リュックの長さ調節にはコツがあった 元店員が教える便利テクに反響「今までの苦労は何だったのか」 2020/05/29 (金) 21:00 かばんにはいろんな形があるが、筆者はリュックが好きだ。両手が使えるし、片方の肩だけに負担がかかる、ということがない。しかし、リュックには難しい点もある。肩紐の長さの調節だ。紐をおさえているアジャスター...
TOP DAISO(ダイソー) レンジで簡単!温泉たまご 温泉卵って、美味しいし様々なお料理のトッピングに使いたいんだけど... 鍋を使って10分以上放置して... るのは時間がもったいない!(笑)と思っていたところ、ダイソーで気になったのがこの子です。使い方は簡単。黄身に数カ所穴を開け少し水を加えて500wで50秒チンするだけ!後はこの穴から水だけをこぼしてお料理やお皿に乗せるだけで簡単かつ時短で綺麗な温泉卵の完成です。1人ご飯の時や、大量に作らなくて良いっていう時にはお助けアイテムです! DAISO(ダイソー) レンジで簡単!温泉たまご
わが家は全員、黄身も白身も半熟の温泉卵が大好物! スーパーに行って温泉卵を見つけると、必ず買ってほしいとねだられます。 【画像】「レンジで簡単!温泉卵」の容器に生卵を割ります どうにか家で作りたいと、コップに水を入れる方法を試していたのですが、湯切りがうまくいかず水っぽくなるのが残念な感じでした。 そんなときに、ダイソーで「レンジで簡単!温泉卵」を発見! 迷わず購入してみました。 【ダイソー】で「レンジで簡単!温泉卵」は家で温泉卵を作れる! ・「レンジで簡単!温泉卵」100円/1個(税抜き) <サイズ>横8×縦10. 5×高さ5cm <耐熱温度>140℃ 温泉卵の使い方は簡単4ステップ。 1、容器に生卵を割り入れる 【画像】「レンジで簡単!温泉卵」の容器に生卵を割ります 2、卵黄に楊枝で4~6か所穴をあける 電子レンジの前は楊枝で4~5か所穴をあけて爆発防止! レンチンするだけ！ダイソーの「パスタ茹で器」は超優秀な便利グッズ – lamire [ラミレ]. 3、卵にかぶるくらい(約大さじ3杯)の水を容器に入れる 水を大さじ約3杯入れてセット完了! 4、500wで約50秒温める 5、ふたを押さえて湯切りをしたら完成! 電子レンジでチンした後は余分な水分を水切りします ↓ 温泉卵の完成♪ わが家の電子レンジは600wなので40秒温めました。 700wの場合は約30秒が目安ですが、ワット数だけでなく電子レンジによっても温め具合が違うので、様子を見ながら足りなければ10秒ずつ足してください。 実際作ってみたら、温泉卵を食べたい!となってから器に移すまで2分で完成しました♪ 今までは湯切りに苦戦し、出来上がりまで3~4分かかっていたので、時間は1~2分の短縮です! 時間は短くてもしっかりと湯切りできるので、丼などに乗せても水っぽくならないのが◎ 卵の黄身に楊枝で穴を開けておけば、電子レンジの中で爆発してしまう心配もありません。 小学3年生の息子でも、少し冷めてから湯切りをすれば、難なく作れました。 手軽で、思い立ったらすぐに温泉卵が作れるダイソーの「レンジで簡単!温泉卵」は、わが家の愛用品になりそうです。 文=さゆぼん
私たちの食欲をアップさせてくれる、とろ〜り濃厚な温泉卵。家で作るとなると、なかなか難易度が高いんですよね。どのくらい茹でればいいかわからなし、暑い季節はお湯をぐらぐらさせるのも大変。 「温泉卵は電子レンジで簡単に作れるんですよ」と教えてくれたのは料理家の橋本彩さん。なんと40〜50秒でとろとろの温泉卵ができちゃうんです! 夫婦円満の秘訣は、家飲みおつまみ! 【だし巻き卵】は電子レンジで作れる！手軽な作り方を解説 | 食・料理 | オリーブオイルをひとまわし. 家で過ごす時間が増えた今、"おうち飲み"の需要も高まりました。おいしいお酒を手に入れたら、次に用意したいのが絶品おつまみ。 橋本さん宅の晩酌の様子 料理家の橋本彩さんは instagram や 「週末ふうふじかん」 で、夫婦の時間を楽しむためのレシピを発信しています。 橋本さん: 「夫婦ともにお酒が大好き(笑)! なので、おうちで作る料理も自然とお酒と合うものになるんです。お互い忙しく平日はゆっくりできない分、週末はちょっぴりぜいたくなご飯を作ってお酒を飲むひとときはすごく大切な時間なんです」 素敵な週末の夫婦時間、それはお子さんが生まれた現在も変わらず、夫婦時間が家族時間にアップデートされました。そんな橋本さんですが、なぜかご自身を"ぽんこつ主婦"と称しています。 橋本さん: 「本当に、他の家事が苦手なんですよ…。でも料理がおいしければ、全部帳消しになると思って(笑)。お料理だけはこだわって作っています」 橋本さんのお料理でご主人の胃袋はがっちり掴まれているようで、お2人はとっても仲良し! 面倒な火加減調節は不要! 失敗知らずの温泉卵 居酒屋メニューを参考にレシピを作ることが多いという橋本さん。お酒が進むキムチやメンマをアレンジした料理がお得意です。 橋本さん: 「メンマってそのままでもおいしいし、アレンジするともっとおいしくなるんですよね。冷蔵庫に常備しておけば、サクッと一品作れちゃうので便利ですよ」 DAISOの「レンジで簡単!温泉たまご」 今回は、メンマをアレンジした 「温玉鶏メンマ」 を作っていただきます。ささみとメンマを和えて温泉卵をトッピング。火を使わず、電子レンジだけでできる簡単おつまみメニューです。 橋本さん: 「温泉卵はDAISOで購入した温泉卵メーカーで作ります。耐熱容器でもレンジ温玉は作れますが、この商品は蓋に穴が空いていて、そのまま湯切りできるからとっても便利! 」 火を使わなくてOK !
その他 「意味」の問題 「ちょっとこの部屋暑いね」という発話は、単にこの部屋が暑いという事実を表明している文であるとシステムは解析しますが、人間であれば、この発話を聞いて、「発話主が不快である」「部屋の窓を開けると涼しくなる」「冷房をつければ涼しくなる」といった推論を経て、「エアコンでも付けようか」と提案するなど、いわゆる人間味のある行動を取ることができます。 これには、「夏には窓を開けたり、冷房をつけると涼しくなる」という常識など、発話以外に大量の知識および推論が必要となってきます。 これらの知識や常識をコンピュータでどのように表現・処理するかは、自然言語処理のみならず人工知能の分野における長年の問題の1つです。
2019/10/9 News, ディープラーニング, 自然言語処理 自然言語処理が注目されている。いよいよコンピュータ言語を使わず、コンピュータに指示を出せるようになるのか。それにはディープラーニングの技術が欠かせない。 Facebookで記事をシェアする Twitterで記事をシェアする RSSで記事を購読する はてなブックマークに追加 Pokcetに保存する コンピュータが人の言語を理解する時代に突入して久しい。コンピュータと会話をしたり、自分が書いた文章をコンピュータに解読してもらったりしたことがある人は少なくないはずだ。 これを可能にしたのは、自然言語処理という技術だ。 しかしコンピュータはまだ、流暢な会話能力や正確な文章解読能力を持てていない。それは自然言語処理の技術が完璧ではないからである。 流暢で完璧な自然言語処理を行うには、AI(人工知能)の領域で使われているディープラーニングの技術を使う必要がある。 ところがこのディープラーニングも発展途上にある。 この記事では、流暢で完璧な自然言語処理をつくりあげるために、なぜディープラーニングが必要なのかを解説したうえで、ディープラーニング開発の現状を概観する。 続きを読む シェア 役にたったらいいね! してください NISSENデジタルハブは、法人向けにA. Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. 絶対に超えられないディープラーニング（深層学習）の限界 – AIに意識を・・・ 汎用人工知能に心を・・・ ロボマインド・プロジェクト. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.
g. (イージー)」 からもご覧いただけます。 音声認識の普及と課題 Photo by mohamed hassan on Pixhere Appleの「Siri」やAndroid OSの「Googleアシスタント」など、音声認識サービスは生活にも大きく普及しています。リリース当初と比べ、音声認識の技術は格段に上がり、現在では、検索エンジン上でも欠かせない存在となりました。 一方、こうした音声認識サービスの日本での普及率は、あまり高くありません。 2018年4月iProspectが行った調査 では、「過去6か月以内にスマホの音声認識機能を使用したか」という問いに対し、「使用した」人の平均62%、インド(82%)、中国(77%)と半数を超えるなか、日本は40%と諸外国と比べ、低い普及率でした。 音声認識は、ビジネスや日常生活で大きく活用されています。私たちは日々進化する技術革新を観察し、AI(人工知能)を積極的に受け入れていくことが必要なのではないでしょうか。