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イノベーションと持続可能性のバランス：ジェネラティブAIの環境への影響を解明する

フランスのデータウィズグッド協会が、生成AIに関連する社会的および環境的な問題を探求したホワイトペーパーを発表しました私は特に環境への影響に興味を持ちました

「リモートワーク技術の探究：トレンドとイノベーション」

「バーチャルオフィスやコラボレーションツールからワークスペースの未来、サイバーセキュリティ、AI自動化、働き方と生活のバランスの維持まで、リモートワーク技術の進化する風景を探求してみましょうリモートワークの未来を形作るトレンドを発見しましょう」

Tech

ソフトウェア開発におけるAIの将来：トレンドとイノベーション

「ソフトウェア開発におけるAIの絶え間なく変化する風景を探索してくださいコーディングやプログラミングの未来を形作る新興トレンドや革新を発見してください」

イノベーションを推進するための重要なツール：データレイクハウスにおけるジェネラティブAIの向上

LLMおよびジェネレーティブAIアプリの登場により、データは全エコシステムの中心的な要素となっています本記事では、データレイクハウスの上でAIアプリをサポートするツールについて議論します

工学部は、Songyee Yoon博士（PhD ’00）を訪問イノベーション学者として歓迎します

ビジョンのある起業家でありイノベーターでもあるユンは、起業、女性エンジニアの支援、包括的なイノベーションの促進に焦点を当てます

大規模言語モデル（LLM）の時代におけるイノベーションと安全性・プライバシーのバランス

「あなたの生成AIアプリケーションに安全性とプライバシー機構を実装するためのガイド」

「神秘的なニューラルマジックの解明：アクティベーション関数の探求」

アクティベーション関数の解読：目的、選択、タイミングの謎を解く

Machine learning

アマゾンのSageMakerジオスペーシャル機能を使用して、アラップで強靭な都市の設計をする

この投稿は、ArupのRichard AlexanderとMark Hallowsとの共著ですArupは、持続可能な開発に専念するデザイナー、コンサルタント、専門家のグローバルな集団ですデータは、世界クラスの収集と分析を通じて、インパクトを生み出すための洞察を提供するために、Arupのコンサルタント業務を支えていますここで提示されている解決策は、強靭な都市の意思決定プロセスを導くものです

「新しい研究は、AIイノベーションのモデルとして生態学を示唆しています」

人工知能（AI）はしばしば神経学の視点から見られてきましたが、人間の認知に根ざしたプロセスをシミュレートしていますしかし、最近の一著名な論文、『国立科学アカデミー紀要（PNAS）』に掲載された論文は、AIの革新のための新しいインスピレーションとして生態学を提案する新しい視点を紹介していますこの収束は単なる学術的な演習に過ぎず、それは提示されています…

Biology

「AIイノベーションのためのニューロエボリューションの活用」

イントロダクションニューロエボリューションは、AIがニューラルネットワークと進化アルゴリズムを組み合わせて創造力を育む魅力的な分野です。それはAIの芸術的または音楽的な旅に似ており、傑作を描き、交響曲を作曲することができます。この記事では、ニューロエボリューションについて詳しく説明し、その仕組み、応用、重要性を探求します。これはAIの自己改善への探求であり、芽生えたアーティストが自分の技術を磨いていくのに似ています。ニューロエボリューションは、AIに進化の力を与え、問題解決能力、芸術的才能、ゲームの腕前を向上させます。この旅は、AIの成長を体現しており、人間の持続的な発展と同様に、創造的な優れた能力に向かって推進しています。出典 – San Diego Consulting Group この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。ニューロエボリューションの理解もしAIが生き物のように学び成長できるとしたら、それがニューロエボリューションの本質です。進化アルゴリズムこれはAIの生存ゲームのようなものです。多くのAIプレイヤーを作成し、競争させ、最も優れたものだけを残します。そして勝者は次の世代の親となります。このサイクルは、AIがタスクをマスターするまで繰り返されます。出典 – Baeldung 初期化：初期の解のグループを作成します。評価：問題の目標に基づいて、各解のパフォーマンスを評価します。選択：次世代の親として最も優れた解を選択します。交叉：親は自分の特性を組み合わせて新しい解を作ります。突然変異：子孫に多様性を加えるためにランダムな変更を導入します。解：数世代後、問題に対して改善された解が得られるはずです。進化アルゴリズムは自然選択のプロセスを模倣しています。AIモデルの集団を作成し、そのパフォーマンスを評価し、最も優れたものを選択し、次世代を作り出すために交配します。 #…

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