Search Results モード

ビジュアルキャプション：大規模言語モデルを使用して、動的なビジュアルを備えたビデオ会議を補完する

Google Augmented Realityのリサーチサイエンティスト、Ruofei DuとシニアスタッフリサーチサイエンティストのAlex Olwalが投稿しました。ライブキャプションやノイズキャンセリングなどの機能により、ビデオ会議の最近の進歩により、リモートビデオ通信は大幅に改善されました。しかし、複雑で微妙な情報をより良く伝えるために、動的な視覚的拡張が役立つ場面があります。たとえば、日本食レストランで何を注文するか話し合う場合、友達があなたが「すき焼き」を注文することに自信を持つのに役立つビジュアルを共有することができます。また、最近の家族旅行について話しているときに、個人的なアルバムから写真を見せたい場合があります。 ACM CHI 2023 で発表された「Visual Captions: Augmenting Verbal Communication With On-the-fly Visuals」では、私たちは、口頭の手がかりを使用してリアルタイムのビジュアルを使って同期ビデオ通信を拡張するシステムを紹介します。私たちは、この目的のためにキュレーションしたデータセットを使用して、オープンボキャブラリーの会話で関連するビジュアルを積極的に提案するために、大規模な言語モデルを微調整しました。私たちは、実時間の転写とともに拡張されたコミュニケーションの急速なプロトタイピングに設計されたARChatプロジェクトの一部としてVisual Captionsをオープンソース化しました。 Visual Captionsは、リアルタイムのビジュアルで口頭コミュニケーションを容易にします。このシステムは、リアルタイムの音声からテキストへの転写でよく見られる誤りにも対応しています。たとえば、文脈から外れて、転写モデルは「pier」という単語を「pair」と誤解しましたが、Visual Captionsはそれでもサンタモニカのピアの画像を推奨します。動的なビジュアルで口頭コミュニケーションを拡張するための設計空間私たちは、ソフトウェアエンジニア、研究者、UXデザイナー、ビジュアルアーティスト、学生など、様々な技術的および非技術的なバックグラウンドを持つ10人の内部参加者を招待し、潜在的なリアルタイムビジュアル拡張サービスの特定のニーズと欲求を議論しました。2つのセッションで、私たちは想定されるシステムの低保守性のプロトタイプを紹介し、その後、既存のテキストから画像へのシステムのビデオデモを示しました。これらの議論により、以下のようにD1からD8とラベル付けされた8つの次元の設計空間が生まれました。ビジュアル拡張は、会話と同期または非同期に行われる場合があります（D1：時間）、話題の表現と理解の両方に使用できる場合があります（D2：主題）、さまざまなビジュアルコンテンツ、ビジュアルタイプ、ビジュアルソースを使用して適用できる場合があります（D3：ビジュアル）。このような視覚的拡張は、ミーティングの規模（D4：スケール）や、共同設置またはリモート設定でミーティングが行われているかどうか（D5：スペース）によって異なる場合があります。これらの要因はまた、ビジュアルが個人的に表示されるべきか、参加者間で共有されるべきか、あるいはすべての人に公開されるべきかを決定するのにも影響します（D6：プライバシー）。参加者はまた、会話をしながらシステムとやり取りするさまざまな方法を特定しました（D7：起動）。たとえば、人々は「プロアクティブ」の異なるレベルを提案しました。これは、ユーザーがモデルがイニシアチブを取る程度を示します。最後に、参加者は、入力に音声やジェスチャーを使用するなど、異なる相互作用方法を想定しました（D8：相互作用）。…

Microsoft BingはNVIDIA Tritonを使用して広告配信を高速化

Jiusheng Chen氏のチームは加速しました。彼らは、NVIDIA Triton Inference ServerをNVIDIA A100 Tensor Core GPUで実行することにより、Microsoft Bingのユーザーに対してパーソナライズされた広告を7倍のスループットで低コストで提供しています。主任ソフトウェアエンジニアリングマネージャーと彼のクルーにとって、これは素晴らしい成果です。複雑なシステムの調整 Bingの広告サービスは、常に進化している数百のモデルを使用しています。それぞれは、10ミリ秒未満のリクエストに応答する必要があります。これは目に見えるのと同じくらい速いです。最新のスピードアップは、AIモデルをより高速に実行するためにチームが提供した2つの革新に始まりました：BangとEL-Attention。これらを併用することで、より少ない時間とコンピュータメモリでより多くの処理を行うための高度な技術が適用されます。モデルトレーニングは、効率化のためにAzure Machine Learningをベースにしています。 NVIDIA A100 MIGで飛行次に、チームは、広告サービスをNVIDIA T4からA100 GPUにアップグレードしました。…

魚の養殖スタートアップ、AIを投入して水産養殖をより効率的かつ持続可能にする

海洋生物学の学生だったJosef Melchnerは、イルカ、クジラ、魚を探すために毎日海をクルーズすることを常に夢見ていましたが、「実際的で、世界に利益をもたらすことができるものがしたかった」と述べています。キャリアを選ぶ時、彼は水産養殖に飛び込みました。彼は現在、AIと機械学習を利用して魚の養殖をより効率的で持続可能なものにするイスラエルのGoSmartのCEOです。 NVIDIA MetropolisビジョンAIパートナーエコシステムと、最先端のスタートアップ向けのNVIDIA InceptionプログラムのメンバーであるGoSmartは、完全に自律的で省エネのシステムを提供しています。これらは、水産養殖のカゴ、池、またはタンクに取り付けることができる、ソーダボトル程度の大きさです。エッジAIのためのNVIDIA Jetsonプラットフォームによって動力を供給され、これらのシステムは、環境内の魚の平均体重と人口分布、および温度と酸素レベルを分析します。この情報は、GoSmartのソフトウェア・サービスを通じてユーザーに提供され、リアルタイムで魚の餌の量と収穫の最適なタイミングをより正確かつ効率的に決定するのに役立ちます。「GoSmartシステムが分析するパラメータは、魚の餌の量の管理に不可欠です。適切な魚の餌の量の管理により、農家は多額のお金を節約し、水中の余分なデブリから有機物を減らすことができます。」とMelchner氏は述べています。 GoSmartシステムは、世界最大の魚の餌生産業者であるSkrettingによって採用され、南ヨーロッパの8か国で生産パイプラインを持続可能に拡大し、農家にパーソナライズされたデジタル化された情報を提供する取り組みの一環として使用されています。持続可能なための精密農業 2020年に設立されたGoSmartは、環境保護に焦点を当てているため、魚の養殖に焦点を当てています。「世界はタンパク質不足に直面していますが、海産タンパク質はしばしば漁船が漁網や長い針で獲得する方法で取得されます。一方、牛、豚、鶏などの代替タンパク質はほぼ常に養殖されますが、海産物の半分はまだ野生から取得されています。」とMelchner氏は述べています。このような過剰漁獲は惑星に悪影響を及ぼします。「これは私たち全員に影響を与える可能性のある重要な問題です。藻類は世界で最も大きな炭素の貯蔵庫の一つです。大気から炭素を消費し、酸素を放出しますが、過剰な漁獲は海洋の藻類のレベルに影響を与えます。」とMelchner氏は述べています。これを理解することがMelchner氏を水産養殖に人生をささげるように導いたと彼は言います。 GoSmartシステムは、太陽光パネルで充電されたリチウムイオンバッテリーを使用し、自己の電源管理ソフトウェアが搭載されているため、自律的にスリープモードに入り、シャットダウン、起動し、必要に応じて作業を行うことができます。 AIによる農業の効率向上 GoSmartシステムは、AIをエッジで実行するために必要なセンサ、カメラ、およびNVIDIA Jetsonモジュールで構築されています。これにより、魚の餌や成長、健康、福祉に影響を与える環境要因、および効率的または正確でない操作による水中の過剰な有機物の環境汚染を分析することができます。「私たちは、エッジAIで最高のパフォーマンスを発揮するAI用の最高のプロセッサを、水産養殖業者に手頃な価格で提供できるシステムであるコンパクトで水中に潜水可能なシステムに使用することを望んでいました。それがJetsonシリーズを選んだ理由です。」とMelchner氏は述べています。 GoSmartは現在、魚の行動や病気の指標を分析するシステムをトレーニングしています。Jetsonは複数のAIアルゴリズムを並列に実行できるため、これらの特性を同時にリアルタイムで分析できます。同社は、高性能なディープラーニング推論には、NVIDIA…

Link-credible：Steam、Epic Games Store、Ubisoftアカウントリンクを使用して、GeForce NOWでより速くゲームに参加しましょう

Steam、Epic Games Store、UbisoftアカウントにGeForce NOWをリンクして、お気に入りのゲームにより迅速にアクセスできます。また、Ubisoft Forwardが6月12日(月)に開催されるので、最新のニュースや発表を披露するゲームパブリッシャーの今後のGeForce NOWに追加されるゲームを垣間見ることができます。さらに、今週は2つの新しいゲームがクラウドからストリーミングできるようになりました。また、UbisoftからTom Clancy’s The Division 2の最新シーズンも配信開始となります。リンクされたアカウント GeForce NOWは、Steam、Epic、そして最近ではUbisoftのアカウントを直接サービスにリンクすることで、メンバーにとってゲームを便利かつ簡単にすることができます。各プレイセッションごとにアカウントにサインインする必要がなく、一度リンクするだけで、メンバーはデバイス間で自動的にサインインできるようになります。自動的で超音速。今日から、Ubisoft Connectゲームを起動するには、アプリ内でUbisoftアカウントをリンクする必要があります。これが完了すると、Rainbow Six Siege、Far Cry 6、The Division 2などの人気Ubisoftゲームを簡単にプレイできます。…

データサイエンス面接のための21の必須チートシート：成功への道を開く

この記事では、インターネット上から収集した最高のデータサイエンスのチートシートを調査し、提供していますので、自分で調べる必要はありません

Career Advice

MLOpsのボスのようにやる方法：涙なしの機械学習ガイド

もしもあなたがエンジニアに展開するために.pickleファイルをメールで送ったことがあるなら、この情報はあなたにとって役立ちます！

MLOps

OpenChatのご紹介：カスタムチャットボットを数分で構築するための無料でシンプルなプラットフォーム

PDF、ウェブサイト、Notion、Confluence、Office 365などのリソースに接続して、チャットボットに任意のトピックを教えることができます

Artificial Intelligence

食品生産者がサイバー攻撃に立ち向かうために団結する

米国の食品・農業企業の幹部たちは、エスカレートするサイバーセキュリティの脅威に対抗するために、情報共有を正式に協力して強化すると述べています

Glassdoorの解読：情報に基づく意思決定のためのNLP駆動Insights

はじめに現代の厳しい就職市場において、個人は情報を収集して適切なキャリアの決定をする必要があります。Glassdoor は、従業員が匿名で自分たちの経験を共有する人気のプラットフォームです。しかし、口コミの豊富さは求職者を圧倒することがあります。この問題に対処するため、Glassdoor のレビューを洞察に富んだ要約に自動的に縮小する NLP 駆動のシステムを構築しようと試みます。このプロジェクトでは、レビュー収集のために Selenium を使用してから要約化のために NLTK を活用するまで、ステップバイステップのプロセスを探求します。これらの簡潔な要約は、企業文化や成長機会に関する貴重な洞察を提供し、キャリアの目標を適切な組織に調整するのに役立ちます。また、解釈の違いやデータ収集のエラーなどの限界についても議論し、要約化プロセスを包括的に理解できるようにしています。学習目標このプロジェクトの学習目標は、多量の Glassdoor レビューを簡潔かつ情報豊富な要約に効果的に縮小する堅牢なテキスト要約システムを開発することです。このプロジェクトに取り組むことで、次のことができます。公開プラットフォーム（この場合は Glassdoor）からレビューを要約する方法と、求職者が求職を受け入れる前に組織を評価するのにどのように役立つかを理解し、自動要約技術が必要であるという課題に気づく。 Python の Selenium ライブラリを活用して Glassdoor からデータを抽出するためのウェブスクレイピングの基礎を学び、ウェブページのナビゲーション、要素の操作、テキストデータの取得などを探求する。 Glassdoor のレビューから抽出されたテキストデータをクリーニングして準備するスキルを開発する。ノイズの処理、関係のない情報の削除、入力データの品質を確保して効果的な要約を実現する方法を実装する。…

ゼロトラストから安全なアクセスへ：クラウドセキュリティの進化

この記事では、クラウドセキュリティの進化、ゼロトラストの採用、ベストプラクティス、そしてAIの将来的な影響に焦点を当て、継続的監視について取り上げます

Learn more about Search Results モード - Page 66