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「30/10から5/11までの週の、トップで重要なLLM論文」

大型言語モデル（LLM）は近年急速に進化しています新しいモデルの世代が開発されるにつれ、研究者やエンジニアが最新の進展について情報を得ることが重要です...

「VoAGIニュース、11月8日：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch＆Google Cloudをマスターするための5つの簡単なステップ•データ可視化のためのSQL」

今週のVoAGIでは、Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformのマスターを助けるためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに参加してください•データ可視化でSQLのパワーを解放しましょう：インパクトのあるチャートやグラフのためのデータ準備の技術をマスターしましょう•そして…

NEWS

「30/10から5/11までの週のトップ重要なコンピュータビジョンの論文」

「毎週、いくつかのトップレベルの学術会議やジャーナルで、画像などのさまざまなサブフィールドでの刺激的なブレークスルーを提示し、コンピュータビジョンの革新的な研究が披露されます」

「ChatGPT Visionをデータ分析に活用する5つの方法」

「数式、データ抽出、結果評価、ダッシュボードおよびグラフなどの視覚データを解釈することで、データ分析を向上させます」

Data science

「データ分析に関する5つの無料大学のコース」

「データ分析の世界に参入しようと思っているけれど、どこから始めればいいかわからない？以下の5つの無料の大学のデータ分析コースを参考にしてみてください」

Data science

「365データサイエンスは、11月20日まで無料のコースアクセスを提供しています」

11月6日（0700 PST）から11月20日（0700 PST）まで、365 Data Scienceの包括的なカリキュラム、インタラクティブなコース、実践的なデータプロジェクトへの無制限の無料アクセスをお楽しみくださいまた、業界で認められた証明書を無料で取得することもできます

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「トップ50以上のジオスペーシャルPythonライブラリ」

導入地理情報解析は、都市計画や環境科学から物流や災害管理まで、さまざまな分野で重要な要素です。データへのアクセスや操作、高度な機械学習技術、地理情報システム（GIS）ソフトウェアとのシームレスな統合など、Pythonは地理情報解析およびデータサイエンティストにとって必須の言語です。本記事では、Pythonが地理情報解析をどのように変革し、この重要な分野を効率化・強化するための豊富なライブラリについて分かりやすく概説します。 Pythonの地理情報解析における役割 Pythonは、その多様性、豊富なエコシステムのライブラリ、使いやすさのために地理情報解析で重要な役割を果たしています。以下に、Pythonの地理情報解析での重要な側面をいくつか紹介します。データへのアクセスと操作：Pythonは、GDAL、Fiona、Rasterioなどのライブラリを提供しており、シェープファイル、GeoTIFFなどさまざまな形式の地理情報データの読み書きや操作が可能です。これらのライブラリを使用することで、ユーザーは簡単に地理情報データにアクセスし、操作することができます。データの可視化：Matplotlib、Seaborn、PlotlyなどのPythonライブラリは、インタラクティブで情報豊かな地理情報の可視化に広く使用されています。これらのツールを使用すると、地理データを効果的に表現するためのマップ、チャート、グラフを作成することができます。地理情報解析ライブラリ：Pythonには、GeoPandas、Shapely、Pyprojなどの特化した地理情報解析ライブラリがあり、ジオメトリオブジェクトの操作、空間関係、座標変換などを容易に行うことができます。これらのライブラリを使用すると、複雑な空間分析を簡素化することができます。ウェブマッピング：FoliumやBokehなどのPythonライブラリを使用すると、開発者はインタラクティブなウェブマップやアプリケーションを作成することができます。これらのツールはLeafletやOpenLayersなどのウェブマッピングサービスと統合することができ、地理情報データのオンラインでの可視化や共有が容易になります。機械学習とAI：scikit-learnやTensorFlowなどのPythonの幅広い機械学習ライブラリを活用することで、地理情報解析者はリモートセンシングデータ、土地利用分類などに機械学習技術を適用することができます。これは、予測モデリングやパターン認識に役立ちます。地理情報データサイエンス：Pythonは、地理情報データを扱うデータサイエンティストにとってのお気に入りの言語です。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデル構築をサポートしており、現実世界の地理情報問題の解決に理想的な選択肢です。 GISソフトウェアとの統合：Pythonは、ArcGIS、QGIS、GRASS GISなどの人気のあるGISソフトウェアとシームレスに統合することができます。これにより、ツールの機能を拡張したり、繰り返しのタスクを自動化したり、ワークフローをカスタマイズしたりすることができます。関連記事：地理情報データ解析の初心者ガイド 50以上の地理情報Pythonライブラリ Arcpy Arcpyは、人気の地理情報ソフトウェアであるArcGISのタスクを自動化およびカスタマイズするためにEsriによって開発されたPythonライブラリです。ArcGISの機能へのアクセスを提供し、スクリプト化および機能の拡張を可能にします。Arcpyはジオプロセシング、マップの自動化、空間解析についてのツールを提供しています。ユーザーは地理情報データの作成と管理、空間クエリの実行、複雑なGISワークフローの自動化などを行うことができます。ArcGISユーザーやGIS専門家にとって貴重なリソースです。 Basemap Basemapは、静止、インタラクティブ、アニメーションの地図を作成するためのPythonライブラリですが、現在はCartopyに取って代わられており、非推奨となっています。Basemapは、さまざまな地図投影法で地理情報データの可視化を可能にしました。Basemapを使用すると、さまざまな地図投影法にデータをプロットしたり、地理的な特徴を追加したり、地図のレイアウトをカスタマイズしたりすることができます。現在はメンテナンスされていませんが、かつては地理情報の可視化に広く使用されているツールでした。 Cartopy Cartopyは、地理情報データの可視化に使用されるPythonライブラリです。Basemapに代わるより現代的で現在もメンテナンスが行われている選択肢であり、さまざまな地図投影法やカスタマイズオプションを提供しています。Cartopyは、地理情報データの可視化、複数の地図データソースとの統合をサポートしています。科学や環境データの可視化に使用され、さまざまなアプリケーションに適しています。 EarthPy EarthPyは、環境科学の文脈での地球空間データ解析のために設計されたPythonパッケージです。主に衛星画像や航空画像の取り扱いに焦点を当てています。EarthPyは、地球空間データの処理、分析、および可視化のためのツールを提供します。土地被覆分析、時系列データ、およびラスターデータの操作に役立ちます。 Fiona-GO…

「フリーノイズ」にご挨拶：複数のテキストプロンプトから最大512フレームまでの長いビデオを生成する新しい人工知能手法

フリーノイズは、既存のビデオ生成モデルの制約を克服し、複数のテキストに基づいて条件付けられた長いビデオを生成するための手法として、研究者によって紹介されました。プリトレーニング済みのビデオ拡散モデルを強化する一方、コンテンツの一貫性を保ちます。フリーノイズは、長距離相関のためのノイズシーケンスの再スケジュールと、ウィンドウベースの時間的な注意によるテンポラルなファウジョンを含みます。モーションインジェクション手法は、複数のテキストプロンプトに基づいてビデオを生成するためのサポートを提供します。このアプローチは、既存の方法と比較して、最小限の追加時間コストで、ビデオ拡散モデルの生成能力を大幅に拡張します。フリーノイズは、ノイズシーケンスを長距離相関のために再スケジュールし、ウィンドウベースのファウジョンを利用した時間的な注意を使用して、複数のテキストに基づいて条件付けられた長いビデオを生成します。このアプローチは、最小限の追加時間コストで、複数のテキストプロンプトにわたるレイアウトとオブジェクトの外観の一貫性を保証するためのモーションインジェクション手法も提案しています。広範な実験とユーザースタディによって、このパラダイムの有効性が検証され、コンテンツの一貫性、ビデオの品質、ビデオとテキストの整合性で基準となる方法を上回っています。現在のビデオ拡散モデルは、限られたフレーム数で訓練されているため、ビデオの品質を維持する必要があります。フリーノイズは、プリトレーニング済みのビデオ拡散モデルを強化し、複数のテキストに基づいて条件付けられた長いビデオを生成するためのチューニングフリーなパラダイムです。ノイズの再スケジューリングと時間的な注意技術を使用して、コンテンツの一貫性と計算効率を向上させます。このアプローチは、マルチプロンプトビデオ生成のためのモーションインジェクション手法も提案し、ビデオ拡散モデルにおける時間的モデリングと効率的なビデオ生成の理解に寄与します。フリーノイズのパラダイムは、プリトレーニング済みのビデオ拡散モデルを強化し、長いマルチテキストの条件付けられたビデオを生成します。ノイズの再スケジュールと時間的な注意により、コンテンツの一貫性と計算効率を向上させます。モーションインジェクション手法は、マルチテキストのビデオ生成において視覚的な一貫性を保証します。実験により、このパラダイムがビデオ拡散モデルの拡張に優れていることが確認されており、コンテンツの一貫性、ビデオの品質、ビデオとテキストの整合性の面でも優れています。結論として、フリーノイズのパラダイムは、プリトレーニング済みのビデオ拡散モデルを強化し、長いマルチテキストの条件付けられたビデオを生成します。ノイズの再スケジューリングと時間的な注意により、コンテンツの一貫性と効率性を向上させます。モーションインジェクション手法は、マルチテキストのビデオ生成をサポートします。ユーザースタディにより、フリーノイズで生成されたビデオは、コンテンツの一貫性、ビデオの品質、ビデオとテキストの整合性においてユーザーが好むことが示されています。このアプローチの定量的な結果と比較は、これらの側面でのフリーノイズの優位性を強調しています。今後の研究では、フリーノイズのノイズ再スケジューリング技術を改善し、プリトレーニング済みのビデオ拡散モデルを長いマルチテキストの条件付けられたビデオに向けてさらに強化することができます。マルチテキストのビデオ生成をより良くサポートするために、モーションインジェクション手法を改良することも可能です。ビデオの品質とコンテンツの一貫性のための高度な評価指標の開発は、より包括的なモデル評価のために重要です。フリーノイズは、ビデオ生成以外の領域にも適用可能であり、画像生成やテキストから画像への合成などのドメインを探索する可能性があります。フリーノイズを長いビデオや複雑なテキストの条件にスケーリングすることは、テキスト駆動型ビデオ生成の研究における興味深いアベニューです。

「GeForce NOW-vemberは50以上の新しいゲームをクラウドでストリーミングする」

感謝の気持ちを持ってより多くの時間をゲーミングに費やしましょう。GeForce NOWは、会員に今週クラウド上で15の新たなサポートされたゲームを提供します。これは始まりに過ぎません – 11月には合計で54のタイトルが登場します。会員は、Virtex StadiumがGeForce NOWライブラリに加わり、『League of Legends』の世界選手権観戦パーティーに参加することもできます。いまだかつてないeスポーツの体験「League of Legends」のeスポーツを、いままでにない形で観戦しよう。今年のLeague of Legendsワールドチャンピオンシップ決勝は、オンライン仮想スタジアムのVirtex Stadiumで開催されます。これはNVIDIAのクラウドゲームインフラストラクチャーで現在ストリーミングされています。 Virtex Stadiumでは、eスポーツファンは世界中の友達と交流し、アバターを作成・カスタマイズし、自宅の快適さからライブ競技を一緒に観戦することができます。 11月2日（木）から、数千人とともにVirtex StadiumでLeague of Legends Worlds…

「ジオスペーシャルデータの同時変化を示すためのPythonによる5つの可視化」

時間と空間は、私のお気に入りの映画である『インターステラー』など、一部のSF映画の主題として設定されていますこのような映画が興味深い理由の一つは、同時に起こるストーリーです...

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