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金子聡

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生成 AI の真の価値を解き放つ: ROI を測定するためのガイド

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AI の変革力を活用する競争では、熱意だけでは利益は得られません。続きを読む

『デューン: 予言』エピソード 1: マザー・ラケーラのビジョン、解説

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HBOの デューン: 予言 』はすでにその名を轟かせており、最初のエピソードで不気味な予言的なビジョンをいくつか届けている。最初のビジョンは、いつかベネ・ゲセリットとして知られることになるシスターフッドの創設者であるラケラ修道院長(キャシー・タイソン)のご厚意によりもたらされました。彼女は死の床で、ティラン・アラフェルとして知られる終末的な判決がシスターフッドに下されるという恐ろしい未来を予見する。彼女がビジョンで見ているものの多くは、エピソード 1 ですでに実現していますが、いくつかのイメージはより象徴的であるか、まだ起こっていません。分解してみましょう。 関連項目: ...

ケーススタディ: ニューヨーク長老派教会が AI の導入を急がずに成功を収めた方法

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2025 年以降、有意義なプロジェクトで長期的な成功を収めるためには、エンタープライズ AI 導入に対する戦略的で責任ある意図的なアプローチが重要になります。続きを読む

今日の NYT Strands のヒント、回答、ヘルプ (11 月 18 日、#260)

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を探しています 最近の ストランドの答えは?毎日のストランドのヒント、およびニューヨーク タイムズのミニ クロスワード、ワードル、コネクション パズルの毎日の答えとヒントについては、ここをクリックしてください。ストランド は、ニューヨーク タイムズのゲーム兄弟である Wordle や Connections ほど注目されていませんが、同じくらい挑戦的で面白いものになる可能性があります。 Strands はベータ版から移行したばかりなので、現在はニューヨーク タイムズの公式ゲーム アプリに掲載されており、より多くのファンを獲得する可能性があります。このストーリーではストランドのルールについて詳しく説明します。 今日の Wordle、Connections、ミニ クロスワードの答えを探している場合は、CNET の NYT パズル ヒント ページにアクセスしてください。続きを読む:...

「デューン: 予言」: なぜシスターフッドはベネ・ゲセリットと呼ばれないのですか?

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の出来事の 10,000 年前を舞台とする 砂丘、新シリーズ デューン: 予言 まだ フランク・ハーバートの原作小説に登場するおなじみの名前がたくさん登場します。ハルコネン家、アトレイデス家、コリーノ家はいずれもある程度登場します。明らかに欠けている名前が 1 つありますか?ベネ・ゲセリット。奇妙に思えるかもしれませんが、 デューン: 予言 番組では「シスターフッド」としてのみ知られるベネ・ゲセリットの起源を中心に描かれています。 関連項目: ...

Lenovo IdeaPad 5x 2-in-1 レビュー: 手を抜きすぎた

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パフォーマンスは精彩を欠きますが、これまでにテストした唯一の Snapdragon Plus マシンである Asus ProArt と同等です。 Snapdragon Elite システムと比較すると、一般的なアプリケーションや Web 作業ではパフォーマンスが約 20% 低下し、IdeaPad が約半分のフレームレートで動作するグラフィックス関連のタスクではさらに大幅にパフォーマンスが低下すると予想されます。 Cocreator AI 画像作成システムはかなり便利でしたが、翻訳されたライブ キャプションなど、Copilot+ PC の一部の機能は苦戦しました。IdeaPad が優れたバッテリー寿命を持つことが確実に証明されるという点で、このラップトップの遅さには希望の光があるだろうと考えていましたが、残念ながらそうではありませんでした。 ProArt はほぼ記録に近い...

Telegram が Web3 ゲーム プラットフォームとして浮上し、Web3 ゲームのリリースの 21% を占める |ゲーム7

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Game7 によると、Telegram は Web3 ゲームの主要な開発プラットフォームとして台頭しており、今年リリースされる新しい Web3 ゲームの 21% を獲得しているとのことです。続きを読む

今日の NYT Wordle ヒント、回答、およびヘルプ、11 月 18 日 #1248

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を探しています 最近の ワードルの答えは?ここをクリックして、今日の Wordle のヒント、およびニューヨーク タイムズのミニ クロスワード、コネクション、ストランド パズルの毎日の答えとヒントをご覧ください。今では他にもたくさんのオンライン単語ゲームがありますが、私は今でもニューヨーク・タイムズをプレイしています ワードル 毎日ゲーム。最近では、それは古い友人であるだけでなく、Connections、Strands、その他のメンバーにとって良いウォームアップでもあります。 また、このリストを使用して最適な開始単語を決定したい場合は、アルファベットのすべての文字を人気順にランク付けしました。Wordle の日常的なヒント私は Wordle について、その 1,000 番目の単語のカバーから、最適な入門単語のリスト、役立つ 2 段階の戦略、物議を醸す単語の変更に関するニュースまで、Wordle について多くのことを書いてきました。ヒットしたオンライン単語パズルを 1 年間プレイして学んだこともまとめました。実際の答えの必要性を再考している場合は、これらのストーリーの 1 つからヒントを試してみるとよいでしょう。まだ冒頭の言葉が必要ですか?ある人は、ただ周りを見て、見つけた 5...

「Minecraft: Java & Bedrock Edition」を £16 でセール中

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TL;DR: 得る Minecraft: Java および Bedrock Edition £15.83 (通常 £23.77) で — 無限の創造性、冒険、そしてピクセル完璧な楽しみの贈り物。彼らの想像力と同じくらい無限のホリデーギフトをお探しなら、このデジタル ダウンロード Minecraft: Java および Bedrock Edition わずか 15.83 ポンドで購入できる究極の選択肢です。雪に覆われた村の建築から、ピクセル化された小屋や森林まで、Minecraft ではプレイヤーが寒さに足を踏み入れることなく、独自の冬の避難場所を作ることができます。子供、十代の若者、そして冒険が大好きな大人に最適なこのゲームは、ホリデー シーズンを超えてもずっと続く居心地の良いギフトです。 Java...

このネズミは車の運転を学び、それが大好きです

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この記事は から再発行 会話 の下で クリエイティブ・コモンズ・ライセンス。私たちはプラスチックのシリアル容器から最初のげっ歯類の車を作りました。同僚と私は試行錯誤の末、アクセルペダルのように機能する小さなワイヤーを握ることで、ネズミが前に進むことを学習できることを発見しました。やがて、彼らは驚くほど正確に操縦し、フルートループの御馳走に到達しました。予想どおり、おもちゃ、スペース、仲間が揃った充実した環境で飼育されたラットは、標準的なケージに入れられたラットよりも速く車を運転することを学習しました。この発見は、次の考えを裏付けました。 複雑な環境は神経可塑性を高める: 環境の要求に応じて生涯にわたって変化する脳の能力。私たちの研究を発表した後、ネズミを追い出す物語 急速に広まった メディアで。プロジェクトは私の研究室で継続され、ロボット工学の教授によって設計された、改良された新しいネズミ操作車両 (ROV) が開発されています。 ジョン・マクマナス そして彼の生徒たち。これらのアップグレードされた電動 ROV は、防鼠配線、壊れにくいタイヤ、人間工学に基づいた運転レバーを備えており、テスラのサイバートラックのげっ歯類バージョンに似ています。神経科学者として 誰が擁護するのか 自然の生息地で実験動物を飼育し、実験するというこのプロジェクトが、私の研究室での実践からどれだけ逸脱しているかを見るのは面白いと思いました。ネズミは通常、プラスチック製の物体よりも土、棒、石を好みます。さて、私たちは彼らに車を運転してもらいました。しかし、人間も車を運転するために進化したわけではありません。私たちの古代の祖先は車を持っていませんでしたが、 彼らは柔軟な頭脳を持っていた これにより、彼らは火、言語、石器、農業などの新しいスキルを習得することができました。そして車輪の発明からしばらくして、人間は車を作りました。ネズミ用に作られた車は、ネズミが野生で遭遇するものとは程遠いものですが、運転はげっ歯類がどのように新しいスキルを獲得するかを研究する興味深い方法であると私たちは考えました。予想外なことに、ラットは運転訓練に対して強い動機を持っており、しばしば車に飛び乗り、車が道路にぶつかる前に「レバーエンジン」を回転させていたことがわかりました。それはなぜでしたか?車の運転を訓練しているラットの中には、車がコースに置かれる前にレバーを押す人もいます。まるで前方の乗り物を心待ちにしているかのようです。 喜びの新たな目的地心理学の入門教科書の概念が、げっ歯類運転研究室で新たな実践的な側面を持ちました。などの基礎的な学習アプローチに基づいて構築する オペラント条件付け戦略的インセンティブを通じてターゲットを絞った行動を強化するため、ドライバー教育プログラムで段階的にラットを訓練しました。最初は車に乗り込む、レバーを押すなどの基本的な動作を学びました。しかし、練習を重ねると、これらの単純な動作は、特定の目的地に向かって車を操縦するなど、より複雑な動作に進化しました。

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