徒歩キャンパーのバックパック装備とギアの軽量化について皆さんこんにちは、MINIMA CREWの徒歩キャンパーのつくもニキです。 今回は私がソロキャンプするときのバックパックの中身の紹介と、バックパックでキャンプを始めてからどのような考えや経緯でギアを軽量化してきたかを記事にしてみました。
自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話｜JoanOfArc
はじめに 当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え？そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは？」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの？」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察
umbra/アンブラ フリップフック壁掛けハンガー ラグジュアリー 通販 - ディノス
天然木のベースにダークカラーのフックを組み合わせたスタイリッシュなデザイン。 使う時だけフックを出すので、すっきりとした空間が演出できます。 Umbraumbra（アンブラ）は、1979年カナダのトロントで、レス・マンデルバーム（Les Mandelbaum）とプロダクトデザイナーのポール・ローワン（Paul Rowan）が エキサイティングで美しい家庭用品を世に出したいという思いからスタートさせました。「毎日目にして毎日使うものだから、デザインの美しいものをそろえたい」家の中をおしゃれにしたいお客様は確実に増えています。しかし、デザイナーものを購入しようとすると 価格があまりにも高かったり、機能が伴っていなかったりというのが現状です。Umbraの商品はそんなお客様の声に応えます。インハウスデザイナーと同時に国際的に活躍する デザイナーの機能的作品をお手ごろな価格でお届けいた
2人目半額
クラブメッドで、自由気ままな旅1950年に誕生したクラブメッドは 、オールインクルーシブ・リゾートのパイオニア。旅のプランはすべておまかせください。世界中の美しいロケーションで、自然とつながる喜びや、幸せに溢れる時間が待っています。
プログラム医療機器について
2014年11月25日に施行された「医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律」（医薬品医療機器等法）では、国際整合性等を踏まえて、疾病の診断・治療等を目的とした単体プログラム（ソフトウェア）についても医療機器としての規制対象としており、多くのプログラム医療機器が開発され、製造販売承認等されています。 PMDAでは、最先端のプログラム医療機器の早期実用化を促進するため、プログラム医療機器に関する情報をまとめて掲載しています。今後も最新情報の公表に伴い、掲載情報を更新していく予定です。 医療機器該当性について PMDAが実施するプログラム医療機器に関する相談について プログラム医療機器に関するよくある質問 プログラム医療機器関連通知・情報について プログラム医療機器の実用化促進のための取り組みについて 医療機器該当性について 医薬品医療機器等法において、規制対象となるプロ
大規模言語モデル（LLM）に関連するビジネスを展開する際に留意すべき法規制・知的財産権・契約｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
OpenAIのChatGPT、MicrosoftのBing、GoogleのBardなど、言語系のAIサービスが急速に普及し始めました。1ちなみに記事冒頭のアイキャッチ画像は, 会社のロゴ風画像で「GPT」という文字をなんとか表示させようと画像生成AIで1時間悪戦苦闘したが結局、意味不明の文字列しか出てこなかったロゴ」です これらのサービスは、いずれも大規模言語モデル（Large Language Models; LLMs)をベースにしているという共通点があり、社会や産業に極めて大きなインパクトを与えると予想されています。 そこで、このような大規模言語モデル（LLM）に関連するビジネスを展開する際に留意すべき法規制・知的財産権・契約について、何回かに分けてまとめてみようと思います。 今回は、まずは総論部分として「大規模言語モデル（LLM）に関連するビジネス3つの領域」と「それぞれの領域におい
臨床診断支援AIの歴史から症状チェッカーの今後を展望する―エキスパートシステムから大規模言語モデルまで
Ubie Discovery で機械学習エンジニアをしている @hagino3000 です。医療用AIの歴史および動向をキャッチアップするために調査した内容をまとめました。特に画像を入力として診断支援を行なうAIと比較して、自然言語で表現された自覚症状などを入力とするものを構築する上での課題に焦点をあてています。 Keywords: コンピューター支援診断システム(Computer Aided Diagnosis: CAD), Medical Diagnostic Systems, 症状チェッカー(Symptom Checker), 機械学習(ML), 自然言語処理(NLP) 背景 現在、医療用AIが最も成功を収めている領域は画像診断です。X線・内視鏡・皮膚腫瘍と様々な画像に適用されており、その診断性能が専門医を越えたとの報告もあります ([1], [2])。2018年にはAIが糖尿病網膜
Matchmaking in Lyft Line
Lyft Line is a ridesharing product that automatically pairs riders together with overlapping routes, allowing us to provide a cheaper ride for all passengers. The more overlap two routes have, the larger the discount we can provide. But what makes a good Lyft Line route? We think it’s a cheap, fast, efficient, and friendly ride. And how do we know if we’ve matched a passenger in a route that’s fas
The Rise of the Data Engineer
I joined Facebook in 2011 as a business intelligence engineer. By the time I left in 2013, I was a data engineer. I wasn’t promoted or assigned to this new role. Instead, Facebook came to realize that the work we were doing transcended classic business intelligence. The role we’d created for ourselves was a new discipline entirely. My team was at forefront of this transformation. We were developin
32歳、新しい技術を習得する余裕がなく昔取った杵柄でいつまで食えるか不安です - star__hoshi's diary
子供が産まれて一年半近く経つが、時間が全然取れない。 ここ最近は新しい技術を何か積極的に勉強するということが特になく、20代の頃に得た知識でなんとか飯を食っている感覚がある。転職してから1年は業務でFlutterを始めていて、それだけ聞くと新しい技術を得ているように見えるが、自分の中では今までの延長線上にいるだけのような感覚がある。 20代の頃は必死になって技術書読んだり記事読んだり実際に手を動かしたりもしたけど、ここ最近は業務で必要な知識を業務時間内に得るだけで、業務では触らないような知識は全然身についていない。 モバイルアプリエンジニアはこの先オワコンになると思っており、上辺だけのエンジニアリングの知識では飯を食っていけなくなりそうな気がする。そのためバックエンドをもっと強くやっていくとか、ウェブフロントエンドなど手を広げたいが全然時間が取れない。業務でやるのが一番いいが、モバイルアプ
Whisper - a Hugging Face Space by openai
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VOYAGE GROUPを退職していました - @katzchang.context
株式会社VOYAGE GROUPを退職していました。2019年10月吉日が最終出社日でした。 主にビールを飲んだり、天ぷらを揚げて怒られたり、昼寝しすぎて怒られたりして、いい会社でした。 いまは、少なくとも設備上は、肉を焼くことはできるはずです。
FacebookのMMMのOSS「Robyn」のチュートリアルさわってみた – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 目次 ・Robynとは ・とりあえずチュートリアルやってみる ・向き合い方 ・参考情報 Robynとは Robyn（ロビン）はFacebook（META）が開発しているMarketing-Mix-Modeling（以降、MMM）のオープンソース（https://facebookexperimental.github.io/Robyn/）です。主にR言語で開発されています。（Python版は目下開発中らしいです。） MMMは、マーケティングの広告投資の予算を、効果を最大
[数理統計学]統計的検定のまとめ – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 通勤電車のなかで私が勉強する用のシリーズ第5弾です。今回は統計的検定についてまとめておこうと思います。 【これまでのシリーズへのリンク】 ・[数理統計学]統計的推定のまとめ ・[数理統計学]正規分布から導かれる分布(カイ二乗分布/t分布/F分布)の期待値と分散の導出まとめ ・[数理統計学]連続型確率分布の期待値と分散の導出まとめ ・ [数理統計学]離散型確率分布の期待値と分散の導出まとめ 目次 統計的仮説検定 検出力 一様最強力検定 ネイマン-ピアソンの基本定理 不偏
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