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産業機械のセンサーデータなど、時系列データの異常検知にLSTMネットワークを用いた新しい手法が提案されています。LSTMは長期的な依存関係を捉えることに優れており、複雑なパターンを学習できます。 実験の結果、既存の手法よりも精度とF1スコアで優れた性能を示し、様々な規模や期間の異常検知に効果的であることが確認されました。
詳しくは以下のURLから!
https://apps.apple.com/jp/app/id6504269790?mt=8
産業機械のセンサーデータなど、時系列データの異常検知にLSTMネットワークを用いた新しい手法が提案されています。LSTMは長期的な依存関係を捉えることに優れており、複雑なパターンを学習できます。 実験の結果、既存の手法よりも精度とF1スコアで優れた性能を示し、様々な規模や期間の異常検知に効果的であることが確認されました。
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AIシステムの倫理的、法的、政策的影響を予測することは、その規模と複雑さから困難となっている。本研究は、AI研究、法律、政策の26人の関係者へのインタビューに基づき、AI倫理の実践状況を明らかにした。AI倫理の取り組みは、個人の価値観や職業的責任感によって方向づけられ、データやアルゴリズムを通じた状況に応じた意味づけを伴うことが示された。AIの非倫理的な行動を防ぐだけでなく、AI倫理への取り組みを促進する必...
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AIシステムの倫理的、法的、政策的影響を予測することは、その規模と複雑さから困難となっている。本研究は、AI研究、法律、政策の26人の関係者へのインタビューに基づき、AI倫理の実践状況を明らかにした。AI倫理の取り組みは、個人の価値観や職業的責任感によって方向づけられ、データやアルゴリズムを通じた状況に応じた意味づけを伴うことが示された。AIの非倫理的な行動を防ぐだけでなく、AI倫理への取り組みを促進する必...
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MCUNetは、マイクロコントローラ(MCU)搭載の超小型IoTデバイスでの画像認識を可能にする革新的なフレームワークです。メモリ容量が極めて限られたMCUでも動作するように、ニューラルネットワークアーキテクチャ(TinyNAS)と推論エンジン(TinyEngine)を共同設計しています。TinyNASは、2段階の探索で最適なネットワーク構造を自動的に構築し、TinyEngineはメモリ効率を最大化する...
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MCUNetは、マイクロコントローラ(MCU)搭載の超小型IoTデバイスでの画像認識を可能にする革新的なフレームワークです。メモリ容量が極めて限られたMCUでも動作するように、ニューラルネットワークアーキテクチャ(TinyNAS)と推論エンジン(TinyEngine)を共同設計しています。TinyNASは、2段階の探索で最適なネットワーク構造を自動的に構築し、TinyEngineはメモリ効率を最大化する...
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人間は新しい状況に適応し、少ない情報からでも速やかに学習できる。一方、AIは特定のタスクでは人間を超える性能を発揮するものの、新しいタスクに適応するには大量のデータと学習時間を必要とする。この課題に対し、少量のデータから学習する「Few-shot learning」という手法が登場。その中でも有望なのが「メタ学習」。メタ学習は、過去の様々なタスクの学習経験を活かし、新しいタスクへの適応を効率化する。いわば「学習の仕方...
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VolcTransは、WMT22の大規模多言語機械翻訳タスクのために開発されたシステムです。公開データセット、Meta AI提供のNLLBデータ、独自に収集した並列コーパス、バックトランスレーションによる擬似並列データなど、複数のデータソースを用いて学習したTransformerベースの多言語モデルを採用しています。バイリンガルおよびモノリンガルのテキストは、一連の経験則に基づいてクレンジングされています。公式テス...
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オンライン家畜市場では、売買の仲介や家畜の評価、販売 oversight が行われます。AIを用いた価格予測は可能ですが、予測根拠が不明瞭な「ブラックボックス」となる場合があり、買い手は動物の特性を理解しづらいという課題があります。本研究では、アイルランドのスタートアップ MartEye と共同で、説明可能なAI技術を活用し、価格に影響を与える要因を明確にするスマート動画分析プラットフォームを開発してい...
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量子コンピュータは、量子力学の原理を利用して特定の問題を従来のコンピュータより飛躍的に速く解く可能性を持つ。しかし、その応用範囲は限られていると考えられてきた。近年、機械学習、クラスタリング、分類、ビッグデータのパターン認識といった実用的な問題において、従来のアルゴリズムに比べて指数関数的な高速化を約束する新しい量子アルゴリズムが登場した。その中心となるHHLアルゴリズムは、科学のあらゆる分野で基礎となる連立一...
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技術とは何か? 多くの人は「目的達成の手段」あるいは「人間の活動」と捉える。しかし、技術の本質は、技術そのものや技術的産物には無い。道具や機械、ニーズ、目的といった技術を取り巻く全ては、単なる技術の表層に過ぎない。技術を中立的なものと捉え、技術的な側面のみを追求するだけでは、技術の本質を見失い、技術に束縛されたままとなる。真に技術と自由な関係を築くには、技術の本質を理解し、その限界を認識する必要がある。
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キルボーン著『建設的なフィードバック:技術を学ぶ』は、効果的なフィードバックの提供と受容の方法を解説。相手を尊重し、具体的な行動や成果に基づいたフィードバックが重要だと説く。自己評価、観察、同僚からの助言、記録など、様々なフィードバック源を活用し、成長につなげる方法を学ぶ。学習を促すフィードバックの原則や実践的なテクニックが紹介されている。
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オバマ政権は、家電の省エネ基準強化や住宅の断熱改修への投資など、エネルギー効率化を推進しています。エネルギー料金の削減という短期的な効果は期待できますが、温室効果ガス排出削減という長期的な目標達成には、より大胆な対策が必要です。最大の課題は、新技術の開発ではなく、既存の技術や実践の普及です。研究者や政府関係者は、人々の行動変容を促すための新たな戦略を模索しています。
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権力を持つ人は、複数の目標に直面した際にどのように行動するのか?本研究では、実験参加者に高・低権力または中立条件を割り当て、難易度が異なる二重課題を実行させました。その結果、課題の難易度が低い場合は権力の影響は見られませんでしたが、難易度が高い場合は、高権力条件の参加者は1つの目標に集中する一方、低権力条件の参加者は複数の目標を同時追求し続けました。つまり、権力を持つ人は、負荷の高い状況では優先順位をつけ、重要な目標に資源を集中...
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私たちは日々、様々な問題に直面し、その解決策を探しています。本書では、問題解決のためのヒントとして、看護理論と実践におけるリーダーシップとマネジメントの書籍を推奨しています。どのような方法で解決策を見つけるにしても、より良い解決策を見つけることが重要です。本書を参考に、問題解決の糸口を見つけてみましょう。
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オンライン学習における学習効果の深まりを、4つの異なるコース設計を通して調査しました。学習プロセスに関する質問票を用いて、学生の学習への取り組み方の変化をコース開始時と終了時で比較。結果、コース設計は学生同士の交流の質、そして学習への深い取り組み方に大きな影響を与えることが判明しました。特に、学習内容の構成や指導者の存在が、学生が深く有意義な学習を行う上で重要であることがわかりました。
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この研究では、カナダで開発された「子ども向け人生満足度尺度(SWLS-C)」をチリの10歳から18歳の子ども・青少年向けに翻訳・改変し、その信頼性と妥当性を検証しました。チリ版SWLS-Cは、子ども・青少年が自分の人生全体についてどう感じているかを測るための尺度です。調査の結果、尺度は高い信頼性を示し、人生に対する満足度と抑うつ感との間に有意な負の相関が見られました。つまり、人生に満足している子ど....。
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人工知能(AI)は急速に発展し、社会に広く浸透しているが、その意思決定過程が不透明な「ブラックボックス」であることが課題となっている。説明可能なAI(XAI)は、AIの信頼性と透明性を向上させるための研究分野として注目されている。本アブストラクトでは、XAIに関する既存の研究アプローチ、動向、主要な研究方向を概説している。さらに、モバイル・IoT機器の普及により、膨大なデータがネットワークのエッジで生成さ...
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この研究では、自然言語処理技術を用いて、特許文書中の専門用語、コードにおける証明、そして経路情報から地図を生成する手法を提案しています。特許文書においては、複数の単語から成る専門用語を捉えるためのクエリ生成手法を開発し、既存手法より精度を大幅に向上させました。コードの検証においては、大規模言語モデルを用いて証明全体を一度に生成し、さらに修正する手法を開発。これにより、自動証明の成功率が大幅に向上しました。...
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トマトの葉の病気を早期発見するため、ディープラーニングを用いた自動検出システムを開発。AlexNetとSqueezeNetという2種類のディープラーニング・モデルをロボットに搭載し、PlantVillageデータセットで学習させた。これにより、ロボットが圃場や温室内を移動しながら、あるいは温室内のセンサーから撮影された画像から、リアルタイムで病気の検出が可能になる。従来の画像解析手法に比べ、ディープラーニングを用...
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トマトの葉の病気を早期発見するため、ディープラーニングを用いた自動検出システムを開発。AlexNetとSqueezeNetという2種類のディープラーニング・モデルをロボットに搭載し、PlantVillageデータセットで学習させた。これにより、ロボットが圃場や温室内を移動しながら、あるいは温室内のセンサーから撮影された画像から、リアルタイムで病気の検出が可能になる。従来の画像解析手法に比べ、ディープラーニングを用...
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Prologを使った人工知能について書かれた人気書籍を、注文後すぐにダウンロードできます。従来のように数日待つ必要はありません。世界中で読まれている本なので、今すぐ入手して誰よりも早く人工知能の知識を深めましょう。
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毎日タバコを吸わない「非毎日喫煙者」向けの禁煙支援スマホアプリ「Smiling Instead of Smoking (SiS)」の効果を検証するパイロット研究が行われました。このアプリは、幸福感を高めるエクササイズ、禁煙ツール、禁煙情報を提供します。30人の非毎日喫煙者が3週間アプリを使用し、禁煙に挑戦しました。結果、アプリの使用率は高く、特に幸福感エクササイズは継続して利用されました。参加者の....。
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人工知能について学ぶためのPrologの書籍を、注文して数日待つ必要はもうありません。今すぐこの本を手に入れて、すぐに学習を始められます。世界中で広く読まれている人気の一冊です。誰よりも早く手に入れて、人工知能の世界を探求しましょう。
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本研究は、過去10年間の学術論文を分析し、教育分野におけるAI活用の現状と将来の研究動向、課題を明らかにしました。AIは、学習内容の分類・マッチング・推薦、フィードバック、適応学習、感情認識、ロールプレイング、没入型学習、ゲーム化など、多岐にわたって活用されています。今後の研究動向として、IoT、群知能、深層学習、脳科学との連携が示唆されました。一方で、AI技術の不適切な使用、教師と生徒の役割変化、倫理的な問題など、AI導入...
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本研究は、過去10年間の学術論文を分析し、教育分野におけるAI活用の現状と将来の研究動向、課題を明らかにしました。AIは、学習内容の分類・マッチング・推薦、フィードバック、適応学習、感情認識、ロールプレイング、没入型学習、ゲーム化など、多岐にわたって活用されています。今後の研究動向として、IoT、群知能、深層学習、脳科学との連携が示唆されました。一方で、AI技術の不適切な使用、教師と生徒の役割変化、倫理的な問題など、AI導入...
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人工知能、特に深層学習(DL)は目覚ましい成果を上げていますが、医療など説明責任が重要な分野への応用には、その意思決定プロセスを理解できる「解釈可能性」が不可欠です。DLはブラックボックスであるため、その解釈は大きな課題となっています。本研究は、様々な解釈可能性に関する研究を分類し、それぞれのアプローチを明らかにします。「明らかに解釈可能な情報」を提供する方法から複雑なパターンを研究するものまで、多様なアプロ...
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機械学習と深層学習の進歩に伴い、人工知能(AI)の判断根拠を説明する「説明可能性」の重要性が高まっている。本論文は、AI説明可能性の現状を分析的に概観する。まず、歴史的背景と分類を紹介し、米国国立標準技術研究所が提唱する説明可能性の4原則に基づき、主要な課題を整理する。次に、近年発表された説明可能性に関する手法を批判的にレビューし、分析する。最後に、今後の研究方向を提示する。
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AI、特に深層学習は医療や自動運転など人命に関わる重要なシステムで使われていますが、その判断根拠がブラックボックスであることが信頼性や倫理的な問題を引き起こしています。説明可能なAI (XAI) は、AIの意思決定を人間が理解できるよう説明する技術の研究分野です。本論文はXAIの手法を分類し、数学的な解説を加え、2007年から2020年までの主要な研究を概観しています。画像データを用いたXAIアルゴリズム...
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AI、特に深層学習は医療や自動運転など人命に関わる重要なシステムで使われていますが、その判断根拠がブラックボックスであることが信頼性や倫理的な問題を引き起こしています。説明可能なAI (XAI) は、AIの意思決定を人間が理解できるよう説明する技術の研究分野です。本論文はXAIの手法を分類し、数学的な解説を加え、2007年から2020年までの主要な研究を概観しています。画像データを用いたXAIアルゴリズム...
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遺伝的アルゴリズムは、経済学から航空機タービンや集積回路の設計まで、複雑な適応システムの研究において重要性を増しています。本書は、この分野の基礎を築いたもので、遺伝物質の再編成による生物の進化を数学モデルで表現し、経済学、心理学、ゲーム理論、人工知能への応用を探求しています。単純な人工システムから複雑な自然現象まで、複数の要素が非線形に相互作用するシステムにおける遺伝的アルゴリズムの有用性を示し、スキーマと呼ばれる構成要素の出現と...
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遺伝的アルゴリズムは、経済学から航空機タービンや集積回路の設計まで、複雑な適応システムの研究において重要性を増しています。本書は、この分野の基礎を築いたもので、遺伝物質の再編成による生物の進化を数学モデルで表現し、経済学、心理学、ゲーム理論、人工知能への応用を探求しています。単純な人工システムから複雑な自然現象まで、複数の要素が非線形に相互作用するシステムにおける遺伝的アルゴリズムの有用性を示し、スキーマと呼ばれる構成要素の出現と...
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