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Jira Cloud と Confluence Cloud 向けにきめ細やかなアクセス制御の提供を開始 • Elastic Workplace Search は、Atlassianの Jira Cloudと Confluence Cloud でドキュメントレベルの権限サポートを開始 • Elasti...

Elastic stack_&_cloud_7.11_updates-summaryの#P54

7．分析を高めるための設定と活用例 • IP除外設定 • イベント設定の確認 GTMを使用 • GA4とSearch Consoleの連携設定 • Search Console連携での検索キーワード分析 • スクロール率を設定しよう • クリッ...

エクスチュア株式会社_GA4トレーニング資料_ver.1.1の#P62

Kotlin x Firebase サンプルアプリ構成 (CQRS) プロジェクト iOS / Android Mobile App Kotlin データ保存 Elastic APM Agent Elastic Search UI Cloud Function で同期全⽂検索クエリ https://google-cloud...

Firebase, Firestore Extension for Elastic App Search Integrationの#P5

リソース l Firebase x Elastic を使ったアプリ開発 https://firebase.google.com/docs/firestore/solutions/search?provider=elastic l Firebase/Firestore ⽤ App Search 連携 https://www.elastic.co/jp/blog/...

Firebase, Firestore Extension for Elastic App Search Integrationの#P13

アプリケーションのデプロイ・実⾏⽅法について https://github.com/Azure-Samples/azure-search-openai-demo-csharp/ • ※ いずれも Docker が起動され、ログインしていることが重要 • • GitHub Codespaces VS Co...

.NET と Azure OpenAI Service を使ったインテリジェントアプリケーションを構築してみようの#P23

.NET と Azure OpenAI Service を使ったインテリジェントアプリケーションを構築してみようの#P36

Why system was not effective on Experiment II ? reason 1 Search behavior was interrupted by recommendation Timing of the recommendation was not match for some participants 21

Glasses Encourage Your Choices: A System that Supports Indecisive Choosers by Eye-trackingの#P22

Ruby on Railsで使う(3) コントローラ ❯ cat app/controllers/reverse_geocoder_controller.rb class ReverseGeocoderController < ApplicationController def index render json: search_by_position(params[:longi...

Amazon Location Serviceでリバースジオコーダーの#P7

３．文書検索機能をつけてみる • 独自文書の検索にはAzure Cognitive Searchのセマンティック検索を用いる。 • 知らないはずの情報について回答が得られる。 • 独自文書にない内容についてはWebサイトから取得する方...

作ってあそぼ！今から始めるAOAIの#P9

19 Experiments いずれの従来法よりも良い精度。Evolutionary Searchも必要 • GT(ours)は、Searchパートなし※おそらく8通りのGNNのmix →探索も必要。

【DL輪読会】AUTOGT: AUTOMATED GRAPH TRANSFORMER ARCHITECTURE SEARCHの#P19

ベースラインアルゴリズム先読み検索の有無でベースラインを区別： IRIS（提案手法）はMonte Carlo Tree Searchとの組み合わせが可能だが、本論文では先読み検索なしの手法を比較対象として設定先読み検索なし：...

【DL輪読会】Transformers are Sample Efficient World Modelsの#P10

Imitation Learning・Goal-Conditioned RLの結果 Imitation LearningやGoal-reachingで有用であることを確認 → Beam Searchと組み合わせてTrajectory Transformerを様々なタスクに応用可能スタートゴール 11

【DL輪読会】論文解説：Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problemの#P11

BiFPN: Bi-directional Feature Pyramid Network • (b) PANet – Adds extra bottom-up path aggregation network • (c) NAS-FPN – Neural architecture search – Requires thousands of GPU hours for search – I...

[DL輪読会]EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detectionの#P9

データセット ● Taobaoのデータ ○ all social advertisements are extracted from the associated product displays on search guide tabs ○ 衣料品のカテゴリ ○ 1.18Mのデータを抽出 ■ 1MをLatent Semantic Spaceを...

[DL輪読会]Quality-Sensitive Training! Social Advertisement Generation by Leveraging User Click Behavior (WWW2019)の#P19

off-policyͳϝλ‫ڧ‬Խֶशख๏ ɾEfficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables ɾGuided Meta-Policy Search Presenter: Tatsuya Matsushima @__tmats__ , Matsuo Lab 1

[DL輪読会] off-policyなメタ強化学習の#P1

関連論文 • • 主要論文のリスト https://www.ml4aad.org/automl/literature-on-neural-architecture-search/ ICLR’19 DARTS: Differentiable Architecture Search (Liu et al.) [6,7,8] https://openrevie...

[DL輪読会]Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentationの#P29

Regional-CNN • 物体の領域を見つける • 領域をリサイズして，CNNで特徴抽出 • SVMで画像分類 Selective Search Object Classification 10

[DL輪読会]YOLO9000: Better, Faster, Strongerの#P10

Reference • David silverの講義資料 ◦ http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching_files/intro_RL.pdf • Policy search資料 ◦ http://icml.cc/2015/tutorials//PolicySearch.pdf

[Dl輪読会]introduction of reinforcement learningの#P44

5.1 Tensorboardでできること • Filter by metadata • Color by metadata • PCA and t-SNE • Select a word to see details • Search the nearest points in original space by Euclidean or cosine distance 34

[DLHacks]XLNet を動かして可視化してみたの#P34

2.2. 関連研究 (探索によるモデル構築) MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile [Tan et. al. CVPR2019] • モバイル端末用のモデルのネットワーク構造探索を強化学習で行った研究。精度と...

[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networksの#P9

to generate drug-like molecules. [ Gómez-Bombarelli et al., Carlo search with the canonical rollout policy G✓ represented 2016b] employed a variational autoencoder to build a laas tent, continuous spa...

[DL輪読会]Graph Convolutional Policy Network for Goal-Directed Molecular Graph Generation (NIPS2018)の#P8

優れた React 検索エクスペリエンスを迅速に構築する⽅法 https://www.elastic.co/jp/blog/how-to-build-great-react-search-experiences-quickly Elastic AppSearch または ElasticSite Search 特徴 •Elastic によ...

Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience with elastic cloudの#P33

ドキュメントの特定のデータの検索 – クエリ DSL とは︖ • • POST booksbasic/_doc/_search { "query": { "match" : { "title" : ”Elastic" } } } Elasticsearch データをクエリする⽅法はたくさんあります。詳細...

Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience with elastic cloudの#P59

<DataSearch /> サンプルコード <DataSearch componentId="SearchSensor" dataField={["name", "name.search", "name.autosuggest"]} onValueSelected={(value, cause, source) => { console.log("value", value); c...

Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience with elastic cloudの#P81