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はてなキーワード: 抽出とは
助けてくれ。
当方、10年間CATIAを使ってた者だが異動によりcreoを使用することになった。
ソフトは違えど同じ3D CAD、まあなんとかなるだろうと思っていたが大きな間違いだった。
creo、信じられないほど使いづらいCADでまるで業務にならん。
これマジ？こんなのがハイエンドCAD名乗ってていいの？クソすぎるっしょ。
対応するタブを選択しないと線一本選択できないとか、原点がないとか、座標系が表示されないとか、サーフェス1枚抽出することすらできん。
誰かCATIAのこの操作をcreoで行うにはこうするんだよ、みたいに対比して説明してるサイトや動画あれば教えてくれ。
というかCATIAならネットでも結構情報が手に入るけどcreoマジで見つからん。
助けて。
最近というのも、例えば1960年代のアメリカの諜報能力は特に突出したわけではなく、ロシアと同レベルか少し下ぐらいだった。
当時のソ連はアメリカの諜報員をかなりの数捕まえていたし（冤罪も多かったが、本物も多かった）、その逆も然りだった。
しかし2010年代からアメリカの諜報能力は異常なほど高まっていった。
きっかけはやはり9.11で、あれ以降諜報機関……特にCIAの能力が異常に突出していった。
スノーデンの告発においては同盟国ですら盗聴していたことがリークされたが、しかし特に何の反発もなし、お咎めなしのような形になった。
思い返せば、もはやどの国ですらアメリカの諜報活動を阻止することなどできないという諦めのようなものを感じさせる出来事だった。米国民ですら監視されているのに、許容するような世論になり、「定着」した。
この定着というのがなかなか末恐ろしいところ。というのもある期間、アメリカはミームについて膨大な研究を積み重ねていたんだよね。
例えばCIAの米国民に対する諜報なんかは、もはや誰も真剣に考えない。何ならジョークになる。ジョークになるとどんな不謹慎ですら許される（風潮がある）。これが意図的なものなのかすら分からない。
2020年代においては、もはやアメリカがどのような手段で諜報活動を行っているのか想像すらもできない。
つまりは陰謀論の域になるのだが、もはやアメリカがどのように関与してどのように諜報しているのか何の手がかりもない点においては、あまりに上手く溶け込んでいる。
アメリカが諜報活動に基づいて行動しているのだと仮定してみると、もはや個人のスマートフォンは筒抜けだと考えてもぬるい域に達している気がする。
これはちょっと信じられない話で、どの諜報機関もそこまでのレベルに達したことはない。
社内統計とかを扱ったことのある人間ならわかると思うが、少ない人数の限られた情報でも膨大な量になり、そしてそれを使えるように処理するのは困難を極める。
だがアメリカは全世界の情報でそれをやってのけてしまったと考えるしかない。
あらゆる情報を集め、そして即座に抽出、解析する技術にどれだけの投資をしてきたのかを考えると、今日のIT企業がほとんどアメリカ企業なのも納得がいく話ではある。
レシピ見るのにオレンジページ活用してるんだけどこのサイト見づらすぎじゃね？
右上のーーーの存在にようやく気付く、押す
なんかずらっと出てくるけど彩色が均一で見づらい、イラつく
レシピ見に行く
レシピ検索の入力欄を探す、スクロールダウンするも見つからず戻る
右上にgoogle記事検索があってレシピ検索の入力欄はそっちなのかと勘違いして入力する、どうやら違うらしい
ページを戻り再度探す、3回マウスホイールを回したあたりで見つかる、入力欄が細くて分かりづらい
客に探させるレイアウトは本当にクソとしか言いようがない、近年稀に見るクソレイアウトだわこれ
導線的に客の視線はまず左上のオレンジページ.netに行くだろ、
オシャレ気取って自分に酔って客の使い易さをドブに捨ててやがるレイアウトにもうクソホームページオブザマーチの感想が出てこないんだけど
設計した奴は何考えてこんな作りにしてるんだろうな？
AmazonのレビューをチャットGPTで書いてもこうならんやろ。なんやこれ
https://www.amazon.co.jp/review/R90RVQQCZVDDA/ref=cm_cr_srp_d_rdp_perm?ie=UTF8&ASIN=B00A47VS5A
龍神と七福神の仙人も良いと思います。ドラゴンボールは、地球の面積比率から計算出来ます。ロトボールは、たまにキャリオーバーする事で盛り上がるようになっていますが、数学の確率・統計も重要です。
ドラゴンクエストを特集していた少年ジャンプのゆうてい、みやおう、きむこうは、ゆうていがいないと、盛り上がりにかけます。ロト7のロトボールを、7つそろえる為には、龍神様も重要です。
桃は、安土桃山時代と桃谷商店街の活気でも重要です。桃て活気を安定させてるのが分かると思います。ドラゴンボールの悪役の桃白白は、良い文字の悪キャラで、黒い服もある天津飯に負けましたが、桃と白のイメージでも、中身の心が重要という事が改めて分かります。
太陽拳は、太陽神とある程度仲良くないとできませんが、キャプテン翼の音速のマッハシュートより上の概念の光のフラッシュシュートは、最高峰のシュートですが、より上の理想の宇宙の力に関係しなくても、この宇宙はつとまります。
天津飯の天は天界の天、天界の閻魔天の閻魔大王、神と界王の考えの上は、次元の神、時間の神です。
七福神の仙人の多い、ロトボールもあうドラゴンボールも良いと思います。セルとセルジュニアのパワーアップは、セルシードの培養とSTAP細胞とiPS細胞と同様です。
セルとセルジュニアは、細胞のセルの進化そのものです、フリーザーの名前に似ているフリーズは、フリーズドライ製法のように、フリーズで、凍らせて凍結する方法ですが、瞬間的に、零下まで冷凍することは重要です。ノーベル賞のビオンテックのメッセンジャーRNAワクチンは、電子顕微鏡で、医療器具で、ゲノム編集して、培養する技術ですが、副反応ないワクチンをより考慮するであれば、抽出方法を検討したほうが良いと思います。
役割のあるメッセンジャーRNAの mRNAが単離した時に、凍結する事で、綺麗に単離させて分離できます。そして、培養も、併用培養する場合、善玉菌のような安全で無害に近い内容が望ましいです。
そして、冷凍技術は、ワクチン保管で重要です。輸送でも重要です。新鮮で美味しい食べ物の為に重要です。スーパーマリオブラザーズも、ニュートン万有引力を考慮するとより良いと思います。スーパーマリオブラザーズの前のマリオブラザーズのフリーズと、アイスクライマーのフリーズも、評価して、副反応のないワクチンと新鮮で美味しい食べ物をまとめて、ITの最高峰のユビキタス化が進んだ戸越銀座のように、高圧ボルトの電位差のある電線は、地下の位置にしたほうが良いと思います。
スーパーサイヤ人は、スーパー野菜人も、褒めているような表現で特に良いと思います。野菜のベジタブルの名前のようなベジータのパワーアップも、野菜を褒めているようで、特に良いと思います。かりん様も、猫を褒めている事からも、動物愛護の考えで、特に良いと思います。
ダブルドラゴン、ドラゴンクエスト、パズル&ドラゴンもドラゴンの名称ですが、
上場企業のタカラバイオも、昔は、ドラゴンの名称です。エンジェルのAngelの名前のようなAngesのアンジェスもワクチン開発で重要です。セルの細胞と細胞培養とワクチンの培養量産につきまして、東京女子医大のセルシードとSTAP細胞とiPS細胞と、アンジェスとタカラバイオのワクチン量産培養も、改めて、まとめて、教科書にしたほうが良いと思います。
七福神の仙人の多い、ロトボールもあうドラゴンボールも良いと思います。セルとセルジュニアのパワーアップは、セルシードの培養とSTAP細胞とiPS細胞の進化と同様です。
ベンダーロックインとは、特定のベンダーの製品を使うことにより、その仕様に合致した周辺環境やコードを設定してしまい、移行が困難になるような現象だ
最近、BigQueryを使うことによってこのベンダーロックインにぶち当たった
「使うにはコストと制限があるから、やっぱ自鯖にしよう」となったわけである
BigQuery特有の機能を別の環境に移行するには大幅な変更が必要になる
ベンダーロックインの臭いを嗅ぎ取ったら早めに判断し、避けた方が良い
もし後から「やっぱこれ使いたくない」と言ってすでに依存状態にあるシステムから移行しなければならない場合は、
BigQueryであれば何らかのNoSQLを使うか、スキーマを無理やり抽出してmysql等に変換する方法もあるだろう
そのようなことを自動的に行う有料のサービスも存在するかもしれないが、新たなベンダーロックインとならないよう、注意深く仕様を見た方が良い
今はITエンジニアで生成AIを使ったり使わなかったりするだけの私が思ったことを書きます。
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「あなたたちのスキルはAIロボットが学習したので明日から仕事はないよ」
そんな風に言われて納得がいくだろうか？
少なくとも私は納得がいかないし、勝手に私を学習してどういうつもりだと不服を申し上げるだろう。
努力して積み上げた技術を持っていれば持っていただけ納得がいかないように思う。
でも「AIロボットはあなたのコピーではない、あなたたちの特徴を抽出しただけだ」と反論されるのである。
いかに合法で正当性があったとしても、不快感を覚え、盗人猛々しいとさえ思えてしまうのではないだろうか。
自身の仕事がなくなったのにそんなことを微塵も思わないという人がいたら、とてつもなく心が広いなと私は思う。
実際、一部のAI絵師？が主張していることは合法で正当性があるのだと私は思う。
その一方で、イラストレータが持つ万人に認められるようなイラストを描くための技術は
一朝一夕で身につくものではなく、たゆまぬ努力の結果であると思う。
どれだけ頑張っても到底届かないような技術があり尊敬しかない。
一部のAI絵師？の主張は正当性を縦にした攻撃という印象を受けたし、
イラストレータの反感をかうのも無理はないと思う。
逆に、合法で正当性があるのに自分を盗人のように言われたらどうだろう。
私は反論するだろうし、一部のAI絵師？が自身の正当性を強く主張するのも当然だと思う。
でも、人間だって学習するでしょ、という主張は屁理屈じゃないかな。
CDやDVDやBDやHDDへのデジタルコピーが厳しく制限されてしまったこととどこか似ているような気がするし、
それ以上の何か(努力とか、人間の限界みたいなもの)に大きな違いがあるように感じる。
ではどうすればいいかという話は私には何もなくて、
例えばイラストレータが保護されるべきという話でもないと思う。
これまでだって様々な職人が、例えば工場の機械化等によって職を失ってきたのではないだろうか。
残念ながらイラストレータにもその順番が回ってきてしまったのを、
一部のイラストレータは屁理屈をこねて受け入れがたいものとして扱っているように思う。
私自身、いつかは自分の職業に順番が回ってくるかもしれないし、
自分の仕事にプライドがあるからこそ、そうなったら同じように振る舞うかもしれない。
結論は特にないけれども、攻撃的になってしまう気持ちを自分勝手に解釈しつつ、
意図的に攻撃に利用している人がいたらやめてほしいなと思いつつ、
時代の流れなのだとイラストレーターの方々は受け入れていくしかないんだろうなと私は思いました。
読んでくれてありがとう。
GitHub Copilotは変数名やメソッド名をちゃんと規則立てて付けてるとめちゃくちゃ優秀に機能する
boolean open
みたいに付けてると微妙なこともあるけど
boolean isDialogOpen
他にも、createDataDayっていうメソッドがあって似たようなcreateDataMonthとかが乱立してるときに実装を共有化したいって思ったときなんかは
function createDataBase
ぐらいまで打ち込むと共有部分だけ抽出してくれる
命名規則だけじゃなくて実装のアルゴリズムがちゃんと整理されて設計されているとこっちがやりたいことを把握して実装してくれる
この辺は例が難しいけれど、なんかCopilotがまともなことを返してこないな、と思う時はこっちの実装が微妙な場合が多い
整理しなおして分かりやすい状態にしておくと綺麗に動いてくれる
Copilot使えねーって言ってる人のソースはほぼ100%こういう最低限のことができてなくて
とか言ってる奴は50%ぐらいの品質の命名規則やアルゴリズムになってる
「600cc ポットで抽出してそこから欲しい量だけカップに入れて売っておくれ、
抽出には必要だったけど飲みきれないから飲まない分のお金も払うから。」
ということで解決してもらえませんか。
紅茶。
リーフティでひとりぶんをおいしく抽出するのって大変だよね。つか、無理だろ。
ポットに茶さじ2杯いれて600ccを煎れるのが適量。
180ccだったらティーパックのほうが旨い。
ティーパックのほうが旨いのに、ティーパックを供すると客に「バカにすんな」と怒られる。
どうしろと。
ティーバッグで紅茶を美味しく入れる方法というのはネットが発達する以前からすでに周知されており、自分も店で出された時は出来る範囲でやっている。
https://www.nittoh-tea.com/enjoy/brew/brew02.html
ティーバッグを使ったホットティーのいれ方 ｜ 【神戸紅茶コラムサイト】1925年の老舗紅茶メーカーによる紅茶の雑学
https://shop.kobetea.co.jp/blog/take_pleasure/pouring/hot/
【紅茶のプロが教える】ティーバッグ紅茶をとびきり美味しくいれるには | リクナビNEXTジャーナル
https://next.rikunabi.com/journal/20210310_d11_t/
要約するとコツは
・熱々のお湯をつかうこと。出来れば汲んだばかりの水を使えればベスト
・カップやポットを温めておき、抽出時の温度を下げないようにすること
【追記】
紅茶はジャンピングで味がぐんと美味しくなる。詳しくはこちらの記事を参考に。
紅茶の”ジャンピング”とは？ ｜ 【神戸紅茶コラムサイト】1925年の老舗紅茶メーカーによる紅茶の雑学
https://shop.kobetea.co.jp/blog/2803/
三角のティーバッグが平らなものより優れているといわれるのはこのジャンピングの為の空間が確保されるから。
さて、これがティーバッグで淹れるコツになるのだが、紅茶党の自分が外食の紅茶に文句をつけているのは、
に集約されている。
つまり
・平らなティーバッグ
・冷めたお湯と器
・を自分で淹れてね
というのを「店主こだわりのブレンドを店舗で焙煎した一杯」と同金額で提供されているからだ。
ここまで極端なことは早々ないが、良いエスプレッソマシーンの珈琲と自分で淹れるティーバッグの紅茶が同じ料金だったりドリンクのセットとして提供されることはままある。
これが珈琲500円紅茶200円ならまあまあ差が出ても仕方がないと思うのだが、そうではない。だから冷遇されていると思ってしまう。
ブレンドとアメリカンのようにダージリンとアッサムから選べるようにしろ、などとは言わない。
ただティーバッグで出すにしてももう少し珈琲との格差をなくしてほしい、そう思うのだ。
【追記】
主に言いたいことは後半なんだけど、珈琲チェーン店だけじゃなくて飲食店全般でありがちなことかな。
id:sds-page さんのブコメがまさにそう！となってる。ありがとう。
せめて熱々のお湯を提供してほしい……。
この件でもやっとしてるのはオタクじゃあなくて単なる保守だと思うけどな…
特に有名な作品はその物語がもうすでにそれなりに人々の心に内面化されてたりして、
そこになんか違和感を感じちゃうのは差別とかとまあ全く関係なくはないけどそれとはちょっとまた別の感情があるわけで。
そんでさらにリトルマーメイドには原作のもっと有名な原作があるわけじゃん？
結末が違うっていうそれはそれで原作の原作ファンにとってはもやっとする案件なんだろうけど。ある意味夢小説っていうか…
アンデルセンが見たらどう思うかはしらんけど。
まあそういう人々のもやっとする感情を全て差別意識からだって決めると話がまたややこしいし、
そこは丁寧に明確な差別意識だと思われるものだけを抽出して指摘していかないとこういう話は永遠にまとまらないんじゃあないのかなって思う。
んで逆に黒人やアジア人の物語を白人がやると文化の盗用になったりとかするわけで。
まあ文化の盗用っていうのの理屈もわかるし私も明らかにそれはダメなやつだな？って思うのもあるけど、
じゃあ逆に人魚姫の件は…？っていうとなんかまあ私は別に黒人がアリエルだったっていいんじゃねって思うけど、もやっとする人の感情もわからなくはない。
なので明らかにそれは人種差別だろって思われる意見にはちょっと言っとかなきゃかなあってなる時もあるけど、
（できた後どこに公開するとかはノープランで、とにかく絵を作ってみたかった）
不可能ではないが、【要求を満たす学習済みイラスト】が大量に必要。
例えば「黒い髪の女の子が立っているイラスト」を作りたいのなら、
「黒い髪」
「女の子（1人）」
「立っている」
という３つの要素に分解できる。
予めこういった要素と既存のイラストを紐づけて、プログラムに大量に食わせる。
プログラムはそれぞれの要素を学習済みイラストから検索・抽出していい感じに融合し、
その結果を出力するというのがAI絵の仕組みなので、
各要素に該当するイラストを1枚でも学習済みならAI絵を作成できる。
裏を返せば、要素に対応する学習済みイラストが1枚もなければAI絵は作れない。
版権キャラともなるとディテールが複雑なので、例えば「中が空洞になっており青色で星形の耳飾りを左耳だけに付けている女の子のイラスト」を作りたいとする。
1つは
「女の子（1人）」
で、こちらは学習済みイラストが大量にヒットすると思われるので作成上の問題はない。
問題はもう1つで、
「[左耳に] { [中が空洞] [青色] [星形] } 耳飾り 」
となる。
「中が空洞」「青色」「星形」はバラバラの要素にしてはいけない。どれも耳飾りに対して適用されなければいけないので1つの要素にしなければならない。
そしてこの耳飾りは左耳だけに欲しいので、結果的に上のような1つの長い要素となる。
この要素を満たすイラストが学習済みである可能性は限りなく低い。
あるとすれば、同一の版権キャラの二次創作イラストを誰かが描いてくれている場合。
それも1枚や2枚では足りない。タッチや向きを何十種類も登録しないと実用的ではない。
版権キャラが正面を向いたイラストだけ学習させると、横向きのイラストを作りたいときに要素がヒットしないか、正面向きの学習済みイラストをプログラムが持ってきてしまう。
2Dイラストだけ学習されると、3D風のイラストを作りたいときに（以下略）。
要するに、学習元イラストを部分的にでも描ける生身の人間様には叶わないシステムだと実感した。
人はなぜワクチン反対派になるのか ―コロナ禍におけるワクチンツイートの分析―
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2024-02-05-001
〈研究の内容〉
本研究はまず、2021年1月から12月までに収集された「ワクチン」を含む約1億件のツイートを収集し、機械学習を用いて「ワクチン賛成ツイート」「ワクチン政策批判ツイート」「ワクチン反対ツイート」の3クラスタを抽出した。次に、「ワクチン反対ツイート」を多くつぶやいたりリツイートしているアカウントを特定し、「ワクチン反対ツイート拡散アカウント」として定義した。そして、「ワクチン反対ツイート拡散アカウント」を多くフォローしているユーザを「ワクチン反対派」として定義した。
上記プレスリリースの中で「賛成」というワードは4回しか使われておらず、そのいずれにも「賛成派」の定義を示す文というものは存在しない。
幸いにも元論文がPublicで公開されているため、主にMethod項を見てまとめていきたい。
1. 「ワクチン」「vaccine」を含む日本語ツイート98,805,971個を取得する。
3. ツイートのクラスタリングを行い、20種のクラスターが作成される。
4. 上位3つ(検証ツイートの99%・リツイートの98%を占める)のクラスター(「ワクチン賛成ツイート;pro-vaccine tweets」「ワクチン政策批判ツイート;opposition to the government’s vaccine policy」「ワクチン反対ツイート;anti-vaccine tweets」)を検討する。
5. 上記3クラスターのツイートを行ったアカウントとRTしたアカウントを集計する(「ワクチン賛成ツイート拡散アカウント:1,382,065」「政府批判拡散アカウント:248,699」「ワクチン反対ツイート拡散アカウント:196,936」)。
6. 上記3種のアカウントからそれぞれ50,000アカウントずつ無作為に抽出し、フォロー中のワクチン反対ツイート拡散アカウントの割合を算出する。
7. "ワクチン反対ツイート拡散アカウント/総フォローアカウント"の割合でソートし、上位25%(全体の12.3%以上)を"High anti-vaccine group"、下位25%(全体の0.24%未満)を"Low anti-vaccine group"とする。
ということで増田冒頭の「フォローアカウントのうち、ワクチン反対ツイートをした/RTしたアカウントの割合が少ないアカウント」ということになる。
これを「賛成派」という言葉で表現するのは実態を表しているようにはみえない。
しかし、元論文においてはこのような表現がほぼされていないといっていい。
基本的に日本語プレスリリースにおける「反対派」「賛成派」は上記メソッドで出たHigh group/Low groupとして表現されている。「反ワクチン性が高いグループ」「反ワクチン性が低いグループ」といったところ。
ただ、「ワクチン反対派」に類するフレーズは度々使われている(元からしてHigh/Low anti-vaccine groupだし)。
一方のLow groupでは、anti-vaccineに対してpro-vaccineという表現が使われている。が、ほぼ全ての用法で発言・ツイートに対してのみ使われており人に対して使われるケースは殆どない(イントロダクションに一回だけある)。
論文では誤解がないような表現にしているにも関わらずプレスリリースで「賛成派」という適切にはみえない表現を使うのはミスリーディングと言われても仕方ないのではないかと感じる。
Toriumi, F., Sakaki, T., Kobayashi, T. et al. Anti-vaccine rabbit hole leads to political representation: the case of Twitter in Japan. J Comput Soc Sc (2024). https://doi.org/10.1007/s42001-023-00241-8
