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  • Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019

    本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。

    • Japanese research is no longer world class — here’s why

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        Japanese research is no longer world class — here’s why
      • 恋愛の壁、結婚の壁 : ソーシャル・キャピタルの役割 | CiNii Research

        type:Article この論文では、人びとが恋愛をどのようにはじめて、それを結婚にどう結びつけているのかを、ソーシャル・キャピタルの視点から検討する。そうした恋愛の壁と結婚の壁における社会的格差を分析することで、家族形成プロセスを解明し、少子化防止にどのような支援が必要かをかんがえる。そこで、ランダムサンプリング調査によって恋愛経験を計量的に測定した。その結果、恋愛の壁をこえて恋人と交際するのに教育や職業といった社会階層は影響をもたず、恋愛はすべての人に平等にひらかれていた。それよりむしろ、成人前の友人関係、部活動、恋人といったソーシャル・キャピタルがその後の交際人数を増加させた。さらに、交際人数が多ければ、とりわけ1人とでも付きあったことがあれば、結婚の壁を乗りこえるチャンスがふえた。これらの結果は、ソーシャル・キャピタルを蓄積することが、恋愛経験や家族形成に役だつことを示唆する。

        • クラウド市場でアリババがIBMを抜き去り、AWS、Azure、Google、アリババの4強が明確に。2020年第4四半期、Synergy Research Groupとcanalys

          クラウド市場でアリババがIBMを抜き去り、AWS、Azure、Google、アリババの4強が明確に。2020年第4四半期、Synergy Research Groupとcanalys クラウド専門の調査会社Synergy Research Groupは、2020年第4四半期のクラウドインフラに関する調査結果を発表しました。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたものと同社は定義しており、この1年で市場全体が35%成長し、市場規模は約37ビリオンドル(370億ドル、日本円で約4兆円)に拡大しました。 アリババがIBMを抜き去って4位に 主要なクラウドベンダのシェアを見ると、Amazon Web Services(AWS)が約32%で首位。次がマイクロソフトで約20%。Googleや約9%で3位、4位にはアリババが約6%で位置しています。 5位にIB

            クラウド市場でアリババがIBMを抜き去り、AWS、Azure、Google、アリババの4強が明確に。2020年第4四半期、Synergy Research Groupとcanalys
          • 国内パブリッククラウド市場、トップはAWS、2位はマイクロソフト、3位は富士通がGoogleを上回る。Synergy Research Group

            調査会社のSynergy Research Groupは、2019年第4四半期における日本や中国を含むアジア太平洋地域のパブリッククラウド市場に関する調査結果を発表しました。 これは各パブリッククラウドのIaaSとPaaSの売り上げをベースに比較したもの。 日本の国内市場を見ると、トップはAmazon Web Services(AWS)、2位はマイクロソフトと、グローバル市場での順位通りになっていますが、3位にはGoogleを上回って富士通がランクインしています。 そして4位にGoogle、5位にNTT、6位にソフトバンクと、3位以下に国内ベンダが顔をだしている点が特徴でしょう。 中国市場は日本以上に国内ベンダが強さを見せています。1位がアリババ、2位がテンセント、3位がバイドゥ、4位はシンネットが運営するAWSのサービス、そして5位にチャイナテレコム、6位がチャイナユニコムとなっており、

              国内パブリッククラウド市場、トップはAWS、2位はマイクロソフト、3位は富士通がGoogleを上回る。Synergy Research Group
            • 新規事業を加速させるリサーチ術/ Research tips for new biz creation

              ビザスクさんにお誘いいただき、企業内新規事業担当者の方などに向けて、リサーチに関するお話をしました。 https://visasq.co.jp/seminar/research0728 調査、正しく使うと楽しいし、ためになるよ、というお話をしています。 30分くらいでお話したので、同じような講演ニーズがあればぜひまたお知らせください :-) info@cobe.work

                新規事業を加速させるリサーチ術/ Research tips for new biz creation
              • 現役テスト(QA)エンジニアが仕事内容について説明してみる。 - GMO Research & AI Tech Blog

                いやー、今年のアニメも面白いな~ ひぐらしのなく頃に~業~ もやり始めたし、次回も視聴してからでいいか、ブログ書くの。締め切りいつだっけ。まだ先だろうきっと・・・。 ん?誰か来たかな。 どうぞー。 /|∧_∧| ||. (・ω・#´|  <記事終わったの?、ねえもう納期なんだけど。 ||oと.  U|   納期守って言ったよな? あぁぁん? || |(__)J| ||/彡 ̄ ガチャ げっ!・・いや、 あ、 はい。どうも、編集長の益山氏。どうしたんですか。こんな早朝から。。 え?・・・なに?ブログ?締め切り?( ^ω^)・・・ あーーうん、うん 書いてるよ。ちゃんと。 はっはっ・・・へぇあっ。 益山氏「嘘だっっ!!」・・・ やべぇ・・バレてる。。。 はい? え?納期間に合わないだろだって?! はっ!はっ!はっ!いやいや間に合いますって。 ・・ん?益山氏、いまどこから、それ出した。え?家から

                  現役テスト(QA)エンジニアが仕事内容について説明してみる。 - GMO Research & AI Tech Blog
                • うおぉ、今日、またしても激ヤバなAIをグーグルが発表してた!テキストから画像を生成するAI技術の発展が早すぎる。驚くべきことに、この画像はすべて下のテキストから生成されたものである。Parti:Pathways Autoregressive Text-to-Image(200億パラメータ) (pdf)https://gweb-research-parti.web.app/parti_paper.pdf

                    うおぉ、今日、またしても激ヤバなAIをグーグルが発表してた!テキストから画像を生成するAI技術の発展が早すぎる。驚くべきことに、この画像はすべて下のテキストから生成されたものである。Parti:Pathways Autoregressive Text-to-Image(200億パラメータ) (pdf)https://gweb-research-parti.web.app/parti_paper.pdf
                  • IaaS+PaaSクラウド市場、AWSの首位ゆるがず。AWS、Azure、Google、Alibabaの上位4社で市場の7割超。2019年第3四半期、Synergy Research Group

                    IaaS+PaaSクラウド市場、AWSの首位ゆるがず。AWS、Azure、Google、Alibabaの上位4社で市場の7割超。2019年第3四半期、Synergy Research Group この1年で同市場全体は37%成長していると報告されていますが、そのなかでAmazon Web Services(AWS)は約40%のシェアをほぼ下げることなく維持し、引き続き他社を大きく引き離した首位の座にいます。 そのAWSを追い上げるのがマイクロソフトで、2019年第3四半期の時点で20%弱のシェアを保持。それに続く10%弱のシェアがGoogle、6%程度がAlibabaとなっています。 高い成長率を保ち続けるこの市場で上位4社がシェアを維持もしくは上昇させ続けるということは、それ以外の多くのクラウドベンダがシェアを失っていることを意味しています。 上記のグラフのグレイの点線(Others)は

                      IaaS+PaaSクラウド市場、AWSの首位ゆるがず。AWS、Azure、Google、Alibabaの上位4社で市場の7割超。2019年第3四半期、Synergy Research Group
                    • Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2023

                      本書は京都大学の全学共通科目として実施されるプログラミング演習(Python)の教科書として作成されたものです. 2023年度版では2022年度版での誤植などを修正し,読みにくい文章などを改訂し,2022年の授業の中で補足した説明などを追記しました.また,3章で例題として取り上げた平方根の計算については4章として独立させ加筆しました.また,制御構造の章(6章)ではPythonプログラムの終了について追加し,7章までの力試しの課題としていくつかの演習問題を8章として追加しました.さらに,タートルグラフィクスの章(10章)ではタートルの形の定義の方法を追加するとともに,11章ではtkinterの導入のための簡単な例題を追加て記述を見直すとともに,ウィジェットでの画像表示を追加しています.19章では関数呼び出しの中で生じるエラーについての例を追加しました. ソースコードの記載にK2PFEフォント

                      • Clubhouseを支えている技術とアーキテクチャ、セキュリティについて - LayerX Research

                        #LayerX_Newsletter 2021-02-19 TL;DR Clubhouseは極めてシンプルなアーキテクチャ 音声データはAgoraを、リアルタイム性の高い情報の扱い(ルームの中など)はPubNubを利用 音声データが暗号化されていないなどセキュリティ面での課題も多い Clubhouseは招待制の音声配信SNSで、2020年Aplha Exploration社が開発したこのサービスは、つながりがある人同士でラジオ放送のように自由に会話を楽しんだり、興味ある人はその会話を傍聴、さらには会話に飛び入り参加もできる特徴がある。2021年に入り世代・国籍・性別を問わず爆発的人気となっており、日本では2021年1月からスタートアップ界隈を中心に一気に話題が広がっている。また、テスラの創業者や有名人・著名人などが利用しはじめたことで大きな注目を浴びた。今回はClubhouseはどのような

                          Clubhouseを支えている技術とアーキテクチャ、セキュリティについて - LayerX Research
                        • Roam Research – A note taking tool for networked thought.

                          As easy to use as a word document or bulleted list, and as powerful for finding, collecting, and connecting related ideas as a graph database. Collaborate with others in real time, or store all your data locally.

                            Roam Research – A note taking tool for networked thought.
                          • Zoomが安定したサービスを提供している方法について調べてみた - GMO RESEARCH Tech Blog

                            初めまして、システム部の劉(りゅう)です。 今はGMOリサーチのクラウドパネルのシステム連携などを対応しています。2014年入社以来、海外リモートワークや産休育児休など経験して、現在も時短で勤務させていただいています。 先日4/2(金)、GMOリサーチのオンラインテックカンファレンスが開催されました。 私は「Zoomが安定したサービスを提供している方法」についてのLT(Lightning talk)を発表しましたので、今日はブログのほうでも同じ内容を共有させていただこうと思います。 Zoomの利用者は約5ヶ月で30倍に 2020年、新型コロナウイルス の影響で、世界中で在宅勤務のニーズが急増しました。 そこで色々なオンラインツールやウェビナーが大活躍しています。 その中で、Zoomは特に注目されており、プライベートの繋がりから、仕事の場面まで広く活用されています。 弊社でも、日々Zoomミ

                              Zoomが安定したサービスを提供している方法について調べてみた - GMO RESEARCH Tech Blog
                            • Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 - Preferred Networks Research & Development

                              Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:

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                              • Microsoft Research、データ可視化アプリケーション「SandDance」をGitHubに

                                Microsoft Researchは現地時間10日、データ可視化Webアプリケーション「SandDance」をOSS化し、新たにJavaScriptやReactで動作する形でGitHubに公開したことを公式ブログで発表した。 公式ブログより 「SandDance」は、Microsoft ResearchのSteven Drucker(スティーブン・ドラッカー)氏とRoland Fernandez(ローランド・ヘルナンデス)氏が開発を率いるWebベースで動作するBIツールで、2011年の発表以来、機能向上を重ねている。公式Webには数千から数万の単位を持ついくつかのサンプルデータソース(BabyNames、CofeeSales、Colleges、DemoVote、Sales、Titanic)が設置されており、グリッド、コラム、分布(Scatter)、密度(Density)などのアイコンをク

                                  Microsoft Research、データ可視化アプリケーション「SandDance」をGitHubに
                                • Elicit | The AI Research Assistant

                                  Automate time-consuming research tasks like summarizing papers, extracting data, and synthesizing your findings.

                                    Elicit | The AI Research Assistant
                                  • GitHub - sickcodes/Docker-OSX: Run macOS VM in a Docker! Run near native OSX-KVM in Docker! X11 Forwarding! CI/CD for OS X Security Research! Docker mac Containers.

                                    You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                      GitHub - sickcodes/Docker-OSX: Run macOS VM in a Docker! Run near native OSX-KVM in Docker! X11 Forwarding! CI/CD for OS X Security Research! Docker mac Containers.
                                    • Kubernetesにおけるコンテナ起動時間高速化に向けた検討 - Preferred Networks Research & Development

                                      本投稿はPFN2022 夏季国内インターンシップに参加された江平智之さんによる寄稿です。 はじめに PFN2022 夏季国内インターンシップに参加していた江平智之です。現在修士1年で、大学では分散システムやクラウド技術について研究しています。 今回のインターンシップでは、「JP04. Kubernetesにおけるコンテナ実行環境の改善」というテーマでコンテナ起動時間の高速化に取り組みました。 背景 PFNでは機械学習基盤としてKubernetesクラスタを使用しており、リサーチャやエンジニアはKubernetesクラスタ上のPod内で機械学習やシミュレーションなどの計算を行っています。スケジューラによってノードにアサインされた後にPod内にコンテナが起動されますが、ノード上にコンテナイメージのキャッシュがない場合にコンテナ起動が遅いという問題がありました。計算はPFNの研究開発における主要

                                        Kubernetesにおけるコンテナ起動時間高速化に向けた検討 - Preferred Networks Research & Development
                                      • 【2020年版】ブログで使える商用利用OKなフリー素材36選を現役デザイナーがおすすめする - GMO Research & AI Tech Blog

                                        デザイナーのハシモトです。 今日は、<フリー素材配布サイト>をご紹介します。 資料に、ブログに、SNSに、テレワーク中のビデオ会議バーチャル背景にぜひご活用ください! また、現在コロナウィルスの影響もあり、各素材サイト マスク ウィルス 手洗い・うがい ソーシャルディスタンス STAY HOME オンライン飲み会 TAKE OUT …などを扱う素材が多くみられました。 この状況で無料で提供してもらえることはとてもありがたいですね。 フリー素材を使用する上での注意点 利用規約をしっかり確認し適切に利用する! 超重要です。 今回の記事で一番重要です。 「フリー素材」と聞くと、”フリー”=”なんでも自由に使えるもの”と勘違いしそうになりますが、各サイト、各作品によって利用規約が違います。 作者の方々を尊重する意味でも、きちんと規約を確認し適切な利用をしましょう。 「フリー素材」の利用制限・条件付

                                          【2020年版】ブログで使える商用利用OKなフリー素材36選を現役デザイナーがおすすめする - GMO Research & AI Tech Blog
                                        • 脅威インテリジェンスにおけるIPアドレスの取扱 GDPR対個人情報保護法(令和2年改正法-個人関連情報) - IT Research Art

                                          脅威インテリジェンスにおけるIPアドレスの取扱 GDPR対個人情報保護法(令和2年改正法-個人関連情報) 2021.10.1 GDPR, データ保護/プライバシ, 情報セキュリティ, 情報共有, 通信の安全/プライバシ 投稿者: Ikuo ネットワークに攻撃を仕掛けているものがいて、そのIPアドレスがわかっているとしたときに、そのIPアドレスをネットワーク管理者間で共有したり、また、顧客に脅威インテリジェンス情報として共有することは、各国においてデータ保護法制の関係で問題ないのでしょうか。データ保護論者は、そのようなIPアドレスを共有するときに、攻撃者の同意をとならなければならないとかいわないよね、という問題があります。 まずは、論点として、IPアドレスって「個人情報」なの、「個人データ(Personal Data) @GDPR」なの?という問題です。 以下、便宜上、個人データと呼びます。

                                            脅威インテリジェンスにおけるIPアドレスの取扱 GDPR対個人情報保護法(令和2年改正法-個人関連情報) - IT Research Art
                                          • グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSとAzureの差が9ポイントにまで縮まる。2023年第1四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果

                                            グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSとAzureの差が9ポイントにまで縮まる。2023年第1四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果 調査会社のSynergy Research GroupとCanalysは、2023年第1四半期時点のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアをそれぞれ発表しました(Synergy Research Group、Canalys)。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたもの。 両社の調査結果ではいずれも過去1年のクラウドインフラ市場の成長率を20%前後としており、これまで30%前後という高い成長率で推移してきたクラウド市場が、世界的な不景気の影響を受けて急速に減速していることが示されました。 AWSとAzureのシェアの差が2桁を切って9%に そうした中で、2023年第1四半期の

                                              グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSとAzureの差が9ポイントにまで縮まる。2023年第1四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果
                                            • Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2021

                                              本書は京都大学の全学共通科目として実施されるプログラミング演習(Python)の教科書として作成されたものです. 2021年度版では2020年度版での誤植などを修正し,読みにくい文章などを改訂し,2020年の授業の中で補足した説明などを追記しました.また,2020年度版では10章に置いていたリストの紹介を4章に移動し,リストを対象とするfor文の扱いを見直しています.これまでの授業実践に参画いただいた岡本雅子先生に本書の改訂から新たに共著者として加わっていただきました. 2021年度版ではソースコードの記載に新たに開発したK2PFEフォントを用いています. K2PFEフォントは著者のうち喜多と京都市立芸術大学教授,辰巳明久氏,同非常勤講師,楠麻耶氏,京都大学助教,元木環氏との共同研究により開発いたしました.また,同フォントの開発は,一部,科研費-学術研究助成基金助成金(課題番号21K028

                                              • 薬剤調合クリッカー『Idle Research』Steamなどで無料配信され盛り上がり模様。放置で楽しむインフレの快楽 - AUTOMATON

                                                ホーム ニュース 薬剤調合クリッカー『Idle Research』Steamなどで無料配信され盛り上がり模様。放置で楽しむインフレの快楽 デベロッパーのCryptoGroundsは8月1日、『Idle Research』をPC(Steam/itch.io)およびAndroid/iOSとブラウザ(CrazyGames)向けに配信開始した。基本プレイ無料で、Steamでは早期アクセス配信としてのリリースとなっている。 『Idle Research』は、薬剤調合によりエネルギー(Energy)を生み出す、いわゆるクリッカー/放置系ゲームだ。本作の主な目的は、とにかくエネルギー生産量を高めること。プレイヤーは最初に、赤い薬剤の入ったフラスコを研究・生産可能。赤いフラスコからは、稲妻マークで示されるエネルギーが発生する。最初期は地道にクリックしての赤フラスコ生産となるものの、すぐにインフレへの道が始

                                                  薬剤調合クリッカー『Idle Research』Steamなどで無料配信され盛り上がり模様。放置で楽しむインフレの快楽 - AUTOMATON
                                                • Google Researchの神資料を読み解いてみる①【Deep Learning Tuning Playbook】 - Qiita

                                                  はじめに 研究しなきゃなのはわかってるが何から始めればいいんだ、とりあえずでモデル組んだけどまともに動かん。なにがダメなのか分からねぇ、どこをどういじれば何がどう変わるんだ、、、と日々悲鳴をあげている中、Google Researchの研究者による、Deep Learning Tuning Playbook( https://github.com/google-research/tuning_playbook )が公開されました。 どうやら深層学習ネットワークをチューニングする際の考え方やら注意点を、Googleの神たちがまとめてくださっているようです。これは読んでおこうと思い、自分の読解とメモついでに和訳してみることにしました。 【注意】 翻訳アプリそのままではなく、一応多少自分なりに解釈して理解したいということで、一部抜けてたり言い回しが違ったり、そのまんま和訳になっているとは限りませ

                                                    Google Researchの神資料を読み解いてみる①【Deep Learning Tuning Playbook】 - Qiita
                                                  • 大学教育の「PDCA化」をめぐる創造的誤解と破滅的誤解(第2部) | CiNii Research

                                                    JaLC IRDB Crossref DataCite NDL NDL-Digital RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books CiNii Dissertations DBpedia Nikkei BP KAKEN Integbio MDR PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB 公共データカタログ ムーンショット型研究開発事業

                                                    • 化学反応におけるDeep learningの適用 - Preferred Networks Research & Development

                                                      近年様々な分野に対してDeep learningの応用が研究されてきています。 化学の分野でも物性値の予測モデルや、化合物の生成モデルの研究などが盛んになってきています。最近では、有機化合物の合成を行う際に必要な化学反応の予測をDeep learningで行うという試みが行われてきているのでその先行研究サーベイをしました。 サーベイ資料はこちらのSlideshareにアップロードしています。 問題設定:反応予測および逆合成経路探索 化学反応で、反応物 (reactant) AとBを触媒 (reagent) Cの下で反応させたときに 生成物 (product) D ができたようなプロセスは Reaction SMILES を用いると “A.B.C>>D” というように表すことができます。 ここで、 AとBとC から何ができるか? (答えはD)を予測する問題を順方向の反応予測問題と呼び、Dを作

                                                        化学反応におけるDeep learningの適用 - Preferred Networks Research & Development
                                                      • Microsoft、やっかいな「NuGet」の依存性競合を手軽に解決するツールを発表/開発ツール部門と「Microsoft Research」の共同開発

                                                          Microsoft、やっかいな「NuGet」の依存性競合を手軽に解決するツールを発表/開発ツール部門と「Microsoft Research」の共同開発
                                                        • 大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development

                                                          本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育工学の研究をしています。 インターンでは「機械学習技術の社会実装」をテーマに、LLM(Large Language Model)にドメイン知識を習得させることに取り組みました。様々な設定において、主に英語で学習されたモデルであるLLaMA2に対して日本語のデータでのFine-tuningを行い、LoRAやInstruction Tuning、ドメイン知識の習得に関する知見を得ることができたと思います。本記事では、そこで利用した技術の紹介と、日本語におけるドメイン知識の習得に関する実験、

                                                            大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development
                                                          • 【初心者〜上級者まで】2020年に読んだおすすめのPython本7冊を紹介 - GMO Research & AI Tech Blog

                                                            こんにちは! GMOリサーチ株式会社の向井と申します。 システム部でプログラマーをしています。 また、社内外問わず、勉強会の開催や運営などを行なっています。 みなさまはstay home期間、何をして過ごされていたでしょうか? 私は特に何もする事が無いので、家で本を読んで過ごしておりました。 特に集中して読んでいたのがプログラミング言語Pythonについての本です。 私自身Python歴は長いのですが、インフラのバッチ処理を作ったり、1モジュールで完結するようなプログラムしか作った事がありませんでした。 そこで、もう少しPythonについての理解を含めたいと思い、Stay homeを機に色々なPythonの書籍を読み漁ってみました。 また、最近社内でPyhton勉強会をしたのですが、そこでオススメのPythonの本があったら教えてほしいとのリクエストがあり。 そんな経緯から今回、ブログにオ

                                                              【初心者〜上級者まで】2020年に読んだおすすめのPython本7冊を紹介 - GMO Research & AI Tech Blog
                                                            • research!rsc: Coroutines for Go

                                                              This post is about why we need a coroutine package for Go, and what it would look like. But first, what are coroutines? Every programmer today is familiar with function calls (subroutines): F calls G, which stops F and runs G. G does its work, potentially calling and waiting for other functions, and eventually returns. When G returns, G is gone and F continues running. In this pattern, only one fu

                                                              • 脆弱性の開示の枠組を深く勉強したい人に-ワクチンの予約システムの報道に関して - IT Research Art

                                                                脆弱性の開示の枠組を深く勉強したい人に-ワクチンの予約システムの報道に関して 2021.5.19 情報セキュリティ, 脆弱性対応 投稿者: Ikuo 世間では、ワクチンの予約システムについて新聞社が、実際の接種券にはない架空の数字を入力しても予約可能だと報じたことに関して、脆弱性の開示の枠組を遵守すべきではないか、といういい方をする人もでており「脆弱性の開示の枠組」に興味が増しているように思います。そこで、この「脆弱性の開示の枠組」を正確に理解してもらうために基礎的なお話をまとめます。 ソフトウエアの脆弱性を不特定多数に開示する前に、そのソフトウエアの開発者に連絡することが求められていますという考え方は、いわゆる「協調的な脆弱性の開示(CERTのガイドを紹介しておきます-https://resources.sei.cmu.edu/asset_files/SpecialReport/2017

                                                                • PFNが提供する教育コンテンツについて - Preferred Networks Research & Development

                                                                  PFNフェローの丸山(宏)です。2月にプログラミング教育についてのブログを書きました。またそれに合わせて制作した教材を利用して、6月に弊社カフェテリアで、小学生を対象にした体験教室を開催しました。この体験教室については、丸山(史郎)がロボットカーの体験教室について、西澤が火星語翻訳を題材にした教材について書いています。今回、山梨大学と共同で、高専・大学学部向けの教材 ロボットカーで学ぶ深層学習の基礎 を開発しました。このブログでは、これら一連の教育関連の活動について、その意義と全体像をもう一度整理してみたいと思います。 また、付録に、現在PFNが提供する教育用コンテンツのリストがありますので、そちらもご利用ください。 古典的プログラミング 2016年に文部科学省が主宰する「小学校段階における論理的思考力や創造性、問題解決能力等の育成とプログラミング教育に関する有識者会議」は、議論の取りまと

                                                                    PFNが提供する教育コンテンツについて - Preferred Networks Research & Development
                                                                  • ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成 Preferred Networks Research & Development

                                                                    本記事は、2022年夏季インターンシッププログラムで勤務された早川知志さんによる寄稿です。 はじめまして。2022年度のPFN夏季インターンに参加した早川知志です。普段はオックスフォード大学で数学(確率論・数値解析)の博士学生をしており、確率測度の離散化やそれにまつわる理論や応用に興味があります。 今回は、大学でやっていることとは趣旨を変えて、深層学習のエンターテインメント応用として二次元キャラクターの学習・生成タスクに取り組みました。 学んだキャラクターのCLIP embeddingを用いた生成例 1. Motivation オリジナルのキャラクターを描くときに角度や表情を微調整するのには途轍もない労力が必要です。筆者はイギリスでのロックダウン以来趣味でイラストや漫画を描こうとすることが増えたのですが、その過程でこのことに気付きました。生成モデルの力を借りて今までに描いたことのない構図で

                                                                      ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成 Preferred Networks Research & Development
                                                                    • Bandai-Namco-Research-Motiondataset/README_Japanese.md at master · BandaiNamcoResearchInc/Bandai-Namco-Research-Motiondataset

                                                                      You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                        Bandai-Namco-Research-Motiondataset/README_Japanese.md at master · BandaiNamcoResearchInc/Bandai-Namco-Research-Motiondataset
                                                                      • 【ICLR2020採択論文】GANのなめらかさと安定性 - Preferred Networks Research & Development

                                                                        リサーチャーの南です。機械学習のトップ会議のひとつであるICLR2020に、2019年度PFN夏季インターンのCasey Chuさん、PFN技術顧問の福水健次教授と共同で書いた論文が採択されました。 Casey Chu, Kentaro Minami and Kenji Fukumizu. Smoothness and Stability in GANs. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020, to appear. 論文リンク 本記事では、上記論文の内容を簡単に紹介します。 背景: GANと安定化技術 周知のとおり、敵対的生成ネットワーク (GAN, [1]) はとても強力な生成モデルです。例えば、GANによって自然な高解像度画像を生成できることが知られています。下記は高解像度画像生成にお

                                                                          【ICLR2020採択論文】GANのなめらかさと安定性 - Preferred Networks Research & Development
                                                                        • 日本語LLMベンチマークと自動プロンプトエンジニアリング - Preferred Networks Research & Development

                                                                          大規模言語モデル (LLM) は日進月歩で進化しており、日本語の理解能力についても多くの言語モデルがしのぎを削っています。先日PFNからも、日英2言語を併せた能力で世界トップレベルの性能を示す言語モデルPLaMo-13Bを公開*しました。 一方で、LLMを実際のタスクに適用する場合には、事前学習モデルやファインチューニングによる改善もさることながら、プロンプトの違いが性能を大きく左右します。本稿ではプロンプトを自動的にチューニングすることによって、LLMの能力を最大限に引き出し、与えられた課題の精度をどこまで高められるのかを検証します。 * 本稿で解説するプロンプトチューニング技術は、PLaMo-13B公開時の性能評価には用いていません。 プロンプトエンジニアリングについて LLMを使ったチャットシステムでは、ユーザーからの問い合わせ内容を改変してLLMに入力することがあります。例えば、図

                                                                            日本語LLMベンチマークと自動プロンプトエンジニアリング - Preferred Networks Research & Development
                                                                          • ミャンマー語フォント『Zawgyi-one』の問題に直面した話 - GMO Research & AI Tech Blog

                                                                            システム部のはたです。 GMOリサーチには2年ぐらい前に入社して、主にシステム開発をやっています。 趣味は音楽鑑賞と旅行とキャンプで、焚火を見ながらお酒を飲んでのんびり過ごすのにハマってます。 今回は、ミャンマー語フォントの問題についてお話をしたいと思います。 GMOリサーチでは、国内だけではなく、海外ビジネスの展開にも力を入れており、2019年にはミャンマーへ進出し、リサーチサービスの展開を行ってきました。 そんな中、ミャンマー語のWebアンケートサイトを作ることになったのですが、ある問題に直面しました。それは「ミャンマー語のWebサイトの文字化け問題」です。 ということで、早速どんな事象が発生したのかご紹介していきます。 ◆ ミャンマー進出の背景 まず、ミャンマー進出の背景から簡単にご説明させていただきます。 弊社では生活者の方々の声を企業に届けること、そしてそのデータを企業のマーケテ

                                                                              ミャンマー語フォント『Zawgyi-one』の問題に直面した話 - GMO Research & AI Tech Blog
                                                                            • PFN の Kubernetes クラスタにおける Uninterruptible Sleep との付き合い方 - Preferred Networks Research & Development

                                                                              Preferred Networks エンジニアの坂田です。普段は社内向けの GPU サーバークラスタの運用管理の業務などをやっております。 先日、DevOpsDays Tokyo 2021 というイベントで、弊社 須田と一緒に PFN が Kubernetes を使って GPU クラスタを運用する中で経験してきた障害とその対応の自動化や、Kubernetes クラスタそのものの管理・アップグレードの自動化の取り組みについてご紹介しました。 SlideShare: PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021 本エントリでは、その中でご紹介した障害の事例の中から、コーナーケースとして対応に悩まされた Uninterruptible Sleep という状態に入ったプロセスの扱いについてご紹介します。 はじめに PFN のクラ

                                                                                PFN の Kubernetes クラスタにおける Uninterruptible Sleep との付き合い方 - Preferred Networks Research & Development
                                                                              • TOP500とGreen500:コンピュータの性能指標をどう読むか - Preferred Networks Research & Development

                                                                                1. はじめに 2020年6月22日深夜(日本時間)にリモート開催されたISC2020のTOP500セッションで、PFNが作った深層学習用スーパーコンピュータ、MN-3が21.11 GFlops/WのHPLベンチマークの実行性能をあげ、Green500ランキングで500システム中No.1になりました(写真1)。開発チームの一員として、ここに至るまでの苦労の連続を思うと、とても嬉しいです。 なお、同日発表されたTOP500, HPCG, Graph500, HPL-AIベンチマークでは、理研に設置された「富岳」システムが各々500システム中1位、68システム中1位、10システム中1位、2システム中1位と、1位を多数達成したことも、ポスト京プロジェクト(富岳と命名される前の名前)の前座プロジェクトや、システム評価にかかわったものとして嬉しく思います。 このBlogでは最近増えてきてちょっと混乱

                                                                                  TOP500とGreen500:コンピュータの性能指標をどう読むか - Preferred Networks Research & Development
                                                                                • 日中ネットワーク検証まとめ - GMO Research & AI Tech Blog

                                                                                  こんにちは。GMOリサーチシステム部の中村といいます。 今日は技術広報の益山さんに変わって、僕がテックブログを書いてみます。 少し世間話なのですが、最近は新型コロナウイルス(COVID-19)対策で在宅勤務が続いています。 連日報道される怖いニュースのせいで自分も過度に心配してしまい、スーパーで買ってきたビールやみかんも石鹸であらってたら、知り合いに「気でもふれたか?」と言われてしまいました。 安心した暮らしを送れるように、経済が落ち着くように、そして、自分を取り戻せるようにも、早くおさまってほしいなと思います。 それでは本題ですが、本ブログでは「日中間のネットワーク検証」について取り上げさせていただきます。 日中間のネットワーク通信方法が気になる方日中間、中国国内、それぞれの速度比較結果を知りたい方中国特有のネットワーク(Great Fire Wall)に興味がある方 上記に当てはまる方

                                                                                    日中ネットワーク検証まとめ - GMO Research & AI Tech Blog