統合など、Pythonは地理情報解析およびデータサイエンティストにとって必須の言語です。本記事では、Pythonが地理情報解析をどのように変革し、この重要な分野を効率化・強化するための豊富なライブラリについて分かりやすく概説します。 Pythonの地理情報解析における役割 Pythonは、その多様性、豊富なエコシステムのライブラリ、使いやすさのために地理情報解析で重要な役割を果たしています。以下に、Pythonの地理情報解析での重要な側面をいくつか紹介します。データへのアクセスと操作：Pythonは、GDAL、Fiona、Rasterioなどのライブラリを提供しており、シェープファイル、GeoTIFFなどさまざまな形式の地理情報データの読み書きや操作が可能です。これらのライブラリを使用することで、ユーザーは簡単に地理情報データにアクセスし、操作することができます。データの可視化：Matplotlib、Seaborn、PlotlyなどのPythonライブラリは、インタラクティブで情報豊かな地理情報の可視化に広く使用されています。これらのツールを使用すると、地理データを効果的に表現するためのマップ、チャート、グラフを作成することができます。地理情報解析ライブラリ：Pythonには、GeoPandas、Shapely、Pyprojなどの特化した地理情報解析ライブラリがあり、ジオメトリオブジェクトの操作、空間関係、座標変換などを容易に行うことができます。これらのライブラリを使用すると、複雑な空間分析を簡素化することができます。ウェブマッピング：FoliumやBokehなどのPythonライブラリを使用すると、開発者はインタラクティブなウェブマップやアプリケーションを作成することができます。これらのツールはLeafletやOpenLayersなどのウェブマッピングサービスと統合することができ、地理情報データのオンラインでの可視化や共有が容易になります。機械学習とAI：scikit-learnやTensorFlowなどのPythonの幅広い機械学習ライブラリを活用することで、地理情報解析者はリモートセンシングデータ、土地利用分類などに機械学習技術を適用することができます。これは、予測モデリングやパターン認識に役立ちます。地理情報データサイエンス：Pythonは、地理情報データを扱うデータサイエンティストにとってのお気に入りの言語です。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデル構築をサポートしており、現実世界の地理情報問題の解決に理想的な選択肢です。 GISソフトウェアとの統合：Pythonは、ArcGIS、QGIS、GRASS GISなどの人気のあるGISソフトウェアとシームレスに統合することができます。これにより、ツールの機能を拡張したり、繰り返しのタスクを自動化したり、ワークフローをカスタマイズしたりすることができます。関連記事：地理情報データ解析の初心者ガイド 50以上の地理情報Pythonライブラリ Arcpy Arcpyは、人気の地理情報ソフトウェアであるArcGISのタスクを自動化およびカスタマイズするためにEsriによって開発されたPythonライブラリです。ArcGISの機能へのアクセスを提供し、スクリプト化および機能の拡張を可能にします。Arcpyはジオプロセシング、マップの自動化、空間解析についてのツールを提供しています。ユーザーは地理情報データの作成と管理、空間クエリの実行、複雑なGISワークフローの自動化などを行うことができます。ArcGISユーザーやGIS専門家にとって貴重なリソースです。 Basemap Basemapは、静止、インタラクティブ、アニメーションの地図を作成するためのPythonライブラリですが、現在はCartopyに取って代わられており、非推奨となっています。Basemapは、さまざまな地図投影法で地理情報データの可視化を可能にしました。Basemapを使用すると、さまざまな地図投影法にデータをプロットしたり、地理的な特徴を追加したり、地図のレイアウトをカスタマイズしたりすることができます。現在はメンテナンスされていませんが、かつては地理情報の可視化に広く使用されているツールでした。 Cartopy Cartopyは、地理情報データの可視化に使用されるPythonライブラリです。Basemapに代わるより現代的で現在もメンテナンスが行われている選択肢であり、さまざまな地図投影法やカスタマイズオプションを提供しています。Cartopyは、地理情報データの可視化、複数の地図データソースとの統合をサポートしています。科学や環境データの可視化に使用され、さまざまなアプリケーションに適しています。 EarthPy EarthPyは、環境科学の文脈での地球空間データ解析のために設計されたPythonパッケージです。主に衛星画像や航空画像の取り扱いに焦点を当てています。EarthPyは、地球空間データの処理、分析、および可視化のためのツールを提供します。土地被覆分析、時系列データ、およびラスターデータの操作に役立ちます。 Fiona-GO…

「ジオスペーシャルデータの同時変化を示すためのPythonによる5つの可視化」

時間と空間は、私のお気に入りの映画である『インターステラー』など、一部のSF映画の主題として設定されていますこのような映画が興味深い理由の一つは、同時に起こるストーリーです...

AIの革新的なイノベーションが開発者を強化する

SAPは、Build CodeやHANA Cloudなどの複数の生成AI機能を導入し、開発者が迅速にデータから価値を生み出し、革新するのを支援します

「カートゥーンアニメーションの未来を照らす：ラインドローイングインビトのイノベーション」

“`html 1900年代初頭にアニメーション制作が始まって以来、カートゥーンアニメーションは大きな進歩を遂げてきました。アニメーターが手描きでフレームを1枚ずつ描いていた時代から、カラーリゼーションや特殊効果などアニメーション制作の特定のタスクを支援するために自動化技術が導入されましたが、各フレームのキャラクターの線画を手描きするという基本的な作業は2Dアニメーションにおいては労働集約的なものです。 2つのキーフレームから中間線画を自動生成するためのアルゴリズムの開発、一般的に「インビート」と呼ばれるプロセスは、業界内で生産性を大幅に向上させる潜在的な能力を持っています。線画のインビートは、一般的なフレーム補完と比較して、線画の希薄さにより独特のチャレンジがあります。これらの線画は通常、約3%の黒いピクセルを含み、残りのイメージは白い背景になっています。この特異性は、既存のラスタイメージベースのフレーム補完手法に対して2つの重要な課題を提起します。まず、線画のテクスチャの欠如により、フレーム補完においてピクセルごとの対応を正確に計算することが困難になり、単一のピクセルに対する複数の類似の一致候補による不正確な動きの予測が生じます。次に、フレーム補完で使用されるワーピングとブレンディング技術は、線と背景の重要な境界をぼかすことがあり、詳細の大幅な損失を引き起こします。上記の問題を考慮して、「AnimeInbet」と呼ばれる新しい深層学習フレームワークが提案されました。このフレームワークは、ラスタイメージではなくジオメトリ化された形式で線画のインビートを実行します。アプローチの概要は以下の図に示されています。このプロセスでは、ソースイメージをベクトルグラフに変換して中間グラフを合成します。この改変は、先に述べた課題に対処します。ジオメトリ領域のマッチングプロセスは、すべてのピクセルではなく密集したジオメトリエンドポイント頂点に焦点を当てることで、潜在的な曖昧さを減らし、対応の正確性を高めます。さらに、配置プロセスでは、線画のトポロジーを保持するため、複雑で緻密な線構造の保持が可能です。 AnimeInbetフレームワークの基本的なコンセプトは、2つの入力線画グラフ間のマッチング頂点の特定を行い、それらを再配置して新しい中間グラフを作成することです。プロセスは、頂点のエンコーディング戦略の開発から始まります。これにより、まばらに描かれた線のエンドポイントのジオメトリ的特徴を区別することができます。その後、頂点対応トランスフォーマーを使用して、2つの入力線画のエンドポイント間でのマッチングを確立します。マッチした頂点からのシフトベクトルは、集約された特徴の類似性に基づいて一致しない頂点に伝播され、すべてのエンドポイントの再配置を容易にします。最後に、フレームのインビート中に覆われる頂点とエッジを除去するための可視性マスクを予測し、クリーンで完全な中間フレームの作成を確保します。頂点対応の教師付きトレーニングをサポートするために、MixamoLine240という新しいデータセットが導入されました。このユニークなデータセットは、グラウンドトゥルースのジオメトリ化および頂点のマッチングラベルを持つ線画を提供しています。データセットの2D線画は、3Dモデルの特定のエッジから選択的に生成され、エンドポイントはインデックス付きの3D頂点に対応します。3D頂点を参照点として使用することで、データセットの頂点レベルでの頂点対応ラベルの正確性と一貫性を確保しています。既存の手法と比較して、AnimeInbetフレームワークは、クリーンで完全な中間線画を生成する能力を実証しています。研究からのいくつかの例を以下に報告します。 “` これは、アニメインベットの要約であり、ラスター画像ではなく幾何化された形式で線画のインビトゥイングを行う新しいAI技術です。興味があり、詳細を学びたい場合は、以下のリンクを参照してください。

２０２３年１０月：オクタが新しいアイデンティティイノベーションを発表して、AI時代のセキュリティを確保します

アイデンティティの脅威保護、AI開発者の生産性向上、パスワードレス認証、認証および資格情報の解決策

Learn more about Search Results ページ - Page 2