Deploy fasterEverything you need to deploy your app Our enterprise-grade platform provides simple access to the services you need to scale your app. IPFS PinningInstantly pin data to IPFS using our enterprise-grade storage API, or simply drag and drop. Files are automatically replicated, pinned, and announced from multiple data centers around the world. Learn more → Dedicated IPFS GatewaysIncredib
Google is turning to nuclear energy to help power its AI drive. On Monday, the company said it will partner with the startup Kairos Power to build seven small nuclear reactors in the US. The deal targets adding 500 megawatts of nuclear power from the small modular reactors (SMRs) by the decade’s end. The first is expected to be up and running by 2030, with the remainder arriving through 2035. It’s
Price to earnings ratio, based on trailing twelve month “as reported” earnings. Current PE is estimated from latest reported earnings and current market price. Source: Robert Shiller and his book Irrational Exuberance for historic S&P 500 PE Ratio. Information is provided ‘as is’ and solely for informational purposes, not for trading purposes or advice, and may be delayed. You should sign up for o
We provide anyone with a computer, the tools necessary to sample the electrical activity of their body. Our versatile and affordable bio-sensing microcontrollers can be used to sample electrical brain activity (EEG), muscle activity (EMG), heart rate (EKG), and much more. Our 3D-printable EEG headsets can be used to get research-grade EEG recordings.
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 Pytestでテストケースが増えてきた場合にすべてのテストケースをテスをするのではなく、新しく実装した機能だけとか特定のリソースを使ったテストケースのみをテストしたいといった場面があるかと思います。そのような場合はカスタムマーカーを使うことで解決できるのでその内容をまとめます。 Working with custom markers — pytest documentation Pytestのカスタムマーカー pytestではカスタムマーカーを使うことでテストケースにカスタムメタデータを付与することでテストケースをpytest.markでマークできます。マークしたテストはpytestの-mオプションを使うことで実行するテストを指定してしてテストすることができます。 Pytestのカスタムマーカーを使ってみる 環境 Pytho
LinkData.org is a platform providing broad-ranging support, such as data distribution, application development and business utilizing data. Data Conversion and Publishing Support | LinkData Application development and Publishing Support | App.LinkData Knowledge Sharing and Entrepreneurial Support | Knowledge Connector Regional Data Sharing and Community Organization Support | CityData The above fo
Editor’s Note: This post is part of our Google I/O 2023 series sharing the latest Google Maps Platform news from our annual developer conference. To learn more about our new immersive experience products, join our I/O session when it premieres at 1:15 p.m. PT. Today we're launching the Experimental release of Photorealistic 3D Tiles, available through the Map Tiles API. This new geodata product of
私たちは2020年11月にPlayStation 5を発売しました。その時世界は、2019年にPS5を初めて発表した時とは全く異なった状況にありました。新型コロナウイルスによる前例のない困難の中で、私たちはパートナーの皆さまと共に、PS5を予定通りにファンの皆さんにお届けするためにあらゆる努力を行いました。パンデミックによる厳しい状況は長引き、需要に応えられる在庫を確保できるようサプライチェーンが正常化するまでに何か月も要することとなりました。その間、PS5がお手元に届くのを待ち続けてくださったコミュニティーの皆さまに心から感謝を申し上げます。現在、PS5は十分な在庫があり、累積されていた需要にようやくお応えできるようになりました。 PlayStation のファンの皆さまのサポートのおかげで、PS5の累計実売台数（セルスルー）が4,000万台というマイルストーンに到達しました。この達成を
どうも、DA 事業本部の大澤です。 The fastest way to build custom ML toolsと謳っているStreamlit をさわってみました。HTMLやJS、CSSをいじることなく、Pythonのスクリプトからウェブアプリが作れて便利さに感動しました! streamlit/streamlit: Streamlit — The fastest way to build custom ML tools 今回はStreamlitに含まれるサンプルアプリを動かした後に、Pandasのデータフレームを使った簡単なウェブアプリを作ってみたので、その内容を紹介します。 やってみる インストール Streamlit は pip でインストールすることで使えます。 pip install streamlit サンプルを動かす デフォルトでサンプルアプリケーションが用意されているので
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
This paper presents a comprehensive and practical guide for practitioners and end-users working with Large Language Models (LLMs) in their downstream natural language processing (NLP) tasks. We provide discussions and insights into the usage of LLMs from the perspectives of models, data, and downstream tasks. Firstly, we offer an introduction and brief summary of current GPT- and BERT-style LLMs.
How do large language models (LLMs) develop and evolve over the course of training? How do these patterns change as models scale? To answer these questions, we introduce \textit{Pythia}, a suite of 16 LLMs all trained on public data seen in the exact same order and ranging in size from 70M to 12B parameters. We provide public access to 154 checkpoints for each one of the 16 models, alongside tools
マイクロソフトは、ChatGPTとChatGPT-4に任意のドキュメントなどを読み込ませることで、そのドキュメントに基づいた回答を自然言語で得られる新サービス「Azure OpenAI Service On Your Data」のパブリックプレビューを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどをChatGPTに読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のChatGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 さらに、ChatGPT/ChatGPT-4に任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、そのままチャットボットAIをWebアプリケーションとして公開する機能が備わっています。 これにより、ドキュメントやデータを読み込ませるように設定したチャットAIのサービスを、簡単
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能 米Microsoftは6月19日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」上で使える「Azure OpenAI Service」に、新機能「On Your Data」を追加した。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でチャットAIに参照させられるという。まずはパブリックプレビュー版を提供する。 これにより、社内で分からないことがあったときに何でも質問できるAIチャットbotなどを作成しやすくなるという。 Microsoftが提案する活用例では、ユーザーの「サポートチケットはどうやって作る？」（How do I create a s
OverviewOverviewLibrary ArchitectureModel ArchitecturesData FormatsCommand LineFunctionsContainersDocDocBinExampleLanguageLexemeSpanSpanGroupTokenPipelineAttributeRulerCoreferenceResolverCuratedTransformerDependencyParserEditTreeLemmatizerEntityLinkerEntityRecognizerEntityRulerLarge Language ModelsLemmatizerMorphologizerSentenceRecognizerSentencizerSpanCategorizerSpanFinderSpanResolverSpanRulerTag
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