Notices by Akionux (akionux@status.akionux.net), page 12

Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Thursday, 08-Jul-2021 12:37:18 JST Akionux

ついに予約開始した充電不要のスマートバンド Mother Bracelet、その特徴を解説（石野純也） - Engadget 日本版 - https://japanese.engadget.com/reraku-wear-123546292.html
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  ついに予約開始した充電不要のスマートバンド Mother Bracelet、その特徴を解説（石野純也） - Engadget 日本版
  
  リラクゼーションスタジオの「Re.Ra.Ku」を展開するメディロムは、7月7日に、アクティビティトラッカーの「Mother Bracelet」の先行予約を開始します。先行予約は、クラウドファンディングサイトのMakuake上で14時にスタート。配送は12月ごろになる予定ですが、先行予約特典として早割が提供され、30〜40%の割引が受けられます。
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 07-Jul-2021 19:26:24 JST Akionux

GitHub - mahmoudnafifi/Exposure_Correction: Project page of the paper "Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction" (CVPR 2021). - https://github.com/mahmoudnafifi/Exposure_Correction
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  mahmoudnafifi/Exposure_Correction
  
  Project page of the paper "Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction" (CVPR 2021). - mahmoudnafifi/Exposure_Correction
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 07-Jul-2021 12:36:58 JST Akionux

【やじうまPC Watch】偶数は2で割り、奇数は3倍して1足すを繰り返すと1になる。解けたら音圧爆上げくんから1億2千万円の賞金 - PC Watch - https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yajiuma/1336495.html
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  【やじうまPC Watch】偶数は2で割り、奇数は3倍して1足すを繰り返すと1になる。解けたら音圧爆上げくんから1億2千万円の賞金
  
  from 株式会社インプレス
  
  　DTM用アプリやプラグインなどを手がける株式会社音圧爆上げくんは7日、数学における未解決問題の1つ「コラッツ予想」の解決に1億2千万円の賞金をかけたと発表した。
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Friday, 02-Jul-2021 19:24:22 JST Akionux

https://twitter.com/dandelion1124/status/1410905458940940290?s=09
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  https://twitter.com/dandelion1124/status/1410905458940940290
  
  from dandelion
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Monday, 28-Jun-2021 19:10:49 JST Akionux

元寇「神風のおかげで日本がミラクル大勝利」は本当か覆される元寇の常識（第2回）(1/5) | JBpress (ジェイビープレス) - https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/65791
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  元寇「神風のおかげで日本がミラクル大勝利」は本当か覆される元寇の常識（第2回） | JBpress (ジェイビープレス)
  
  長らくの間、元寇に関する通説として、文永の役、弘安の役ともに日本軍は戦闘では元軍に大敗したものの、突如やってきた台風が元軍に壊滅的被害をもたらしたことで辛くも勝利したと伝えられてきま(1/5)
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Monday, 28-Jun-2021 18:21:36 JST Akionux

『ボンバーマン』ミュージックの先駆者、竹間ジュンの功績を考える｜Real Sound｜リアルサウンドテック - https://realsound.jp/tech/2021/01/post-699046.html/amp
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  『ボンバーマン』ミュージックの先駆者、竹間ジュンの功績を考える
  
  1985年12月に、ファミリーコンピュータ用ソフト『ボンバーマン』が発売。その後、1990年12月に、PCエンジン用ソフト『ボンバーマン』が発売された。2020年12月をもって前作は発売35周年、後作は発売30周年を迎えた。派生作品やメディアミックスも含めると膨大な数にのぼるボンバーマンシリーズは、ハ…
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Sunday, 27-Jun-2021 15:40:28 JST Akionux

なぜLinux環境でゲームを開発するのか？Linuxベースで開発するゲームスタジオへのインタビューが公開中 - GIGAZINE - https://gigazine.net/news/20210625-developing-games-on-linux/
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  なぜLinux環境でゲームを開発するのか？Linuxベースで開発するゲームスタジオへのインタビューが公開中
  
  「Deep Sixed」「Precipice」「Rogue State」などのゲームを開発するLittle Red Dog Gamesは、オープンソースのゲームエンジンであるGodotを使い、Linuxベースでゲームを開発していることで知られています。そんなLittle Red Dog Gamesのライアン・ヒューワーCEOと、リードプログラマーのデニス・コンテス氏に、Linux関連の話題を扱うブログ・System76がインタビューを行っています。
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Saturday, 26-Jun-2021 15:19:51 JST Akionux

渡来人は四国に多かった？　ゲノムが明かす日本人ルーツ: 日本経済新聞 - https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC18CCA0Y1A610C2000000/
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  渡来人は四国に多かった？　ゲノムが明かす日本人ルーツ
  
  私たち日本人は、縄文人の子孫が大陸から来た渡来人と混血することで生まれた。現代人のゲノム（全遺伝情報）を解析したところ、47都道府県で縄文人由来と渡来人由来のゲノム比率が異なることがわかった。弥生時代に起こった混血の痕跡は今も残っているようだ。東京大学の大橋順教授らは、ヤフーが2020年まで実施していた遺伝子検査サービスに集まったデータのうち、許諾の得られたものを解析した。1都道府県あたり50
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Friday, 25-Jun-2021 19:08:44 JST Akionux

「今日死ぬか」と問われた妻、目を閉じて「ええよ」…夫はマフラーで首を絞めた : 社会 : ニュース : 読売新聞オンライン - https://www.yomiuri.co.jp/national/20210624-OYT1T50273/
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  「今日死ぬか」と問われた妻、目を閉じて「ええよ」…夫はマフラーで首を絞めた : 社会 : ニュース
  
  承諾を得て妻（８０）を殺害したとして、承諾殺人罪に問われた広島市安佐北区、無職村武哲也被告（７２）の初公判（水越壮夫裁判官）が２４日、広島地裁であり、村武被告は「（間違い）ありません」と起訴事実を認めた。検察側は懲役３
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 23-Jun-2021 18:13:55 JST Akionux

Open Source Tools for Fast Computer Vision Model Building | by Eric Hofesmann | Jun, 2021 | Towards Data Science - https://status.akionux.net/url/926428
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  Open Source Tools for Fast Computer Vision Model Building
  
  from https://medium.com/@eric.hofesmann
  
  A guide to enhancing your computer vision workflows with the open-source tools PyTorch Lightning Flash and FiftyOne
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 23-Jun-2021 12:56:07 JST Akionux

Hugo vs Jekyll vs Pelican | What are the differences? - https://stackshare.io/stackups/hugo-vs-jekyll-vs-pelican 静的サイトジェネレータが流行りなのか
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  Hugo vs Jekyll vs Pelican | What are the differences?
  
  Hugo - A Fast and Flexible Static Site Generator written in Go. Jekyll - Blog-aware, static site generator in Ruby. Pelican - A static site generator, written in Python, that requires no database or server-side logic
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 23-Jun-2021 12:38:11 JST Akionux

PyTorch LightningでSAMを動かす - I'm chizuchizu - https://chizuchizu.com/blog/sam_lightning/
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  PyTorch LightningでSAMを動かす
  
  SAMのヤバさ SoTAを総なめ！衝撃のオプティマイザー「SAM」爆誕&解説！ ICLR2021に衝撃的な手法が登場しました。その名もSharpness-Aware Minimization、通称SAMです。どれくらい衝撃かというと、画像分類タスクにおいて、SAMがImageNet(88.61%)/CIFAR-10(99.70%)/CIFAR-100(96.08%)などを含む9つものデータセットでSoTAを更新したくらいです(カッコ内はSAMによる精度)。話題のVision Transformer(ViT)のImageNetの結果(88.55%)を早速超しました(SoTA更新早すぎます)。簡単に要約すると、損失が最小かつ平坦なパラメータを探しに行くようなoptimizerです。そうすることで汎用性が高まります。とにかく強いです。公式実装は下にあります。 https://github.com/davda54/sam 見ればわかりますが、optimizerを2回呼び出す必要があるので計算量は少し増えてしまいます。（自分環境だと元と比較して約1.2倍、時間がかかる） PyTorch Lightningで動かすときの問題そもそもPyTorch Lightningはいちいち backward()やstep()とかを書くのが嫌で、kerasっぽい学習をしたいけどPyTorchの拡張性も使いたいっていう良い所どりしたい人が使うもの（偏見強め）なので、新しい手法だと問題が生じることが多々有ります。今回のSAMはまさにそうで、first_step()とsecond_step()を呼び出す必要がありますが、PyTorch Lightningのデフォルトではもちろん1回しか呼ぶことができません。（また、SAMの公式実装で呼ぶ回数が1回で済む関数が用意されてましたが、エラーを吐かれてしまいました）結局良い書き方が分からず、Twitterで呼びかけた所、有識者が現れました。 https://twitter.com/kuto_bopro/status/1363406456469422083 solution 改良したSAMのコードとrunnerのコードを貼っておきます。ほとんどは先程のツイートのリプライに貼ってあるコードをコピペしたところです。（少し修正はしてあります） import torch """ https://github.com/kuto5046/kaggle-rainforest/blob/main/src/sam.py#L16 """ class SAM(torch.optim.Optimizer): def __init__(self, params, base_optimizer, rho=0.05, **kwargs): assert rho >= 0.0, f"Invalid rho, should be non-negative: {rho}" defaults = dict(rho=rho, **kwargs) super(SAM, self).__init__(params, defaults) self.base_optimizer = base_optimizer(self.param_groups, **kwargs) self.param_groups = self.base_optimizer.param_groups @torch.no_grad() def first_step(self, closure=None, zero_grad=False): loss = None if closure is not None: with torch.
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Tuesday, 22-Jun-2021 12:16:01 JST Akionux

【プレスリリース】ハリガネムシは寄生したカマキリを操作し水平偏光に引き寄せて水に飛び込ませる | 日本の研究.com - https://research-er.jp/articles/view/100504
ハリガネムシすごい
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  【プレスリリース】ハリガネムシは寄生したカマキリを操作し水平偏光に引き寄せて水に飛び込ませる | 日本の研究.com
  
  2021.06.22 神戸大学プレスリリース神戸大学大学院理学研究科の大林奈園(大学院生)・佐倉緑准教授・佐藤拓哉准教授と弘前大学大学院理工学研究科の岩谷靖准教授・奈良女子大学共生科学研究センターの保智己教授・National Changhua University of Education の...
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Saturday, 19-Jun-2021 11:34:41 JST Akionux

[2106.08962] Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better - https://arxiv.org/abs/2106.08962
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  Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better
  
  Deep Learning has revolutionized the fields of computer vision, natural language understanding, speech recognition, information retrieval and more. However, with the progressive improvements in deep learning models, their number of parameters, latency, resources required to train, etc. have all have increased significantly. Consequently, it has become important to pay attention to these footprint metrics of a model as well, not just its quality. We present and motivate the problem of efficiency in deep learning, followed by a thorough survey of the five core areas of model efficiency (spanning modeling techniques, infrastructure, and hardware) and the seminal work there. We also present an experiment-based guide along with code, for practitioners to optimize their model training and deployment. We believe this is the first comprehensive survey in the efficient deep learning space that covers the landscape of model efficiency from modeling techniques to hardware support. Our hope is that this survey would provide the reader with the mental model and the necessary understanding of the field to apply generic efficiency techniques to immediately get significant improvements, and also equip them with ideas for further research and experimentation to achieve additional gains.
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Saturday, 19-Jun-2021 05:33:39 JST Akionux

GitHub - facebookresearch/xcit: Official code Cross-Covariance Image Transformer (XCiT) - https://github.com/facebookresearch/xcit
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  facebookresearch/xcit
  
  Official code Cross-Covariance Image Transformer (XCiT) - facebookresearch/xcit
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Friday, 18-Jun-2021 18:05:50 JST Akionux

CNNやTransformerは人間の視覚と比べてどうなのか？ | AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文・技術情報メディア - https://ai-scholar.tech/articles/transformer/human_vision
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  CNNやTransformerは人間の視覚と比べてどうなのか？
  
  3つの要点✔️ TransformerとCNNを人間の視覚と比較✔️ ニューラルネットワークと人間の視覚を比較するための新しい指標を紹介✔️ ViTとCNNの形状/テクスチャーの偏りを人間の視覚と比較 Are Convolutional Neural Networks or Transformers more like human vision?written by Shikhar Tuli, Ishita Dasgupta, Erin Grant, Thomas L. Griffiths(Submitted on 15 May 2021)Comments: Accepted at CogSci 2021Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)code：はじめに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類、セグメンテーション、物体検出などのコンピュータビジョンのタスクにおいて、現在の主流となっています。さらに近年ではself-attentionベースのtransformerも効果的であることも示唆される研究が出てきました。そのため、将来的にはCNNに取って代わるのではないかと言われています。CNNは人間の視覚野に似ているところがあります。各画像パッチに同じ重みが使われるため、位置普遍性です。とはいえ、局所的な接続性はグローバルなコンテクストの喪失につながるため、これらのモデルは形状ではなくテクスチャに依存すると言えます。逆に人間は画像を認識する際に、テクスチャではなく形状を利用します。このあたりについても、AI-SCHOLARで既に取り上げられています「CNNは本当にテクスチャ好きなのか？」。一方ViTのようなトランスフォーマーは、誘導バイアスが排除されているため、グローバルな特徴も効果的に捉えることができます。また、CNNよりも柔軟性が高いため、NLPと視覚の両方で大きな成功を収めています。
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 16-Jun-2021 12:54:15 JST Akionux

[2106.07804] Controlling Neural Networks with Rule Representations - https://arxiv.org/abs/2106.07804
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1. Controlling Neural Networks with Rule Representations
  
  We propose a novel training method to integrate rules into deep learning, in a way their strengths are controllable at inference. Deep Neural Networks with Controllable Rule Representations (DeepCTRL) incorporates a rule encoder into the model coupled with a rule-based objective, enabling a shared representation for decision making. DeepCTRL is agnostic to data type and model architecture. It can be applied to any kind of rule defined for inputs and outputs. The key aspect of DeepCTRL is that it does not require retraining to adapt the rule strength -- at inference, the user can adjust it based on the desired operation point on accuracy vs. rule verification ratio. In real-world domains where incorporating rules is critical -- such as Physics, Retail and Healthcare -- we show the effectiveness of DeepCTRL in teaching rules for deep learning. DeepCTRL improves the trust and reliability of the trained models by significantly increasing their rule verification ratio, while also providing accuracy gains at downstream tasks. Additionally, DeepCTRL enables novel use cases such as hypothesis testing of the rules on data samples, and unsupervised adaptation based on shared rules between datasets.
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Wednesday, 16-Jun-2021 08:11:35 JST Akionux

日本人の祖先は「港川人」？　旧石器時代、DNAで解析：朝日新聞デジタル - https://www.asahi.com/sp/articles/ASP6F4FX4P6BULBJ016.html
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1. Domain not in remote thumbnail source whitelist: www.asahicom.jp
  
  日本人の祖先は「港川人」？　旧石器時代、DNAで解析：朝日新聞デジタル
  
  from https://www.facebook.com/asahicom/
  
  　沖縄県で約2万年前の旧石器時代の遺跡から見つかった港川（みなとがわ）人が、現代の日本人に遺伝的に直接つながる祖先だった可能性がDNA解析からわかった。日本人のルーツは、縄文人や大陸から渡来した弥生人…
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Tuesday, 15-Jun-2021 00:27:18 JST Akionux

overleaf、めちゃ良い
これはスマホでtex文章が書ける https://status.akionux.net/attachment/924333
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1. Untitled attachment
  https://status.akionux.net/file/4a16f160323526a05ebcae8abd3b049a0d490666be79843e24cf060a3eee8666.jpg
Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Monday, 14-Jun-2021 12:43:15 JST Akionux

queueデーモンがちゃんと動いているかよくわからん

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