大きい女の子は好きですか？ ■プレイ時間 一周5～30分 ■ゲーム紹介文 魔王によって呪いをかけられた姫様を救うため、旅に出ることになった勇者ハロルド。 これは勇者ハロルドではなく呪いをかけられた姫が、ハロルドを待ちきれず自分で魔王を倒しに行くお話。 エンディングは5種類用意してあります。 ■生放送など 歓迎します！特に報告などは必要ありません。 ■免責事項 個人の趣味活動のため、動作や内容について保証はありません。ご自身の責任にてご利用ください。 ■注意事項 スマートフォンによるタップ操作、並びにマウスでのクリック操作は想定していないため挙動がおかしくなる恐れがあります。 2週目以降エンディングはスキップが可能です。うまくいかない場合は端末を変更してください。 ■バグ報告など X（旧Twitter）：@natume0121 ■修正履歴 2024.2/29 同じイベントが2度繰り返される不

NTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャー と 目標設定」の登壇資料です。20分くらいの短いセッションなので網羅的ではありません 2. 吉羽龍太郎 / Yoshiba Ryutaro アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティング、インフラ構築自 動化、、組織改革を中心にオンサイトでのコンサルティングとトレーニン グを提供。Scrum Alliance認定スクラムトレーナー(Regional, CST-R) チームコーチ(CTC) / 認定スクラムプロフェショナル(CSP) / 認定スク ラムマスター(CSM) / 認定スクラムプロダクトオーナー(CSPO) 2

さまざまな数学的トピックをムービー形式で解説するサイト「3Blue1Brown」において、ChatGPTに代表されるAIを形作っている「Transformer」構造の心臓部「Attention(アテンション)」についての解説が行われています。 3Blue1Brown - Visualizing Attention, a Transformer's Heart | Chapter 6, Deep Learning https://www.3blue1brown.com/lessons/attention AIの中身と言える大規模言語モデルのベースとなる仕事は「文章を読んで次に続く単語を予測する」というものです。 文章は「トークン」という単位に分解され、大規模言語モデルではこのトークン単位で処理を行います。実際には単語ごとに1トークンという訳ではありませんが、3Blue1Brownは単純化して

クラフトワークのみなさんこんにちは。マシーナリーとも子です。今回は新発売のゲーム、『オメガクラフター』を遊んで紹介するぜ！ 本作はすっかりジャンルとして定着した、オープンワールドのサバイバルクラフトゲーム。 ゲームの舞台は「謎の妨害プログラムによって開発が難航中の新作ゲームの中」という入れ子構造な感じになっている。このゲーム内という設定が後述のユニークポイントにつながるフレーバーとなっているんだけども……。 つまり私はデバッガーなのか。ところでうっかり横長ディスプレイのフルスクリーンで遊んだのでスクショのアスペクト比がすごいことになってしまいました。見づらいのでこれ以降は適度にトリミングしますね。あしからず文／マシーナリーとも子 メーカーはディープラーニングの開発会社まず、本作の開発を行なったPreferred Networksはゲーム会社じゃなくて、AIのソフトウェア、AI専用のスーパー

深層学習の技術が著しく進歩した結果、コンピュータビジョンや自然言語処理、音声信号処理などの分野では深層学習モデルの性能が古典的な手法のを大きく上回っており、すでにスタンダードなアプローチになっています。 しかし、テーブルデータを扱うタスクにおいては、深層学習の有効性は明らかになっていません。本記事ではテーブルデータにおける従来手法と深層学習の比較論文のご紹介をしていきます。 背景近年、テーブルデータを扱う深層学習モデルも登場し、一部の論文では決定木ベースのモデルと同等かそれ以上の性能を示しています。しかし、私が実務で試す中では決定木ベースのモデルの方が性能が高く、学習と推論が速く運用コストでも優れているため、深層学習モデル採用には至っていません。 より一般的なテーブルデータのタスクにおける、決定木ベースモデルと深層学習モデルとの性能比較の文献を調べたところ、NeurIPS 2022で発表さ

１５００タイトル以上の歴史漫画を時代別に整理してリスト化し、それぞれの地域や時代ごとにどんな漫画作品があるのかわかるようにしています。 ここでいう歴史漫画とは、おおよそ１９７０年代以前の世界各地のいずれかの時代を舞台とした漫画作品のことです。歴史漫画の舞台となる地域としては日本を扱ったものが最も多いのですが、日本を舞台にした作品は膨大すぎて私が把握しきれませんので今のところ載せていません。 このサイトでは主に日本以外の国と地域を舞台とした歴史漫画作品を紹介しています。

サラリーマンは定時になっても終わらない業務をこなし、上司や同僚との望まない社内政治をのらりくらりとかわし、無意味に思える事務作業を延々と繰り返すという艱難辛苦に耐えながら日々を過ごしています。そんな日々のストレスが爆発してしまったサラリーマンが、社内のあらゆるものを破壊尽くすという無料でプレイ可能な横スクロールアクションゲームが「Rising Up」です。日々のストレスを発散するのにピッタリ(？)そうだったので、実際にプレイしてみました。 Rising Up by Erik H Jørgensen, Laurent Gehin, Nikolaj de Haan, hakhakhak https://twitwi.itch.io/risingup Rising Upがどんなゲーム化は以下の動画を見れば一発でわかります。 無料プレイ可能なブチ切れサラリーマンがすべてを破壊しつくす横スクロールア

鷹鳥屋 明 C103日曜 東カ49a شمس قمر بن كبسة @Shams_Qamar_JP トルコの会社よりケバブ生産工場の動画をいただいたのですが、工業的に大規模生産されている様は圧巻。 ちなみにケバブスライサー自体はトルコ製ですが制御はオムロン製。 「オムロンのコンピューターは非常に厳しい条件下でもしっかりケバブを切る。オムロンは不滅だ、大好きだ」 オムロン愛が強いw pic.twitter.com/N41kZyOyI8 2023-11-18 12:54:36 鷹鳥屋 明 C103日曜 東カ49a شمس قمر بن كبسة @Shams_Qamar_JP 星海社新書『私はアラブの王様たちとどのように付き合っているのか』著者。日本と中東でお仕事中、募集中。『中東で一番有名な大分県民』 انا شمس قمر بن كبسة الياباني هلالي ياباني و

先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿

「Google Colab」でLINEの「japanese-large-lm」を試したので、まとめました。 1. japanese-large-lm「japanese-large-lm」は、「LINE」が開発した36億パラメータの日本語LLMです。 2. japanese-large-lmのモデル「japanese-large-lm」では、次の3種類のモデルが提供されています。 ・line-corporation/japanese-large-lm-3.6b : ベースモデル ・line-corporation/japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft : 指示モデル ・line-corporation/japanese-large-lm-1.7b : ベースモデル 3. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) Colabの

＜第一部の古荒先生のセリフを改変した理由・作者の余談など＞ こちらに書いております ※説明文を入れる事のできないpixivでの公開は中止しました。漫画としては読みにくい形式（ブログ）ですいません。 当ブログで連載している漫画の概要は以下のまとめ画像をご覧ください。 市民病院 <<物語の概要>> <<第一部>>　医療事故篇　1話～55話 竹田くんという稀有の脳外科医が来て以降、脳外科患者に手術後、後遺症が次々に発生する。ついには臨床工学技士が「殺人行為に加担したくない」とボイコットを起こす。その後、脳外科の暴走はますます加速して行く。 <<第二部>>　野望篇　56話～106話 竹田くんは医療事故について古荒先生に全責任があるという内容の虚偽報告書を作成した。病院上層部も虚偽と知りながらそれを正式文書とした。 文書上で自分に責任が無い事を証明できたと思った竹田くんは、執刀解禁されない事にいら立

@nishio: あ、そうか、10年前からあったけど10年間の間に勢力を拡大したケースがあるからあんまり厳しく切らない方がいいのか(TypeScriptの登場が2012年、Rustの登場が2010年だった)

指定した音声ファイルを、楽器ごとのパートに分解してくれるソフトです。 音声ファイルをドラッグ＆ドロップで放り込むと、該当のファイルを ボーカル ベース ドラム その他（キーボード、ギター 等） ボーカル以外のインストゥルメンタル といった 5 つのファイルに分解してくれます。 処理を GPU（CUDA）で実行することもできます。

この記事はGoodpatch Advent Calendar 2022 18日目の記事です。 ソフトウェアエンジニアの 池澤です。 ここ最近はテクニカルディレクションとして仕事に関わることが増えました。その中で要件定義を作ったりデザイナーとエンジニアの橋渡しをする機会が多く、メンバーみんなが同じゴールを認識して制作できるようなより良い要件定義方法はないものかと探していました。 今回はそんな中で見つけたモダンな要件定義手法の一つ、RDRA（ラドラ）について、理解しやすくなるコツやカスタマイズしている内容についてお話しします。 なお、RDRAの詳細解説をするととても書ききれませんので、RDRA本体の詳細については公式サイト等をご参照ください。 RDRA（ラドラ）とは？ 概要 RDRAのバージョン これまでの要件定義でよくある問題 期待される要件定義の姿 公式サイト おすすめの学び方 実際のRD

全農広報部【公式】日本の食を味わう @zennoh_food JA全農 広報部の公式アカウントです。みなさんのごはんがちょっと楽しくなることを目指してつぶやいています。好きな食べ物は国産農畜産物、いま食べたいのはレンコンのきんぴら。ソーシャルメディアポリシーはこちら→zennoh.or.jp/publish/sns/so… zennoh.or.jp/index.html

TVアニメ版「平家物語」 → 映画「犬王」 → 古川日出男の小説「平家物語 犬王の巻」 と見て、ちょっと思いついたことがあるので増田に書き殴る。 【注意】 「犬王」および「平家物語 犬王の巻」に関するネタバレがあります↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 犬王に取り憑いている怨霊と、解呪の条件映画版「犬王」では、犬王に取り憑いているのは「平家の怨霊」である。まず平家の怨霊が犬王に取り憑く理由がはっきりしない。 そして物語の前半、犬王が踊りの技を身に着けるたびに呪いが解け、犬王の異形の身体が少しずつ正常に戻っていく、と本人が語っていた。 ところが物語の後半では、平家の逸話を題材にした演目を演じるたびに、呪いが解けて体が戻ることになっていた。この条件もよくわからない。 結局、不思議な呪いを不思議な条件で解いていく、不思議な話になっていた。 ここ

変な夢を見た。 夢の中で自分は「殺人大根」を売る行商に同行する見習いだった。 殺人大根というのは、食べると死ぬ大根だ。安楽死するために使われており、先のない病人とかが買い求める。 輪切りにして調理した状態で売っているので、買ったらすぐ食べられる。そして死ねる。 行商に同行しているという設定なのだが、行商の姿は見えないし声も聞こえない。まあ夢というのは理不尽なものだ。 さて、一軒の古い民家を訪れた。そこには老女が一人で住んでおり、重い病気を患っていてもう長く生きられないという。 このまま苦しむくらいなら、殺人大根を食べて楽になりたいというのだ。 こちらも商売なので、毎度ありがとうございます、とお代をいただいて大根を一切れ渡す。 行商と同様、老女の顔も見えないし声も聞こえない。私は軽い相貌失認の気があるためか、夢に出てくる人の顔が見えない（首から下しか視界に入らない）ことが多い。 しかし、老女

＊文字かすれ修正しました Developers summit 2022 発表資料です。 元ネタはこちらのnoteです。 https://note.com/miz_kushida/n/n103a7da460c5 Twitter https://twitter.com/miz_kushida