猫でも分かるのページ一覧
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一九一剖[II
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中1
)ぃ中堅企業の分析データ
中小・中堅企業の分析には、 ROB
事業法人デ‑1'ベースにおいて最大限利用可能な2000
年度 ~2009 年度の 10 年間のステ-1'ス(債務者区分)情報を利用し、ステ-1'ス認...
愛玩動物看護師国家資格の概要
●令和元年６月に制定された愛玩動物看護師法により、新たな国家資格「愛玩動物看護師」が
誕生しました。
●愛玩動物看護師国家試験に合格し、登録を行うことで、愛玩動物看護師になる...
#Ltech
LIFE WILL 感情解析エンジン 5
感情解析結果の算出
ユーザー/市区町村ごとにデータを足し上げ、
最大値となったものが
「代表する感情」
テキスト
驚き
私は感情から家を探します
1.75
として設定される...
３．文学館
―
後 た
文
夏 森高 斎 長徳 武谷 北吉 若石 柳岩三 北 永 田 高正 鈴伊 島 薄一 夏窪 蒲 上 期 と
年 藝 永目 鷗村 藤 塚田 者崎 原井 山川 田野木 原 井 山 浜宗 木藤 崎 田九 目田 原 田
え
代 新 日...
攻
城
団
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(
城山の南東の駐車場より。金刀比羅、愛宕、秋葉の三つの神社を
辿って直線的に延びる登城道は若干斜度が大きく一部滑りやすそうな
箇所があります。約20分で主郭です。主郭は土壇上に城址碑があ...
自己紹介
コミュニティマネージャー
UiPath 株式会社
兼
兼
兼
兼
MVP事務局
パートナーマーケティング
テクノロジーアライアンス
サービスパートナー
2019年4月16日～
ユーザーコミュニティ UiPath Friends の...
検出精度
データセット種別
●
70.1%
69.2%
非ダジャレ (n=5060)
91.0%
98.5%
小数点第二位を四捨五入している
ダジャレデータセットは以下より収集
https://dajare.jp/ranking/
https://dajareshuu.web.fc2.c...
検出精度
データセット種別
●
70.1%
69.2%
非ダジャレ (n=5060)
91.0%
98.5%
小数点第二位を四捨五入している
ダジャレデータセットは以下より収集
https://dajare.jp/ranking/
https://dajareshuu.web.fc2.c...
2. 質問応答
2.1. 質問応答手法の分類
ファクトノイド型
⚫
名称や数値など事実に基づく正答を
求める質問応答
「東海道新幹線の最高速度は時速何kmか？」
知識ベースに基づく質問応答
情報検索に基づく質問応...
自己紹介
• 名前：植岡 和哉（かっくん）
• SNS: @fromkk (X, note, GitHub, Qiita, Zenn, etc…)
• フリーランスのiOSデベロッパー
• 埼玉県所沢市に中古マンションを購入・リノベーションして住
んでいます
• 猫が...
自己紹介
• 名前：植岡 和哉（かっくん）
• SNS: @fromkk (X, note, GitHub, Qiita, Zenn, etc…)
• フリーランスのiOSデベロッパー
• 埼玉県所沢市に中古マンションを購入・リノベーションして住
んでいます
• 猫が...
実験：データセットNeRFCD
l 変更前と変更後の 2 つのショットの動きの軌跡は、できるだけ類似させ10種類のデータを作成
l 学習にはそれぞれの種類について、120ペアの画像を、テストには10ペアの画像を使用
8つの...
【DL輪読会】C-NERF: Representing Scene Changes as Directional Consistency Difference-based NeRF”の#P15
検出精度
データセット種別
正解率
正解率
(長文無視)
ダジャレ (n=1532)
70.1%
69.2%
非ダジャレ (n=5060)
91.0%
98.5%
小数点第二位を四捨五入している
ダジャレデータセットは以下より収集
https://daja...
示す。
嚙み砕いた説明
Forward Methodは、ニューラルネットワークにデータを流し込み、最終的な予測を得
るための手続き。例えば、画像認識のタスクにおいて、画像データをネットワークに
入力し、猫や犬などのラ...
嚙み砕いた説明
fit は、モデルを「訓練」する作業と考えることができる。データを使ってモデルに
学習させ、そのデータに対してどれだけうまく予測できるかを確認する
具体的には、例えば画像認識のモデルを考え...
3.2 画像の高解像度化（Super-Resolution）
SRGAN（Super-Resolution GAN）:
低解像度の画像を高解像度に変換する技術。
例: ぼやけた画像をくっきりさせる技術（古い写真の復元など）。
3.3 テキストから画像を生...
Lightning
Talk
自己紹介
金子 哲也
船橋市在住
前職の上司に胡蝶蘭を送った
ときの図。胡蝶蘭高すぎ！
⚫ 2020年1月から現職。
⚫ 前職はITコンサルタント。ITインフラ
系プロジェクトの推進管理、アウト
ソーシ...
12
word2vecによるベクトル化（分散表現）
• 単語の「同じ」や「近しい」を表現するにはどうしたらいいか？
• 単語を多次元上の点だと考え、その点の間の距離を考える
• 同じような使われ方をしている単語は、近し...
会社・自己紹介
ハウス食品グループ本社
UiPath 3年目（ＲＰＡ導入８年）
ＣｏＥグループ
市民開発者
4名
約40名
前年度実績
--------------------------------------------稼働ロボ数 130体（現在190 ＵＲ、作...
Loss Function
定義や意味
損失関数（Loss Function）は、機械学習モデルの予測と実際の値との誤差を定量化す
るための関数。モデルがどれだけ正確かを測る指標として使用される
損失関数は、モデルのパラメータを最...
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# データ変換の定義
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
# 画像をテンソルに変換
transforms.Normalize((0....
import cv2
import numpy as np
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('input.jpg')
# 画像の中心を計算
(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
# 回転行列を取得
angle = 45
# 回転角度
scale = 1....
import cv2
import numpy as np
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Sobelフィルタを適用してx方向の勾配を計算
sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
#...
import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
# WordNetLemmatizerのインスタンスを作成
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
# 基本形に変換したい単語のリスト
words = ['running', 'ran', 'runs', 'better...