シモセラ エドガー ラフスケッチの自動線画化
本研究では、畳込みニューラルネットワークを用いてラフスケッチを線画に自動変換する手法を提案する。既存のスケッチ簡略化手法の多くは単純なラフスケッチのベクター画像のみを対象としており、スキャンした鉛筆画など、ラスター形式の複雑なラフスケッチを線画化するのは困難であった。これに対し提案手法では、3種類の畳込み層から構成されるニューラルネットワークモデルによって複雑なラフと線画の対応を学習することで、ラスター形式の様々なラフスケッチを良好に線画化することができる。提案モデルでは、任意のサイズやアスペクト比をもつ画像を入力として扱うことが可能であり、出力される線画は入力画像と同じサイズになる。また、このような多層構造をもつモデルを学習させるため、ラフスケッチと線画がペアになった新しいデータセットを構築し、モデルを効果的に学習させる方法を提案した。得られた結果についてユーザテストを行い、提案手法の性
D-Waveの量子コンピュータは「1億倍高速」、NASAやGoogleが会見
カナダD-Wave Systemsの量子コンピュータ「D-Wave 2X」が「組み合わせ最適化問題」を既存のコンピュータに比べて最大1億倍（10の8乗倍）高速に解いた――。米航空宇宙局（NASA）、米Google、米大学宇宙研究連合（USRA）は2015年12月8日（米国時間）、シリコンバレーにある「NASA Ames Research Center」で記者会見を開いて発表をした（写真1）。 NASAやGoogleは2013年5月に「Quantum Artificial Intelligence Lab（QuAIL、量子人工知能研究所）」を設立し、これまで2年間にわたってNASA Ames Research CenterでD-Waveの量子コンピュータを運用し、性能のテストなどを行ってきた。2015年9月には「0」と「1」の情報を重なり合った状態で保持できる「量子ビット」を1000個以上搭
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