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チェサピーク保護協会の保護イノベーションセンターが10周年を迎えます

2013年に創設され、Intelとデジタルエネルギーおよび持続可能なソリューションキャンペーンの助成金を受けたアナポリス、メリーランド州にあるChesapeake ConservancyのConservation Innovation Center（CIC）は、今年で10周年を迎えますCICは2013年に2人のスタッフで設立され、現在は13人の従業員が在籍し、最先端の技術を活用してデータ駆動型の保全と復元の成功を促進するために、保全の方法を変えるために貢献しています地域、地域、国内のパートナーシップを通じて、CICはデータを利用可能にし... Chesapeake ConservancyのConservation Innovation Centerが10周年を迎える詳細を読む»

Press Releases

ジオスペーシャルデータ分析のための5つのPythonパッケージ

この記事では、地理空間解析の重要性について説明し、地理空間データから貴重な洞察を効果的に処理し可視化するための5つの必須のPythonパッケージを紹介しています

Python

「ChatGPTを使用して高変換率のランディングページを作成する」

「私たちは100のランディングページを分析し、すべての教訓をChatGPTのプロンプトにまとめました自分で確認してください...」

「INDIAaiとMetaが連携：AIイノベーションと共同作業の道を開く」

有望な展開として、INDIAaiとMetaが人工知能（AI）と新興技術の領域で強力な協力関係を築いています。両組織は覚書（MoU）に署名することで、MetaのオープンソースのAIモデルを利用可能にするための専門知識とリソースを共有することを目指しています。このパートナーシップは、AIのイノベーションを促進し、社会的包摂を推進し、インドのデジタルランドスケープにおける経済成長を推進する上で重要な一歩となります。このエキサイティングな協力関係の主要な側面と、AIの研究開発への潜在的な影響を探ってみましょう。また読む：G20でMSME向けAIベースのポータルを提案するインド：中小企業にとってのゲームチェンジャー INDIAaiとMeta：AIの進歩のための連携知識ポータルおよび研究組織であるINDIAaiは、AI技術のリーディングプレーヤーであるMetaと連携しました。この覚書は、MetaのオープンソースのAIモデルをインドで利用可能にするための枠組みを確立することを目的としています。両者は最先端のAI技術を活用することで、大規模な課題に取り組み、国内のAIエコシステムを革新する意図を持っています。 INDIAaiのビジョン知識共有プラットフォームおよびエコシステム構築イニシアチブであるINDIAaiは、インドのAI分野内のさまざまなエンティティを結集する上で重要な役割を果たしています。コラボレーションやパートナーシップを通じて、INDIAaiは人工知能の分野での研究、開発、イノベーションを促進することを目指しています。また読む：Sam Altman氏とインド首相ナレンドラ・モディ氏の重要な会議：インドのAIの未来を描く MetaのAI研究モデルを活用する INDIAaiとMetaの協力は、オープンソースのAIモデルを超えて広がっています。両組織は、AIと新興技術のスタートアップを育成する卓越センターの設立の可能性を探っています。MetaのAI研究モデルであるLlama、Massively Multilingual Speech、No Language Left Behindなどを活用することで、特にリソースの少ない言語に焦点を当て、インドの言語の翻訳と大規模言語モデルを向上させるためのデータセットの構築に注力します。また読む：MetaのLlama 2：商業利用のためにオープンソース化社会的包摂と政府サービス提供の促進 INDIAaiとMetaの共同の取り組みは、社会的包摂を促進し、インドの政府サービス提供を改善することが期待されています。大規模な言語モデル、生成的AI、認知システム、翻訳モデルの利用を通じて、この協力関係はさまざまなセクターやコミュニティに対してAI技術のアクセスを向上させることを目指しています。また読む：インドの半導体志向に対するチップデザインへの政府の介入：利益なのかリスクなのか？ MetaのオープンなAIイノベーションへのアプローチ Metaのグローバルアフェアーズの社長であるNick Clegg氏は、同社のオープンなAIイノベーションへのアプローチを強調しています。最先端のテクノロジーへのアクセスをビジネス、スタートアップ、研究者に提供することで、Metaは社会的および経済的な機会を創出することを目指しています。「India AI」との協力関係は、インドのデジタルリーダーシップを強化し、国の固有のニーズに合わせたAIツールを開発するためのエキサイティングな展望を提供します。…

相互に接続された複数ページのStreamlitアプリを作成する方法

注意：この記事はもともとStreamlitブログで紹介されていましたVoAGIコミュニティの皆様にご覧いただくために、こちらでも共有したいと思いますわぁ！私が初めてブログ記事を公開してから、なんとも信じられない3ヶ月です...

AI、デジタルツインが次世代の気候研究イノベーションを解き放つ

AIと高速計算は、気候研究者が気候研究のブレークスルーを達成するために必要な奇跡を実現するのに役立つだろう、とNVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huangは、ベルリンサミットの基調講演で述べました。このイベントはEarth Virtualization Enginesイニシアチブの一環です。「リチャード・ファインマンはかつて『自分が作れないものは理解していない』と言いましたが、それが気候モデリングが非常に重要な理由です」とHuangは、ベルリンのハルナックハウスで開催されたこのイベントの参加者180人に語りました。ハルナックハウスは、地域の科学者や研究者のコミュニティの集まり場として知られています。「そして、あなたが行っている仕事は、政策立案者や研究者、産業界にとって非常に重要です」と彼は付け加えました。この仕事を進めるために、ベルリンサミットは世界中の参加者を集め、気候予測のためにAIと高性能コンピューティングを活用します。 Huangは、気候研究者が目標を達成するために必要な3つの奇跡と、NVIDIAが気候研究者や政策立案者と協力するためのEarth-2の取り組みについて話しました。最初に必要な奇跡は、気候を十分な解像度で、例えば数平方キロメートルのオーダーで、十分に高速にシミュレーションすることです。 2番目に必要な奇跡は、膨大な量のデータを事前に計算する能力です。 3番目は、NVIDIA Omniverseを使用してこのデータを対話的に可視化し、「政策立案者、企業、研究者の手に提供する」能力です。気候と気象のイノベーションの次の波 Earth Virtualization Enginesイニシアチブ（EVE）は、気候科学、HPC、AIに焦点を当てた国際的な共同研究であり、初めて持続可能な地球管理のためにキロメートルスケールの気候情報を簡単に利用できるようにすることを目指しています。「Earth-2とEVEが完璧なタイミングで出会った理由は、Earth-2が3つの基本的なブレークスルーに基づいていたからです」とHuangは述べました。このイニシアチブは、2.5kmの解像度で調整された気候予測を提唱し、進歩のペースを加速することを約束しています。これは非常に困難な課題ですが、過去25年間のさまざまな進歩を基盤にしています。 ICON、IFS、NEMO、MPAS、WRF-Gなど、さまざまなアプリケーションがすでに高速計算を活用しており、このようなアプリケーション向けのさらなる計算能力が提供されています。 NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchipは、巨大なAIとHPCアプリケーション向けに特別に設計された画期的な加速CPUです。これにより、テラバイトのデータを処理するアプリケーションのパフォーマンスが最大10倍向上します。…

警察改革のためのデータ合成のイノベーションを入力し、現金を獲得してください

7月31日までに国立司法研究所の「コミュニティの認識を測定する革新」チャレンジに参加し、合計175,000ドルの賞品を獲得しましょう

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MatplotlibのチャートをHTMLページに埋め込む3つの方法

Pythonには、データ可視化を含むさまざまな操作を実行するための多くのライブラリが用意されていますただし、Matplotlibを使用して作成したチャートをHTMLページに統合することは複雑な場合があります最も簡単な方法は…

NVIDIAリサーチがCVPRで自律走行チャレンジとイノベーション賞を受賞

NVIDIAは、カナダのバンクーバーで開催されるComputer Vision and Pattern Recognition Conference（CVPR）において、自律走行開発の3D占有予測チャレンジで激戦を制し、優勝者として紹介されます。この競技には、10地域にまたがる約150チームから400以上の投稿がありました。 3D占有予測とは、シーン内の各ボクセルの状態を予測するプロセスであり、つまり3Dバードアイビューグリッド上の各データポイントを指します。ボクセルは、フリー、占有、または不明として識別することができます。安全で堅牢な自動運転システムの開発に不可欠な3D占有グリッド予測は、NVIDIA DRIVEプラットフォームによって可能になる最新の畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーモデルを使用して、自律車両（AV）の計画および制御スタックに情報を提供します。「NVIDIAの優勝ソリューションには、2つの重要なAVの進歩があります」と、NVIDIAの学習と知覚のシニアリサーチサイエンティストであるZhiding Yu氏は述べています。「優れたバードアイビュー認識を生み出す最新のモデル設計を実証することができます。さらに、3D占有予測での10億パラメーターまでのビジュアルファウンデーションモデルの効果と大規模な事前学習の有効性を示しています。」自動運転の知覚は、画像内のオブジェクトや空きスペースなどの2Dタスクの処理から、複数の入力画像を使用して3Dで世界を理解することに進化しています。これにより、複雑な交通シーン内のオブジェクトについて柔軟で精密な細かい表現が提供されるようになり、これはNVIDIAのAV応用研究および著名な科学者であるJose Alvarez氏によれば、「自律走行の安全感知要件を達成するために重要です。」 Yu氏は、NVIDIA Researchチームの受賞作品を、6月18日（日）10:20 a.m. PTに開催されるCVPRのEnd-to-End Autonomous Driving Workshopおよび6月19日（月）4:00 p.m. PTに開催されるVision-Centric…

オープンソースとオープンイノベーションによるAIシーンの破壊

AIの運命は、オープンソースとオープンイノベーションを活用する小規模なVoAGI企業によって追い越されることですGoogleやOpenAIでさえ同意しています！

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