マイクロソフト、ARM版の新型Surfaceと『Copilot+ PC』発表。全部覚えるRecallなどWindows 11のローカルAI強化 | テクノエッジ TechnoEdge
マイクロソフトがWindows 11『Copilot+ PC』イベントを開催し、Snapdragon X Elite / Plusプロセッサを搭載した新型 Surface Pro (第11世代)および Surface Laptop (第7世代)を発表しました。 新型 Surface Pro はシリーズ初の有機ELディスプレイを選択でき、性能は(二世代前の) Surface Pro 9比で90％高速。統合NPUのAI処理性能(TOPS)は、AppleのM4 iPad Proより約20%高速をうたいます。 新たな純正アクセサリとして、合体しても外しても使える新型キーボード Surface Pro Flex Keyboard を用意します。 ■ Windows PCの新たなカテゴリ『Copilot+ PC』新型 Surface シリーズを披露した一方で、イベントの主題はマイクロソフトが提唱する新
Windows PC画面を常時記録・AIで全検索できる『Recall』(回顧)機能、マイクロソフトが発表。『Copilot+ PC』向け | テクノエッジ TechnoEdge
Recallは、かつてWindows 10に搭載されていた『タイムライン』の拡張版といった機能。アクティブな画面のスナップショットを数秒ごとに常時取得し、スライダーで遡ったり、Copilotを通じて内容を検索できる機能です。 記録したスナップショットはCopilot によるAI検索が可能。たとえば数日前にWEBで検索して見たページが思い出せないような場合、覚えている要素、たとえば「赤い車」や「白いスニーカー」などと検索すると、撮影されたスナップショットの中から該当するものを見つけてくれます。 単に過去の画像を表示するだけではなく、その時に使用していたアプリを開くこともできるようになるとのことです。 (▲画像：Recall機能のデモ。スライダーで過去に遡って画面を見られる) スナップショットはPCのローカルストレージ内に保存し、デバイス上の暗号化とBitLockerで保護します。特定のユーザ
Add and categorize all of your knowledge. Study anything that you want to learn and remember, or use search for instant access. Study more efficiently and remember better. We use a method called spaced repetition to make sure the brain is exercised at the right time resulting in long term memory retention and less time spent studying.
2024年5月20日に発表されたWindows 11向けAI機能「Recall」は、「PC上で見たものや行ったことをすべて記録して検索できる」とうたわれています。しかし、Recallにはプライバシー保護の観点で懸念があるとして、イギリスのデータ監視機関「情報コミッショナーオフィス(ICO)」が調査に乗り出しました。 Giving Windows total recall is a privacy minefield • The Register https://www.theregister.com/2024/05/22/windows_recall/ Windows 11向けのAI機能であるRecallは、画面のスクリーンショットを数秒ごとに撮影することで、ユーザーが過去PC上で行ったあらゆる動作を検索できるという機能です。Microsoftは「Recallは次第に洗練され、今後は実際の
MicrosoftがWindows 11の新AI機能「Recall」を発表、PCで見たもの行ったことをすべて記録しあとから検索できるパワフルすぎるAI検索機能
現地時間の2024年5月20日、MicrosoftがAIのために設計されたWindows PC向けの新しいカテゴリ「Copilot＋ PC」を発表しました。このCopilot＋ PCで利用可能となるWindows 11向けの新しいAI機能が「Recall」で、PC上で見たものや行ったことをすべて記録して検索できるようになるという、AI時代に相応しいパワフルな検索機能になっています。 Accelerating innovation: A new era of AI at work begins | Windows Experience Blog https://blogs.windows.com/windowsexperience/2024/05/20/accelerating-innovation-a-new-era-of-ai-at-work-begins/ Recall is Micr
Windows 11の新機能「Recall」はあなたの画面を常に監視している | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
マイクロソフトはWindows 11の新機能「Recall（リコール）」を発表した。この機能はユーザーが過去に見た情報をいつでも遡って見ることができるように、数秒ごとにパソコン画面のスクリーンショットを残し、その後、同社のAIがそれらのスクリーンショット内の情報を処理し、3カ月間検索、アクセスできるようにするというものだ。 プライバシー保護の活動家たちはこの発表に危機感を募らせた。直接的な不安は、マイクロソフトがユーザーの行動にアクセスできることだが、CEOのサティア・ナデラは、データは暗号化されてデバイス内にのみ保存され、外部には一切送信されないことを強調して心配するユーザーたちを安心させている。 しかし、この発言も本機能に対する批判を止めることはなかった。もう1つの大きな懸念は、もしハッカーがパソコンに侵入したら、真っ先にRecallを見に行きユーザーが何をしていたかの正確な履歴を手に
実際にscikit-learnで出力されるPrecisionやRecallを事例に、適合率と再現率の意味を説明しようと思う - Qiita
実際にscikit-learnで出力されるPrecisionやRecallを事例に、適合率と再現率の意味を説明しようと思う 分類モデルの評価指標として、適合率や再現率などがあります。Web上で多くの解説記事がありますが、scikit-learnのclassification_reportに表示される各指標を読み解くためには、プラスアルファの理解が必要です。この記事では、実際にscikit-learnで出力される内容を例にして、適合率と再現率の意味を解説します。 Webとかでよくある説明 機械学習で分類モデルを評価するとき、正解率(Accuracy)、適合率(Precision)、再現率(Recall)、F1-scoreなどの評価指標をよく利用します。これらの解説として、以下のような2値分類の説明が多くあります。 正解率(Accuracy) 正解率(Accuracy) は、全体の中で正解した
ReCall
2024.01.21 浜松 オートレース中継 2024年1月17日 第10回HK交通タクシーブルーラインカップ 最終日 ▼Replay video レースリプレイ kawaguchi 川口 isesaki 伊勢崎 hamamatsu 浜松 iizuka 飯塚 sanyo 山陽 ▼What about a Autorace? (ENGLISH) ▼About AutoRace (ENGLISH) AutoRace is competition racing run around the asphalt oval ci […]
単語をならべかえて英文を完成させよう(レベル5)「don't I recall saying that」「そんなことを言った覚えはない。」#英語学習 | ならべかえ 英語 リスニング
分類問題の予測結果の評価指標（Accuracy, Precision, Recall, F値, AUC）について整理してみた - Ledge Tech Blog
こんにちは。レッジインターン生の大熊です。 今回は分類問題のタスクにおける予測結果の評価指標について、代表的なものをピックアップして書いていきます。 評価指標は各タスクに合わせて設定しなければならず、またその評価値の閾値も個別に設定することが多いです。 本記事を評価指標の選定の参考にしていただければ幸いです。 分類問題における正解・不正解のパターン 分類問題における実測値と予測値の関係性は以下のマトリクスで表現できます。 正（実測） 負（実測） 正（予測） TP FP 負（予測） FN TN TP：True Positive。実測値と予測値の両方が正であったもの。 FP：False Positive。実測値が負なのに、誤って正と予測値したもの（誤検知、偽陽性）。 TN：True Negative。実測値と予測値の両方が負であったもの。 FN：False Negative。実測値が正なのに、
という感じの表(混同行列というらしい)が出てきて、いろいろ説明されていますが 陽性/陰性とかPositive/Negativeとか言われても、いまいちピント来きません！！！ ということでいろいろ調べていたら、以下のブログにとてもわかりやすく説明されていた。 https://towardsdatascience.com/data-science-performance-metrics-for-everyone-4d68f4859eef 備忘もかねて、この記事にまとめます！ ケース ある医者が透析している患者が来週中に入院するか/しないかを予測する 医者の予測結果をベン図にすると以下のようになります。 入院すると予測 True Positives(TP) : 本当に入院した => 予測は正解 False Positives(FP) : 入院はしなかった => 予測は不正解 入
Windows 11の新機能「Recall」はあなたの画面を常に監視している（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース
マイクロソフトはWindows 11の新機能「Recall（リコール）」を発表した。この機能はユーザーが過去に見た情報をいつでも遡って見ることができるように、数秒ごとにパソコン画面のスクリーンショットを残し、その後、同社のAIがそれらのスクリーンショット内の情報を処理し、3カ月間検索、アクセスできるようにするというものだ。 プライバシー保護の活動家たちはこの発表に危機感を募らせた。直接的な不安は、マイクロソフトがユーザーの行動にアクセスできることだが、CEOのサティア・ナデラは、データは暗号化されてデバイス内にのみ保存され、外部には一切送信されないことを強調して心配するユーザーたちを安心させている。 しかし、この発言も本機能に対する批判を止めることはなかった。もう1つの大きな懸念は、もしハッカーがパソコンに侵入したら、真っ先にRecallを見に行きユーザーが何をしていたかの正確な履歴を手に
こんにちは、Choimirai School のサンミンです。 0 はじめに前回の note でライトナーシステムを紹介した際に、Active Recall/Retrieval と併用すると一層高い効果が期待できると話をしましたので今回の note ではアクティブ・リコールについて詳しく紹介します。 1 記憶の仕組み学習の究極的な目標は学んだ内容を長期記憶に保存し、既知の知識と繋げることです。 しかしながら、今日学んだ内容は、その日のうちに40%を忘れて、翌日には40%の内容しか覚えることが出来ません。 こうしてすぐ忘れてしまうのは学んだ内容が長期記憶に保存されてないからです。新しい情報が長期記憶に保存されるまでのステップは、 ・STEP1 まずは、Working Memoryへ保存 ・STEP2 そのあと、重要だと思われる、或いは親近感がある内容は短期記憶へ移動 ・STEP3
15-inch MacBook Pro Battery Recall Program - Apple Support
Please enable JavaScript in the browser to submit this information. Apple has determined that, in a limited number of older generation 15-inch MacBook Pro units, the battery may overheat and pose a fire safety risk. Affected units were sold primarily between September 2015 and February 2017 and product eligibility is determined by the product serial number. Customer safety is always Apple's top pr
Quest 2をご購入いただいたお客様へのお知らせ
IMPORTANT SAFETY NOTICE: ACTIONS REGARDING QUEST 2 REMOVABLE FOAM FACIAL INTERFACE Oculus has recently taken actions in response to a very small percentage of users reporting a generally mild skin irritation where the foam portion of the Quest 2 facial interface rests on the skin. The safety and comfort of every customer is our top priority. As part of this commitment we are now offering a free si
各クエリに対しそれぞれ上位 k 個の予測を出すようなシステムを評価する指標をまとめます。 Recall@k 各クエリに対して、上位 k 個の予測に含まれる正解数が、総正解数のうちどの程度の割合含まれているかを計算します。そして最後にクエリ全体で平均を取ります。 MRR (Mean Reciprocal Rank) 各クエリ i の予測を上から見たときに最初に正解が出てきた時の順位を rank_i とします。それに対して、以下のような式を計算します。 MRR = \dfrac{1}{|Q|} \sum_{i=1}^{|Q|} \dfrac{1}{rank_i} なお、予測に正解が一つも含まれない場合は \dfrac{1}{rank_i} = 0 とします。 MAP (Mean Average Precision) まず、Average Precision について説明します。これは y_j
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Active Recall - Learn anything. Forever.
PCの操作履歴をすべて記録してAIで履歴検索するWindowsの新機能「Recall」の安全性をイギリス当局が調査
「Copilot+ PC」で使える新しいAI機能を一挙紹介！ 注目は時を戻せる「Recall」／オンデバイスAIアプリは「Copilot Runtime」を利用して開発
don't I recall saying that | ならべかえ 英語 リスニング
Accuracy/Recall/Precisionってややこしくない?? - Qiita
記憶の定着に効果絶大な、 Active Recall/Retrieval 法とは？｜Sangmin Ahn
Quest 2 Removable Foam Facial Interface Recall
CoronaHeadsUp on Twitter: "South Korea: Avian influenza virus detected in cat food. South Korea's agriculture ministry said it has detected an H5 avian influenza (AI) strain in cat food, and ordered its manufacturer to recall and destroy the affected prod
Oculus Quest 2 Recall for Facial Interface Issues
レコメンド指標の整理: Recall@k・MRR・MAP・nDCG
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