気分が落ち込んだり 迷いが生じたり 爆発しそうになったり その原因とは 本日のブログで分かること ・土用の明けあるある 土用の入りと明けの前後は お天気が崩れがち 変わりやすいんですよね。 土用の意味はこちら 6日の金曜日は土用明け 7日立秋 8日獅子座新月 ただでさえ、 土用の季節は体調を崩しがち。 季節はグラデーションのように変わっていく このグラデーションの時期って、 青なの?赤なの? みたいな 「ブレ」 が起きやすくなります。 なので、ココロもカラダも お天気と同じ 不安定になりやすい。 なんせ、 荒れやすい んですよ。 第五派も来てるし。。 ほんでもって 獅子座新月 でしょ 獅子座のキーワードは 自信、存在、寛大、情熱、理想、誠実 嫉妬深さ、ロマンティスト、カリスマ性 などがあるのですけど 木星水瓶座期の第二部が始まったのもあって ちょーっと辛抱のときかもしれません。 コツコツ真面目に現状維持、 みたいな。 荒れるときに、、 とりあえずコツコツで乗り切っていく。 コツコツやって、 自信に繋げていく、みたいな。 これ、 来年の運気づくり と思ってもらっていいです。 秋の選挙戦などは 根回しは今です(笑) すでに動いてる人もたくさんいますが まずは、自分がどうなりたいのか ハッキリ理想を描き、 新月から何をするべきか 決めるといいと思いますよ あまり無理しないのも大事なんよ 心を軽くしませんか 平日当日予約が可能です スケジュールは こちらから 当日のご予約はこちらから にこうさと一緒に仕事をしませんか? ※副業電気セミナー説明会(zoom)のご参加は、面識がある人や鑑定を受けられた方のみです。 サプリや化粧品は、 興味がある人だけのターゲット設定ですが、 電力は誰もが使います。 「電気を使う人」すべてがお客様です! 笠松競馬の水野翔に○殺説が浮上?奥さん・空条のんの誕生日に後追い疑惑 | ステップインフォ. ・無理なく自分のペースで稼ぐ ・ママにもピッタリ。 ・スキル不要、誰でも始められる ・会社の社長は世界的大企業○○の孫 ・頑張ったぶん貰えることが大事。 ・リスクがないことが大事。 電力の切り替えが分からないけど 安くなるなら切り替えたい という「貯める力」を付けたい方も大歓迎 変化とは 自ら起こさなければ 変わることはありません。 何かを変えたいなら、 ぜひお手伝させてください
名古屋出入国在留管理局の施設で3月に亡くなった スリランカ 人ウィシュマ・サンダマリさん(当時33)の遺族らが29日、 東京都中央区 の築地 本願寺 で「ウィシュマさんを偲(しの)ぶ会」を開き、約500人が参列した。 妹の喪主ワヨミさん(28)は「姉が愛した日本で、苦しんで亡くなったと思うと、心が痛い。どんな状態で亡くなったのか、真実を知りたい」と訴えた。 妹2人は5月1日に来日。隔離期間後の16日に 名古屋市 でウィシュマさんの葬儀に参列し、23日にはウィシュマさんが生前に訪れた 静岡県 富士宮市 の寺院で営まれた スリランカ 式の供養「プージャ」で姉の冥福を祈った。 2人は 入管 施設収容中のウィシュマさんの様子を映した監視カメラのビデオ映像開示を 上川陽子 法相に求めたが拒まれた。「ビデオを見ないと、帰っても母に報告できない」として、5月下旬までの予定だった滞在期間を90日間延長。 出入国在留管理庁 が作成中の最終報告書の発表を待ち、映像の開示とウィシュマさん死亡の経緯の真相解明を求めていくという。 (編集委員・ 北野隆一 )
現場からは以上です!
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「落下星の部屋」が20年以上も続いている理由 落下星の部屋。メインコンテンツは今も当時のまま読める(筆者撮影) (筆者撮影) 故人が残したブログやSNSページ。生前に残された最後の投稿に遺族や知人、ファンが"墓参り"して何年も追悼する。なかには数万件のコメントが書き込まれている例もある。ただ、残された側からすると、故人のサイトは戸惑いの対象になることもある。 故人のサイトとどう向き合うのが正解なのか?
サイトにあるコンテンツやアーカイブの断片を読み込んでいくと、その意図が浮かび上がってくる。 「落下星」はパソコン通信時代から愛用しているハンドルネームだ。地元の名産品である落花生と、若い頃から親しんできた天体観測で見かける流れ星(落下してくる星)をかけてつけた。1950年に生まれてからずっと千葉県を拠点に暮らし、健康だった頃はプラネタリウムで働き、解説員として天体の魅力を市民に伝えていた時期もある。いわば人生そのものを表した名前だ。
応答: in the late 1990s GLUE同様、examplesに載っている事例は全て英語のデータセットであり、日本語のオリジナルデータを試したい場合はソースコードとコマンドを変更する必要がある。 要約 BertSum の著者の リポジトリ から最低限必要なソースコードを移植したもの。 BertSumはBERTを要約の分野に適用したもので、ニュース記事の要約では既存手法と比較して精度が大きく向上したと論文の中で述べられている。 英語のニュース記事の要約を試したいだけであればhuggingfaceのもので十分だが、 データセットを換えて学習したい 英語ではなく日本語で試したい などがあれば、オリジナルの リポジトリ をさわる必要がある。 固有表現抽出 翻訳 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
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。
GPT-3の活用事例 GPT-3の活用事例はどのようなものがあるでしょうか。バックオフィス業務であれば、GPT-3を活用して提案書、稟議書、マニュアル、仕様書など業務で用いる各種ドキュメントを自動生成することが挙げられます。また、マニュアルなどドキュメントからFAQを自動的に生成し業務に活用することも考えられます。 さらに、GPT-3を質問応答に利用することも考えられます。実際、開発元のOpen AIが質問応答タスク向けに設計した訓練用の文章を学習した後、知識を必要とする常識問題を質問したところ、高い正答率を示した事例もあり、チャットボットへの活用やコールセンターにおけるオペレーター業務のメールの自動返信に活用できる可能性があります。会議の効率化という面では、議事録の内容を高精度で自然要約することにも使えると思います。 次に、営業業務では、GPT-3に商品の概要や写真を入力することで自動的にキャッチコピーを作成してくれるという使い方が考えられます。このように、GPT-3を活用して業務の効率化だけでなく高品質なサービスを提供できる未来が来るかもしれません。 6.
クリスマスイブの夜は男三人しかいないオフィスで関数型言語の素晴らしさについて語っていた西鳥羽です。こんにちは。 昨日のPFIセミナーで「Deep Learningと自然言語処理」というタイトルで発表させていただきました。以下がその時の資料です。 この辺りに興味を持たれた方は今度の1月20日に「NIPS 2014 読み会」 もどうぞ。残り枠数少ないので申し込みはお早めに。 本当はBoltzmann Machine, Deep Belief Network, Auto Encoder, Stacked Auto EncoderなどのDeep Learningの歴史的なところも説明したかったのですが端折ってしまいました。Deep Learningそのものの説明も含めて以下の資料が参考になります。 その他、人工知能学会誌の<連載解説>深層学習はオススメです その他、自然言語処理に置けるDeep Learningなどは以下も参考になりました。 補足として資料内で参照していた論文です。 Collobert, et al. 2011(資料中2013としていましたが2011の間違いでした): 「Natural Language Processing (Almost) from Scratch」 Qi, et al. 2014(資料中2013としていましたが2014の間違いでした): 「Deep Learning for Character-Based Information Extraction」 Mikolov, et al. 2013:「Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space」 Zhou, et al. 2013: 「Bilingual Word Embeddings for Phrase-Based Machine Translation」 Socher, et al. 自然言語処理 ディープラーニング種類. 2013: 「Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank」 Wann, Manning 2013: 「Effect of Non-linear Deep Architecture in Sequence Labeling」 Le, et al.