参謀本部ノマトピア事業計画書

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貴義齊藤

株式会社参謀本部の事業計画書です。

Technology

症例の少ない病気の患者の為のコミュニティーサービス Dr.NEARのシード期事業計画書別に私たちがではなく「誰がこのような仕組みを作っても、沢山の人が救われるのならば・未来の求められる医療に近づくのであれば、それでいいじゃないか」と考え事業計画もオープンに公開することにしました。 http://drnear.net http://drnear.nat/ja

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AROZISOH社のアプリ開発分野における事業計画書。 iOSアプリ開発はもちろんのこと、プログラミング経験のない文系社会人２名による挑戦です。 ▼日々の活動を綴ったブログも展開中 http://arozisoh.com/blog/ AROZISOH's business plan of app development. ▼ They are deploying a blog that reflect their day-to-day activities. http://arozisoh.com/blog/

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ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー schoo WEB-campusは「WEBに誕生した、学校の新しいカタチ」。ＷＥＢ生放送の授業を無料で配信しています。 ▼こちらから授業に参加すると、先生への質問や、ユーザーとのチャット、資料の拡大表示等が可能です。 https://schoo.jp/class/837/room ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

trippieceの２億円資金調達プロセス　先生：小泉文明

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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル（LLM）の学習とハイパーパラメータ最適化

t m

オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル（LLM）が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。

論文紹介：Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey

Toru Tamaki

ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---

Matsushita Laboratory

我々はこれまで，新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し，その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた．これまでの研究では，便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの，行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった．そのため，本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき，それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い，その有効性について検証する．実験では，行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う．

論文紹介：When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...

Toru Tamaki

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