きになるなるなる

@iwate's bookmarks

  1. ある日突然理由もなくYouTubeに投稿できなくなることがあるという事例

    YouTube・Twitter・FacebookといったSNSにはポリシーがあり、ポリシー違反者にはコンテンツが投稿できなくなったりアカウントが削除されたりといった処理が行われます。しかし、このポリシー違反の判断には自動化されたシステムが利用されるため、誤ってポリシー違反と判断された人が正当な理由なく締め出されてしまうことも。あるセキュリティ研究者が、インターネット掲示板Redditで「正当な理由なくYouTubeでの投稿を禁じられ、しかもYouTubeと連絡が取れないため回復のめども立たない」という状態を明かしています。

    Edit/Delete

  2. 中国・龍芯、いかなるCPU特許にも抵触しない自主開発命令セット「LoongArch」（Impress Watch） - Yahoo!ニュース

    中国・龍芯中科技術有限公司の公式Weiboによると、同社が完全に自主開発したCPU命令アーキテクチャ「LoongArch」が、中国国内の知的財産を評価する第三者機関の評価を経て、信息技術応用創新フ

    Edit/Delete

  3. 損失関数（Loss function）とは？ 誤差関数／コスト関数／目的関数との違い：AI・機械学習の用語辞典 - ＠IT

    用語「損失関数」について説明。「正解値」と、モデルによる出力された「予測値」とのズレの大きさである損失値を計算するための関数を指し、例えば平均二乗誤差などの関数がある。

    Edit/Delete

  4. 日本語文法の形式理論 : 活用体系・統語構造・意味合成 (くろしお出版): 2010｜書誌詳細｜国立国会図書館サーチ

    Edit/Delete

  5. AMD、Zen 3に進化したグラフィック統合版「Ryzen 5000G」発表

    Edit/Delete

  6. 子どもの国民年金で節税し損ねた親の後悔、「自立を願って」が裏目に出た理由 | 老後のお金クライシス！ 深田晶恵 | ダイヤモンド・オンライン

    「子どもの国民年金保険料」に対する読者の関心の高さについて、当コラムの記事の反響で驚かされた。その反響のキーワードは「学生納付特例」と「社会保険料控除」の二つだ。そこで今回は、この二つを活用できるかどうかで節税効果や享受できる社会保障に大きな差が生まれることについて、詳しく解説したい。

    Edit/Delete

  7. EveryGo CAMP｜EveryGo｜Honda公式サイト

    Edit/Delete

  8. D言語で書かれたゲームをWASM経由でAppleTVやXboxに移植する実験

    Edit/Delete

  9. 電動キックボード規制緩和へ、一部で免許不要 有識者委: 日本経済新聞

    小型で電動走行する次世代モビリティー（移動手段）について、警察庁の有識者委員会は15日、法的位置づけや規制緩和の指針を盛り込んだ中間報告をまとめた。一部の電動キックボードは運転免許を不要にし、自動配送ロボットは歩道走行を解禁する。街中でのキックボードのシェアリングの普及や、宅配業界の人手不足解消に役立つ可能性がある。次世代モビリティーは海外で普及が進む一方、国内では法律上の扱いが不明確で道路交

    Edit/Delete

  10. 20210414 bluelight

    Edit/Delete

  11. TensorFlow 事例 : Coral を⽤いて回転寿司の会計を⾃動化するくら寿司

    Google から開発者のみなさま向けの情報をいち早くお届けするブログです。

    Edit/Delete

  12. ウサギ飢餓 | 稲毛の歯医者なら稲毛エルム歯科クリニック 長尾周格院長による新しいコンセプトの予防歯科、治療を行っています。

    Edit/Delete

  13. ImprovMX — Free email forwarding

    Set up email forwarding in seconds and start receiving and sending emails with your domain name. Absolutely free. No registration. 24/7 Support.

    Edit/Delete

  14. ory/keto

    Open Source (Go) implementation of "Zanzibar: Google's Consistent, Global Authorization System". Ships gRPC, REST APIs, newSQL, and an easy and granular permission languag...

    Edit/Delete

  15. Home-Built STM | Dan Berard

    Scan Head STM Tips Vibration Isolation Electronics Software Scans Image Gallery Useful Links This project is my attempt to build a low-cost scanning tunneling microscope (STM) capable of atomic res…

    Edit/Delete

  16. 電子顕微鏡のページ

    Edit/Delete

  17. 電子顕微鏡の作り方 ｜ テクネックス工房

    子どもから大人まで親しみやすいサイエンスを目指し、テクネックス工房は理科学機器の開発から販売までをトータルに行っています

    Edit/Delete

  18. GPT-3の真価を引き出す方法 : Promptプログラミング

    3つの要点✔️ GPT-3におけるfew-shotの問題点✔️ GPT-3は本当は何を学習しているのか？✔️ GPT-3が学習した機能を本当に引き出す方法を提示Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigmwritten by Laria Reynolds, Kyle McDonell(Submitted on 15 Feb 2021)Comments: Accepted to arXiv.Subjects: Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI)code： はじめにGPT-3は少数サンプル(Few-shot)のpromptを使う事で、様々な言語タスクに対して最高水準の結果を達成しました。しかし、自己教師学習型言語モデルから特定の学習結果を抽出する際には、fine-tuningや Few-shot形式よりも、promptの方が効果的である可能性があります。GPT-3の論文タイトル(Language models are few-shot learners)が示すFew-shot形式の有効性に反して、GPT-3は実行時に実際にはタスクを学習していないと考えられます。Few-shotの主な機能は、メタ学習をしているのではなく、すでに学習されたタスクをモデル内から見つける事なのです。サンプル無しで、Few-shot形式以上のパフォーマンスを引き出す事が出来るpromptを示す事によって、これを証明します。 Few-shot prompt の精査GPT-3の精度は、0-shot(自然言語による説明のみ)、1-shot(1つの正解例)、n-shot(n個の正解例)、それぞれのpromptタスクで評価されました。その結果、GPT-3は例が多いほどパフォーマンスが向上する事が判明しました。0-shotの場合は、ほとんどn-shotの半分未満の精度である事が分かりました。

    Edit/Delete

  19. 一人の技術系スタートアップの背後にあるアーキテクチャ

    As grandiose as the title of this article might sound, I should clarify we’re talking about a low-stress, one-person company that I run from my flat here in Germany.

    Edit/Delete

  20. トンネル領域で粒子を見つけたら、その足らなかったエネルギーはどこから来たのか？ - Quantum Universe

    Edit/Delete