ぼや @boyahina アイマス15周年らしいので、360版アイマスプログラマーとして、私のかかわりをツイートしてみようかと思う。まぁ、今までもぽろぽろ書いてたから新ネタはないかもしれないけど。ただ、今日はDDRプレイに行きたいからw、夜から明日ねw 2020-07-25 08:14:42 ぼや @boyahina アイマスのアーケードって360開発開始と同じ年なんだ。もっと前かと思ってた。 私は 2005 年、北米・欧州版PSPミュージアム（バトルコレクション）を作ってた。これは元受けがT社（アレンジ版担当）で、オリジナル版をA社と私が所属したバンナム技術部で担当していた #アイマス15th 2020-07-25 09:07:41 ぼや @boyahina で、他のスタッフが「アーカイブチーム」としてオールドタイトルのPCへの移植をしていた物を、私が技術部側で取りまとめとしてPSPへ移

JPCERT/CCは、Internet Week 2016 ~ 2019にて「インシデント対応ハンズオン」と題し、標的型攻撃を受けた際のセキュリティインシデント（以下、インシデント）調査手法に関するハンズオンを行ってきました。受講者の方から高く評価していただいていた「インシデント対応ハンズオン」ですが、公開の要望が多かったため、この度、GitHub上でコンテンツを公開することとしました。コンテンツは以下のURLから確認できます。 Log Analysis Training https://jpcertcc.github.io/log-analysis-training 本コンテンツは実際の標的型攻撃の事例をもとに作成しており、攻撃者のネットワーク侵入時にどのような痕跡がログに残るか、また、侵入の痕跡を発見するためにどのようなログ取得設定が必要か、をシナリオに沿って理解できる内容になっていま

この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built

「読書アシスト」技術は、人間が文章を読む際の視点移動に着目し、無駄なく視点移動を行うように文章を表記することで、自然とスムーズな読書を可能にします。 独自の表示方式の例 文章の改行場所を文節の間に調節した文節間改行方式 隔行単位で背景色を付与するストライプ型背景色 文字のベースラインを文節単位で階段状に下げていく階段状ベースライン方式 冒頭文字を階段状に字下げする表示方式

痩せねばなりません こんにちは、ちみをです。太ってきました。 いや年は取りたくないものでして、代謝の落ちとともに徐々に増量、とは方便でただの暴飲暴食による自業自得。こと担々麺にハマりだしてから、さらには事故により運動を制限されてというもの、破竹の勢いで増量、体重が確変中の今日この頃。 とにもかくにも、痩せねばなりません。 とはいえ小生、10年ほど前に半年で18kgの減量に成功しているという成功体験からの妙な自信はあり、その時の編み出した教義「低カーボン、高プロテイン、高ファット」を再び実行する時がまたやってきたと言えましょう。 ガッツリ低カーボンを基本とし、筋肉を落とさないために高プロテイン、最低摂取カロリーが下回ることを防ぐ高ファット、という感じで自転車など軽い運動も取り入れながらグイッと絞るスタイル。 そうと決まればまずは食生活を正さねばなりません。 食え、野菜を ▲ベジタボー 通常は

ありがたいことに、3年前に#ssmjp 2017/06で話したスライド AWS LambdaとDynamoDBがこんなにツライはずがない #ssmjp をTwitterで紹介して頂いた*1 ようで、当時から大幅に改善しているところを振り返りたいと思います。あと、ついでに最近やっているAzureに関しても少し触れていきます。 サーバーレスアーキテクチャ #とは 当時はこう説明したのですが、今でもそんなに悪くない表現かなと思います。 書籍は現在「Serverlessを支える技術 第3版」まで出ていますので、BOOTHからどうぞ（隙あらばダイマしていく方針）。 サーバーレス三種の神器 今このスライドを作るなら、認証認可の話を入れるかなと思います。システム内のAWS IAMとクライアント側のCognitoどちらも重要です。 ちなみにAzureを含めておさらいすると、こんな感じの対応になります。 勝

ホットサンドにはまっている。手当り次第にパンに挟み、アチアチにするとたいていのものはうまいのだ。 チーズやツナのような常連さんは当たり前のこと、明太子や海苔もおいしかったし、カレーもよかった。ほんと挟んでみて失敗したな～ってものが1つもなかった。 それなら、コンビニに売ってる食材を片っ端から挟んでみたらどうだろうか。 信じられないくらい美味しいホットサンドができるかもしれないし、これはそのまま食ったほうがいいだろってのも出てきそうだ。 そんな自粛生活の記録をしたためてみる。 まずはセブン-イレブン、ファミリーマート、ローソンの大手コンビニチェーンで、それぞれのプライベートブランドからよく見かける商品を選んでみた。 セブンはコールスローサラダ、カニカマ、豚角煮。ローソンは餃子、きんぴらごぼう、春雨サラダ。ファミマはファミチキ、ミミガーなど。 一応バランスを考えて、各チェーンごとに軽めのものか

何をした？ Youtube上に公開されている動画の音声から、ディープラーニング技術を用いた音声合成ツールを構築しました。 今回対象にしたのは、バーチャルユーチューバー・にじさんじの委員長こと 月ノ美兎 さん（Youtubeチャンネル）　です。 ※選出理由は、単純に私がYoutube上で一番推している方だからです。 成果 動画から抽出した音声と、音声を文章に起こしたテキストの組み合わせのデータセット約50分ぶんを教師データとして学習した結果 ※学習に必要なデータ量は最低でも1時間程度と言われているので、まだまだ足りていません… 月ノ美兎さんの音声合成ツールを作ってみた https://t.co/YVdWW9vREb via @YouTube — K2 (@K2ML2) May 29, 2020 発話内容が不明瞭な箇所がありますが、一応ご本人の声に近い音声を作成することができているかと思います

経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！ Code for Japan の関さんが SNS でシェアしてて知ったのですが、経産省さんがなにやらオープンソースで住所や電話番号の正規化などなどをするツールを公開したとのこと。 https://info.gbiz.go.jp/tools/imi_tools/ 経産省が住所変換や法人種別名、電話番号の正規化に使えるIMIコンポーネントツールを公開しました。 ソースコードも公開。README にも使い方が丁寧に書かれていました。https://t.co/fPbV00EgZP 素晴らしい動き。こういう... #NewsPicks https://t.co/bew0qGKMFE — Hal Seki (@hal_sk) May 28, 2020 ぶっちゃけ当初はあまり期待

自粛なので恐ろしく暇だ。 なので、自宅でラーメンを作る事にした。 しかし、昔の様にガチにラーメンを鶏ガラやトンコツを使って作れば下処理やらなんやら手間もかかるし、デカイ鍋は必要だし、出汁を取るのも数時間かかるし、圧力鍋を使ってスープを作る時間を短くしたりしても出汁をとった後のゴミが沢山出るし、狭い家だと作った後の匂いが大変だし、油はギットギトで片付け大変だし、2人分ぐらいしか作らないと材料が中途半端にあまってしまう。食べるのは数分。 最終的には「やっぱりラーメンはお店で食べるのが一番じゃね？」と言うところに着地するだろう。 かと言って鶏ガラスープの素やウェイパーではないインスタントではないスープが飲みたい。飲み干したい。 あぁ、お店のラーメン程のパンチは求めないとしても、そこそこ納得のいくモノを簡単にチョチョイと自宅で作れないものだろうか。 と、いうわけで「自宅で誰でも簡単に出来る」ラーメ

トポロジー図作成などに使ったりするアイコンは、結構サービス側で提供していたりする。 そう、よく目にするであろう、あのアイコンたちである。 リンクとともにまとめてみた。 Cloudサービス AWS AWSの公式アイコン集です。 2019/1/31からリリース2が公開されデザインが一新されました。PPT形式のドキュメントには、GroupsやIcons, Arrowsの使い方指南（すること、やってはいけないこと）が書かれています。このガイドにしたがって使いましょう。 また。この新しいバージョンの他に従来の旧バージョンも公開されています。 新バージョン 旧バージョン Google Cloud Platform 以前リンク切れていたのですがいつの間にか復活していました。アイコンが一新されたようです。 （ページには「図の例」があるよ、と言っているものの、2021/5/11現在まだ準備されていないようで

ライターの小野洋平と申します。兄はパン屋を営んでいます。 さて、そんなパンだけでなく、お菓子作りの材料や、料理の調味料としても欠かせない冷蔵庫の常備食品「バター」。少し加えるだけでもリッチな味わいにもなることから、時短レシピの味つけに使われることも多い印象があります。 しかし、国内外限らずたくさんのバターがあるものの、その種類や味の違いをきちんと理解している人はそう多くないのでは？ 筆者も、結局いつも同じものを選んでしまいがちです。 各バターの特徴や、味の違いを知っていれば、バター生活はもっと充実するはず。そこで今回は、これまで150種類以上のバターを食べてきたという、バターマニアの長尾絢乃さんをお招きして、知っておくとバター選びの選択肢がぐっと広がる基本知識と、使用用途毎に相性のいいお取り寄せバターを教えていただきました。 【目次】 バターマニア・長尾絢乃さんに聞く、バターの基本 香りを

CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。

私が所属する東京大学理学部情報科学科では三年の冬学期に CPU 実験という実験授業が開講されています。本稿ではその簡単な説明をした後、その実験の一環として約一ヶ月ほど取り組んだ「Linux が動作する RISC-V CPU を自作するプロジェクト」で何をしたか、またどのような成果を得たかについて紹介したいと思います。 本稿を読むその前に 弊学科では「XX 年度に教養学部から理学部情報科学科に進学してきた学生」を「XXer」と呼ぶ文化があります。本稿ではこの表現を断りなく用います1。また私は普段 Web が好きでもっぱら Web セキュリティに関することを追いかけているだけのしがない学部 3 年生なので (私についての情報は ここ に大体まとまっています)、こういう低いレイヤのことは未だによく分かっていません。あくまで素人の記事だとご理解いただけると嬉しいです。誤りの指摘や質問があれば、ここ

ゆうべ、そろそろ寝ようかなと思っていたらものすごいものが投下され、興奮して結局3時半まで起きてしまいました。 ということで、昨晩公開された「AIきりたん」こと歌声合成エンジンNEUTRINO1について（今の興奮をあとで思い返すためにも）書いておきます。 AIきりたんとは とりあえずこれを聴いてみてください。 これが合成音声か！？と思ってしまうような仕上がりですが、これがAIきりたん……歌声合成エンジンNEUTRINOによって生成されたきりたんの歌声です。 NEUTRINOはSHACHIさん(@SHACHI_KRTN)によって製作されたフリーウェアで、昨晩公開されました。その標準の同梱ライブラリの1つが東北きりたんのものなので、そちらのことが「AIきりたん」または「AIシンガーきりたん」と呼ばれているというわけです。 ニューラルネットワークを用いた歌声シンセサイザー【NEUTRINO】を公開

3つの要点 ✔️ ランダムにData Augmentationの手法を選択するRandAugmentを提案 ✔️ 従来のAutoAugmentと比べ探索空間を$10^{-30}$にも削減し計算量を激減させたことで実践で使えるようにしただけでなく、CIFAR-10/100やImageNet, COCOなどのデータセットにおいて有用性が確認できた ✔️ ImageNetのSoTAであるNoisyStudentにも使われており、関数は2行で実装できるため読者の方も容易に使うことができる。 RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space written by Ekin D. Cubuk, Barret Zoph, Jonathon Shlens, Quoc V. Le (Submitted

与えられた楽器の音色に近いFM音源パラメータの探索を勾配法で解く方法を解説します これは2020年2月8日に行われた カーネル/VM探検隊@関西 10回目 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/ifm

オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082Read less

【第40回AIセミナー】 「説明できるAI　〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less

となります。 この $C_i$ を、$0\leq i\leq 2N$ を満たすすべての $i$ について求めるのが今回の目標です。 それぞれ愚直に求めると、$f,g$ の全項を組み合わせて参照することになるので、 $O(N^2)$ です。これをどうにかして高速化します。 多項式補間 愚直な乗算は難しそうなので、$C_i$ の値を、多項式補間を用いて算出することを考えます。 多項式補間とは、多項式の変数に実際にいくつかの値を代入し、多項式を計算した値から、多項式の係数を決定する手法です。 たとえば、$f(x)=ax+b$ という $1$ 次関数があるとします。 $a$ と $b$ の値は分かりませんが、$f(3)=5,f(7)=-3$ がわかっているものとします。 実際に $3,7$ を代入してみると、 $3a+b=5$ $7a+b=-3$ と、連立方程式が立ち、$a,b$ の値が求められま