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「テーマパークのシミュレーション：Rを使って待ち時間を理解する」

長い列はいつも嫌なものです、特に宇宙を舞い上がるか、グレート・バリア・リーフを航行するために待っている時には夏休みが続く中、ほとんどの人が...

OpenAIがグローバルイルミネーションを引き継ぎ、初の企業買収を祝います

テック界に波紋を広げる動きとして、人工知能の先駆的存在であるOpenAIが、初の買収に乗り出しました。OpenAIがデジタルプロダクト企業のGlobal Illuminationを買収することで、同社は初めての企業所有への進出を果たしました。ChatGPTの開発元からのこのビジネス展開の詳細について探究する準備をしてください！他にも読む: OpenAIが「GPT-5」という新しい言語モデルを商標登録 – 新たな展望が広がる AI史上の大胆な一手 OpenAIが水曜日に正式にデジタルプロダクト企業のGlobal Illuminationを引き継いだという驚くべき発表がありました。この買収はOpenAIを新たな領域へと押し上げ、同社がAIの領域で重要なプレーヤーであることを示しています。他にも読む: Nvidiaが革新的なAIチップを発表し、生成型AIアプリケーションを急速に進化させるマインドの結集：Global Illuminationの輝き 2021年に設立されたGlobal Illuminationは、にぎやかなニューヨークの街からやってきました。この企業の背後には、テックのエクセレンスに精通している人々がいます – Thomas Dimson、Taylor Gordon、Joey Flynnは、すべてMeta PlatformsのInstagramのベテランであり、この取り組みに命を吹き込むために結束しました。OpenAIからのこの新たな声明は、Global Illuminationチーム全体がOpenAIと協力することを共有しており、彼らの集合的な努力がChatGPTなどの名高い製品を強化することが期待されています。他にも読む: OpenAI、Google、Microsoft、Anthropicが安全なAIのために結束…

「AIデザインスタジオ、OpenAIによってグローバルイルミネーションを取得」

先週、ChatGPTの製作者であるOpenAIによって、ニューヨークを拠点とするスタートアップ企業であるGlobal Illuminationが買収されました2021年に設立されたGlobal Illuminationは、AIを使用してAIパワードインフラを介して創造的なツールとデジタル体験を構築することで知られていますこれはOpenAIにとって、その7年の歴史で初めての公開買収となりますブログ投稿の中で...

「プロセスマイニングとデジタルトランスフォーメーションによる産業4.0における業務の効率化の実現」

「業界に関係なく、デジタル技術は組織の間でますます人気を集めており、業績向上、収益成長、持続可能性の実現に向けて活用されています」

「インデックスを使用してSQLクエリの処理速度を向上させる方法[Python版]」

Pythonの組み込みsqlite3モジュールを使用してSQLiteデータベースを操作する方法を学びますまた、クエリの高速化のためにインデックスを作成する方法も学びます

Python

「中国、顔認識技術の規制案を作成」

中国のネット信託庁は、顔認識技術の使用に関する規則案を発表しました一般市民の顔認識技術の過度な使用に対する懸念を受けてのことです

「学生として、私がChatGPTを使って生産性を10倍にする方法」

現代の忙しい世界では、学生たちは常に生産性と効率を高める方法を求めています私自身も学生であり、一日中とても忙しかったので、私を導いてくれる人が必要でした...

AI

「UNETアーキテクチャの包括的なガイド | 画像セグメンテーションのマスタリング」

イントロダクションコンピュータビジョンという興奮する分野では、画像には多くの秘密と情報が含まれており、アイテムを区別し強調することが重要です。画像セグメンテーションは、画像を意味のある領域やオブジェクトに分割するプロセスであり、医療画像から自動運転や物体認識までさまざまなアプリケーションで必要です。正確で自動的なセグメンテーションは長い間課題であり、従来の手法では精度と効率が不足することがよくありました。そこで登場するのがUNETアーキテクチャです。UNETは画像セグメンテーションを革新した知能的な手法であり、そのシンプルな設計と独創的な技術により、より正確で堅牢なセグメンテーション結果を実現しました。コンピュータビジョンのエキサイティングな分野に初めて足を踏み入れる方でも、セグメンテーションの能力を向上させたい経験豊富なプラクティショナーでも、この詳細なブログ記事はUNETの複雑さを解き明かし、そのアーキテクチャ、コンポーネント、有用性を完全に理解することができます。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。畳み込みニューラルネットワークの理解 CNNはコンピュータビジョンのタスクで頻繁に使用されるディープラーニングモデルであり、画像分類、物体認識、画像セグメンテーションなどに非常に役立ちます。CNNは主に画像から関連する情報を学習し抽出するため、視覚データ分析に非常に有用です。 CNNの重要なコンポーネント畳み込み層： CNNは学習可能なフィルタ（カーネル）の集合で構成されており、入力画像または特徴マップに畳み込まれます。各フィルタは要素ごとの乗算と合計を適用し、特定のパターンやローカルな特徴を強調した特徴マップを生成します。これらのフィルタはエッジ、コーナー、テクスチャなど、多くの視覚要素を捉えることができます。プーリング層：畳み込み層によって生成された特徴マップをプーリング層を使用してダウンサンプリングします。プーリングは特徴マップの空間的な次元を削減しながら、最も重要な情報を保持し、後続の層の計算量を減らし、モデルを入力の変動に対してより抵抗力のあるものにします。最も一般的なプーリング操作は、与えられた近傍内の最大値を取るマックスプーリングです。活性化関数：活性化関数を使用して、CNNモデルに非線形性を導入します。畳み込み層やプーリング層の出力に要素ごとに適用し、ネットワークが複雑な関連性を理解し非線形の決定を行うことができるようにします。勾配消失問題を解決するためのシンプルさと効率性から、ReLU（Rectified Linear Unit）活性化関数がCNNでよく使用されます。全結合層：全結合層、または密結合層とも呼ばれるものは、取得した特徴を使用して最終的な分類または回帰操作を行います。これにより、1つの層のすべてのニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続され、ネットワークは前の層の組み合わせ入力に基づいてグローバルな表現を学習し、高レベルの判断を行うことができます。ネットワークは、低レベルの特徴を捉えるために畳み込み層のスタックから始まり、その後プーリング層が続きます。より深い畳み込み層はネットワークが進化するにつれてより高レベルの特徴を学習します。最後に、1つまたは複数の全結合層を使用して分類または回帰操作を行います。全結合ネットワークの必要性従来のCNNは通常、単一のラベルが入力画像全体に割り当てられる画像分類のジョブに適しています。一方、従来のCNNアーキテクチャは、各ピクセルをさまざまなクラスや領域に分類するセマンティックセグメンテーションのようなより詳細なタスクには問題があります。ここでFully Convolutional Networks（FCN）が活躍します。セグメンテーションタスクにおける従来のCNNアーキテクチャの制約…

「AIと脳インプラントにより、麻痺した男性の運動と感覚が回復する」

アメリカの医師たちは、画期的な医療技術を用いて、四肢麻痺の男性に希望をもたらすため、人工知能（AI）と脳インプラントの力を活用しました。ダイビング事故により胸から下が麻痺したキース・トーマスさんは、ノースウェル・ヘルスのファインスタイン医学研究所での新しい臨床試験のおかげで、再び動きや感覚を取り戻すことができるようになりました。この素晴らしい成果は、熟練した研究者と外科医のチームによって率いられ、麻痺や神経障害を抱える何百万人もの人々に希望をもたらしています。この画期的な技術とその類似の課題に直面する個人の生活を変革する可能性について探ってみましょう。また読む：Amazon対Google対Microsoft：AIによる医療の革新競争キース・トーマス：希望と回復の旅動きや感覚を奪われた男性、キース・トーマスの物語は、ノースウェル・ヘルスのファインスタイン医学研究所の医師たちの関心を引きました。研究者、エンジニア、外科医のチームは、革新的な脳インプラントとAIアルゴリズムを使用して、彼の触覚と運動能力を回復する使命に取り組みました。また読む：世界初のAIパワードアーム：知っておくべきすべて脳インプラントとAIアルゴリズムの力数ヶ月にわたる慎重な脳マッピングにより、医師たちはトーマスさんの手の運動と触覚を担当する特定の脳領域を特定しました。トーマスさんからのリアルタイムのフィードバックによってガイドされた15時間に及ぶオープン脳手術では、特定の脳領域にマイクロチップが埋め込まれました。また読む：ユネスコ、AIチップ埋め込みに関するプライバシーの懸念を提起思考による療法：驚異的なつながり画期的な思考による療法では、トーマスさんの意図（例：手を握ることを思う）を解釈します。脳インプラントからの電気信号はコンピュータに送られ、非侵襲的な電極パッチを使用して前腕や手の筋肉を刺激します。さらに、指先と手のひらの小さなセンサーは触覚と圧力の情報を脳に戻し、触覚を回復させます。また読む：脳活動をテキストに翻訳できるAIモデル回復の初期兆候この画期的な研究の結果は、驚くべきものです。トーマスさんは実験室で自由に腕を動かし、姉が手を握っている感触を感じることができるようになりました。この素晴らしい進歩は腕の力を強化し、自然な傷害回復を促進します。画期的な二重神経バイパスアプローチは、将来的にはいくつかのダメージを逆転させる可能性があり、新たな可能性を提供します。また読む：症状が現れる数年前にパーキンソン病を検出するために開発されたAIツール光り輝く希望キース・トーマスにとって、この画期的な技術は新たな人生の再スタートを意味します。絶望の底から、彼は再び誰かに手を握ってもらう喜びを実感することができます。彼の成功を超えて、この研究の成功は医学科学の新たな時代を告げ、麻痺や神経障害を抱える何百万人もの人々の生活を変革する可能性をもたらすかもしれません。また読む：画期的なニュース：エロン・マスクのニューラリンクが人間の臨床試験にFDAの承認を受ける私たちの意見 AIと脳インプラントの結びつきにより、四肢麻痺の人々の運動と感覚を回復する驚くべき可能性が開かれました。キース・トーマスの麻痺から触覚と運動を取り戻すまでの旅は、神経障害を抱える多くの人々に希望をもたらしています。この分野の研究が進むにつれて、医学界は多くの人々の生活を変える突破口を見つけるでしょう。AIと脳インプラントの変革力は、医学科学の景色を変えつつあります。この新たな進歩は、探究する価値のある希望と可能性の時代を切り拓いています。

「ICML 2023でのGoogle」

Cat Armatoさんによる投稿、Googleのプログラムマネージャー Googleは、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発などの領域で、機械学習（ML）の研究に積極的に取り組んでいます。私たちはMLシステムを構築し、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発など、さまざまな分野の深い科学的および技術的な課題を解決しています。私たちは、ツールやデータセットのオープンソース化、研究成果の公開、学会への積極的な参加を通じて、より協力的なエコシステムを広範なML研究コミュニティと構築することを目指しています。 Googleは、40回目の国際機械学習会議（ICML 2023）のダイヤモンドスポンサーとして誇りに思っています。この年次の一流学会は、この週にハワイのホノルルで開催されています。ML研究のリーダーであるGoogleは、今年の学会で120以上の採択論文を持ち、ワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。Googleは、LatinX in AIとWomen in Machine Learningの両ワークショップのプラチナスポンサーでもあることを誇りに思っています。私たちは、広範なML研究コミュニティとのパートナーシップを拡大し、私たちの幅広いML研究の一部を共有することを楽しみにしています。 ICML 2023に登録しましたか？私たちは、Googleブースを訪れて、この分野で最も興味深い課題の一部を解決するために行われるエキサイティングな取り組み、創造性、楽しさについてさらに詳しく知ることを願っています。 GoogleAIのTwitterアカウントを訪れて、Googleブースの活動（デモやQ&Aセッションなど）について詳しく知ることができます。Google DeepMindのブログでは、ICML 2023での技術的な活動について学ぶことができます。以下をご覧いただき、ICML 2023で発表されるGoogleの研究についてさらに詳しくお知りください（Googleの関連性は太字で表示されます）。理事会および組織委員会理事会メンバーには、Corinna Cortes、Hugo Larochelleが含まれます。チュートリアルの議長には、Hanie Sedghiが含まれます。 Google…

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