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量子コンピューティングの進歩は新しい時代の幕開け、IBMが発表

量子コンピューターは、従来のスーパーコンピューターよりも物理問題に対してより良い答えを導き出しました

AIブームがシリコンバレーを再び変革の狂乱に陥れている

新しいAIテクノロジー、信奉者、懐疑論者、そして業界を再構築するキャッシュフローと熱狂に巻き込まれたすべての人々へのガイド

ジョージア州は2024年の選挙後までドミニオンソフトウェアを更新しないと発表しました

2年前の報告書に基づき、ジョージア州の選挙当局は、連邦政府のアップグレード勧告にもかかわらず、不備のある投票ソフトウェアを2024年以降に更新しないと主張して、安全であると述べています

2023年のトップ7人工知能絵画ジェネレーター

AIのペインティングジェネレーターは創造的な世界を革命化しました私たちはデジタルアートの分野での刺激的な進歩を熱望しています

Tech

企業管理ソフトウェアはAI統合からどのように利益を得るのか？

現代の高速ビジネス環境では、企業は競争力を維持し、最大の効率を達成するために、常に課題に直面していますこれらの要求に応えるため、組織はますます技術、特に人工知能（AI）に頼るようになり、経営プロセスを効率化します AIを企業の経営ソフトウェアに統合することで、ビジネスは多数の利点を得ることができます… AI統合によって企業の経営ソフトウェアはどのように利益を得るのでしょうか？続きを読む»

2023年の最高の6つの人工知能（AI）ETF

ETFはAIに投資する便利で多様化された方法を提供します2023年最高の6つの人工知能（AI）ETFを探ってみましょう

Web開発におけるジェネレーティブAIとNoCode：新しいパラダイムシフト

Web開発のトレンドは、継続的な改良と進化が見られていますGenerative AIとNoCodeプラットフォームの優位をめぐる争いはエスカレートしており、それぞれがWeb開発の主戦場であるバックエンドとフロントエンドで独自の強みを発揮していますバックエンド：Generative AIの優位性バックエンドは技術的なインフラストラクチャであり、見えないパワーハウスであり、Generative AIとNoCodeの戦いが繰り広げられていますWeb開発におけるGenerative AI vs NoCode：新しいパラダイムシフト

AIを使って若返る方法：新しい抗加齢薬が発見される

AIアルゴリズムが突破口を開き、老化や年齢関連疾患と戦う可能性のある潜在的な薬剤を特定するのに重要な役割を果たしました。この先駆的な方法により、さまざまな年齢関連疾患に関連する不良細胞を対象とする3つの化合物が研究者に導かれました。さらに、従来のスクリーニング方法よりもかなりコスト効果が高く、抗老化薬市場を完全に変える可能性があります。この興奮を持っている突破口について掘り下げてみましょう。また読む：AIのジェンフォーマー：生命の設計図を解読する AIの力を薬剤探索に解き放つエディンバラの専門家を率いる研究チームは、AIの力を活用して、老人細胞を標的とする薬剤を発見しました。老人細胞は、がん、アルツハイマー病、視力低下、および運動能力低下などの状態と関連する不良細胞です。また読む：AIが発見した、致死性の細菌に対抗する抗生物質機械学習モデルのトレーニング研究者たちは、老化防止活性を持つ化学物質の主要な特徴を認識するようにトレーニングすることで、機械学習モデルの開発に着手しました。彼らは、以前の研究から抽出された2,500以上の化学構造からのデータを利用しました。この包括的なトレーニングにより、AIモデルは、潜在的な抗老化特性に関連するパターンや特徴を識別できるようになりました。また読む：試行錯誤から精度へ：高血圧治療へのAIの回答数千の化学物質のスクリーニングトレーニングされたAIモデルを手に入れた研究チームは、4,000以上の化学物質をスクリーニングしました。その目的は、さらなる実験的検討のための有望な薬剤候補を特定することでした。この厳格なスクリーニングプロセスを通じて、AIアルゴリズムは、老化防止活性を示す21の有望な薬剤をフラグ付けしました。ヒト細胞試験での有望な結果特定された化学物質の有効性を検証するために、研究者は、ヒト細胞を用いた実験を行いました。その試験により、ジンクゲチン、ペリプロシン、オレアンドリンの3つの化合物が、健康な細胞を傷つけることなく老人細胞を除去できることがわかりました。驚くべきことに、これら3つの化学物質はすべて、伝統的なハーブ薬に見られる天然の製品であり、自然が老化と戦う可能性を示しています。このうち、オレアンドリンは特に効果的であり、同種の既存の老人細胞除去薬の性能を上回っています。また読む：画期的なニュース：人間の試験のためにエロン・マスクのニューラリンクがFDAの承認を受けるサポートと共同作業この研究は、権威ある学術誌Nature Communicationsに掲載され、医療研究評議会、がん研究UK、イギリス研究イノベーション（UKRI）、およびスペイン国立研究評議会を含むさまざまな組織から支援を受けました。カンタブリア大学（スペイン）とアラン・チューリング研究所の研究者たちが協力し、このプロジェクトの成功に貢献しました。また読む：J＆K政府は人工知能で医療を革命化する予定私たちの意見薬剤探索の分野でAIアルゴリズムを統合することにより、科学者たちは、老化や年齢関連疾患と戦う可能性のある潜在的な薬剤を特定する上で重大な進歩を遂げています。ジンクゲチン、ペリプロシン、オレアンドリンが有望な抗老化化合物として発見されたことにより、効果的な治療法を開発する新しい可能性が開かれました。AIの継続的な進歩と世界中の研究者たちの協力により、私たちは健康を向上させ、人間の寿命を延ばすための突破口を開くかもしれません。

データ解析の刷新：OpenAI、LangChain、LlamaIndexで簡単に抽出

はじめに OpenAIのAPIは、OpenAIによって開発されたもので、現在利用可能な最も高度な言語モデルの一部にアクセスできます。このAPIを活用し、LangChain & LlamaIndexを使用することで、開発者はこれらのモデルのパワーを自分たちのアプリケーション、製品、またはサービスに統合することができます。わずか数行のコードを使うだけで、OpenAIの言語モデルの豊富な知識と能力を活用し、エキサイティングな可能性が広がります。 OpenAIの言語モデルのコアは、Large Language Model、略してLLMにあります。LLMは、人間らしいテキストを生成し、複雑な言語構造の文脈を理解することができます。多様なデータを大量にトレーニングすることで、LLMは、様々なトピックにわたって文脈に即したテキストを理解し、生成するという顕著な能力を獲得しています。学習目標この記事では、次のエキサイティングな可能性を探求します。 OpenAIのAPIをLangChainとLlamaIndexと組み合わせて使用し、複数のPDFドキュメントから貴重な情報を簡単に抽出する方法。異なるデータ構造で値を抽出するためのプロンプトのフォーマット方法。効率的な検索と文書の取得のためにGPTSimpleVectorIndexを使用する方法。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LlamaIndexとLangChain これら2つのオープンソースライブラリを使用して、大規模言語モデル（LLMs）のパワーを活用したアプリケーションを構築できます。LlamaIndexは、LLMsと外部データソースの間のシンプルなインターフェースを提供し、LangChainは、LLMで動作するアプリケーションを構築および管理するためのフレームワークを提供します。LlamaIndexとLangChainの両方が開発中であるにもかかわらず、アプリケーションの構築方法を革新する可能性があります。必要なライブラリまず、必要なライブラリをインストールしてインポートしましょう。 !pip install llama-index==0.5.6 !pip install…

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