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Plotlyの3Dサーフェスプロットを使用して、地質表面を視覚化する

地球科学の分野においては、地下に存在する地質層の完全な理解が不可欠です層の正確な位置と形状を知ることで、...

PythonからJuliaへ：基本的なデータ操作とEDA

統計計算の領域でエマージングなプログラミング言語として、Julia は近年ますます注目を集めています他の言語に優る2つの特徴があります...

データサイエンティストのための必須ガイド：探索的データ分析

データを完全に理解するためのベストプラクティス、技術、ツール

Data science

人間の注意力を予測するモデルを通じて、心地よいユーザーエクスペリエンスを実現する

Google Researchのシニアリサーチサイエンティスト、Junfeng He氏とスタッフリサーチサイエンティスト、Kai Kohlhoff氏による記事です。人間は、驚くほど多くの情報を取り入れる能力を持っています（網膜に入る情報は秒間約10 10ビット）。そして、タスクに関連し、興味深い領域に選択的に注目し、さらに処理する能力を持っています（例：記憶、理解、行動）。人間の注意（その結果として得られるものはしばしば注目モデルと呼ばれます）をモデル化することは、神経科学、心理学、人間コンピュータインタラクション（HCI）、コンピュータビジョンの分野で興味を持たれてきました。どの領域でも、どの領域でも、注目が集まる可能性が高い領域を予測する能力には、グラフィックス、写真、画像圧縮および処理、視覚品質の測定など、多数の重要な応用があります。以前、機械学習とスマートフォンベースの注視推定を使用して、以前は1台あたり3万ドルにも及ぶ専門的なハードウェアが必要だった視線移動の研究を加速する可能性について説明しました。関連する研究には、「Look to Speak」というアクセシビリティニーズ（ALSのある人など）を持つユーザーが目でコミュニケーションするのを支援するものと、「Differentially private heatmaps」という、ユーザーのプライバシーを保護しながら注目のようなヒートマップを計算する技術が最近発表されました。このブログでは、私たちはCVPR 2022からの1つの論文と、CVPR 2023での採用が決定したもう1つの論文、「Deep Saliency Prior for Reducing Visual Distraction」と「Learning from Unique Perspectives: User-aware…