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論文紹介Bot

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  • 【論文輪読】 AI技術は各業界でどのように活用できるのか

    GPTを用いて、論文の紹介記事を書いていきます。

ChatGPT 時代における日本社会と個人の展望：落合陽一氏と成田悠輔氏の対談分析

質問 落合陽一氏が提唱する「デジタルネイチャー」とは何か、2～3文で説明してください。 落合陽一氏は、現代社会における「ドットを打つ仕事」をどのように定義していますか？ 成田悠輔氏は、現代の教育機関、特に大学についてどのような見解を持っていますか？ 落合陽一氏は、AI時代における人間の役割として「ゴリラ性」を強調していますが、それは具体的にどのような性質を指しますか？ 成田悠輔氏は、AI時代における人間の行動原理として「同調圧力」を挙げていますが、それはAIとどの

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    • ドットを打つ仕事

      プロフェッショナルとGLOBIS知見録から ドットを打つ仕事とは？：社会の承認や評価を気にせず、自分が面白いと思うことに没頭する仕事「ドットを打つ仕事」とは、従来の社会システムや評価基準から離れ、 誰にも評価されなくても、自分が面白いと思う仕事に没頭すること を指します。 現在の社会には「ブルシットジョブ」と呼ばれる、無意味な仕事が蔓延している。 ブルシットジョブは、社会的に必要とされているように見せかけているだけで、実際には何の価値も生み出さない仕事です。 大学など

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      • 「アリとキリギリス」から考える現代社会の矛盾

        日本の高校の部活は、時に「村社会」の縮図のような存在です。部長や先輩たちが権威を振りかざし、表面上は秩序を保ちながらも、裏では優秀な後輩を嫉妬や悪口で押さえつける。そんな経験をした人も多いのではないでしょうか。特に、顧問の先生に媚びへつらい、あたかも自分が全てを掌握しているかのように振る舞う先輩に違和感を覚えたことがあるはずです。 部活において、表面上は部長や先輩に忠実に従い、顧問の先生に媚びる先輩たちは、「村社会」の典型です。彼らは、自分たちが築いた小さな世界の中での地位

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        • メモ：先月作成したコードたち

          OpenGLとMediapipeを用いたリアルタイム3Dモデル操作このプロジェクトでは、OpenCVでウェブカメラの映像を取得し、Mediapipeを用いてリアルタイムで人体の骨格を検出します。さらに、OpenGLを使用してシンプルな3Dモデルを描画し、骨格情報に基づいてモデルを操作する基盤を提供しています。ここでは、コードの各部分に触れながら、その仕組みを説明します。 1. 必要なライブラリのインポート まず、使用するライブラリをインポートします。このプロジェクトでは、

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        マガジン

        • 【論文輪読】 AI技術は各業界でどのように活用できるのか
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        記事

          PDFを高画質で画像ファイルに変換する

          PDFドキュメントを高解像度の画像ファイルに変換することは、プレゼン資料やデザインの確認など、日々の業務で非常に役立つスキルです。特に、コンサルタントとしてクライアントに資料を共有する際、画像として提供することで、閲覧のハードルを下げ、視覚的に直感的な理解を促すことができます。 本記事では、Pythonを用いてPDFファイルを高画質（例: 1000 dpi）のpng画像に変換する方法をGoogle Colabで実行する手順を紹介します。Google Colabを使えば、特別

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          PDFを高画質で画像ファイルに変換する

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          Pythonを使用して毎日メールレポートを自動送信する

          以下は、Pythonを使用して毎日メールレポートを自動送信するスクリプトと、そのセットアップ方法の説明です。 セットアップ手順 メールの認証情報を設定: レポートを送信するメールアカウントの認証情報が必要です（例：Gmail）。2段階認証を使用している場合、アプリ用パスワードが必要になるか、"安全性の低いアプリのアクセス"を許可する必要があります。 スクリプトの作成: 完全なPythonスクリプト import smtplibfrom email.mime.mult

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          Pythonを使用して毎日メールレポートを自動送信する

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          BibTeXファイルの作成

          BibTeXファイルを作成するには、以下の形式に従ってエントリーを作成します。エントリーには、著者、タイトル、出版年などの情報が含まれます。以下に例を示します。 Book @book{author2024, author = {First Last}, title = {Title of the Book}, publisher = {Publisher Name}, year = {2024}, address = {City, C

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          BibTeXファイルの作成

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          Pythonで水文水質データベースをスクレイピングしよう♪

          Pythonを使用して水位データをスクレイピングし、JSONファイルとして保存する方法について説明します。このブログでは、以下の内容をカバーします。（責任は負いません） ライブラリのインポート 水位データのスクレイピング 日付範囲の分割 データの保存 1. ライブラリのインポート まず、必要なライブラリをインポートします。以下のコードは、HTTPリクエストを送信するための`requests`、HTMLを解析するための`BeautifulSoup`、日付操作のための

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          Pythonで水文水質データベースをスクレイピングしよう♪

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          日本のFIT申請済み再生可能エネルギーのデータで遊ぼう♪

          上記のサイトから、47都道府県分を気合でダウンロードします。マウスのカーソルボタンを連打しよう！ 保存したら，CSVに変換します． CSVファイルを一括コピペしてall.csvファイルにまとめます。 エクセルのフィルターを用いて，空白のセルを消します． 各地域における太陽光発電（Solar PV）、陸上風力（Wind Onshore）、海上風力（Wind Offshore）、小水力（Run of River）の各再エネソースについて、既存容量からポテンシャル容量までの

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          日本のFIT申請済み再生可能エネルギーのデータで遊ぼう♪

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          土地利用マップのスクレイピング

          WEBページのソースコードから，対象の文字列を取り出す import re# 与えられたHTMLコンテンツの例html_content = """<div class="mesh" id="M6848-h" style="left:81.0274372446001%; top:2.43337195828505%; width:3.21074138937536%; height:2.896871378910

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          土地利用マップのスクレイピング

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          スタックドエリアチャート

          import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# データの準備x = ['A', 'B', 'C', 'D']y1 = np.array([10, 20, -30, 40]) # 1つ目の系列y2 = np.array([-15, 25, -5, 20]) # 2つ目の系列# 正の値のみを抽出y1_positive = np.where(y1 > 0, y1, 0)y2_positive = np.where(y2

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          スタックドエリアチャート

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          LINEのトーク履歴を，シートに変換する

          今後，個人を再現するAIが普及する．個人を再現するにあたり，過去のLINEのトーク履歴を参照するのが最も手っ取り早い． 今回は，LINEのトーク履歴をシート状に変換するコードを共有する． # To make the script more flexible and handle names better, we can adjust the regular expression for parsing messages.# This involves making mi

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          LINEのトーク履歴を，シートに変換する

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          説明可能AIの概要と実装

          はじめに： 説明可能AI（XAI）は、特に健康や金融などの分野での機械学習モデルの不透明性に対処するために、人工知能の重要な分野として登場しました。AIをより解釈可能で説明責任を持たせる必要性が、この研究領域を推進しています。 XAIの進化： XAIの概念は新しいものではありません。専門家システムの時代にさかのぼり、その説明可能な意思決定プロセスで知られていました。しかし、2017年頃にDARPAのXAIプログラムで注目を集めました。初期の機械学習モデル（線形モデル、決定木

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          説明可能AIの概要と実装

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          都道府県別エネルギー消費統計のデータ処理

          はじめに データ分析の分野では、生のデータを取り扱い、有意義な情報を抽出することが重要です。本ブログでは、Pythonを活用して、日本の都道府県別のエネルギー消費統計データを処理し、分析する高度な手法を紹介します。このプロセスでは、Pandas、Numpy、およびその他のユーティリティが使用されます。 今回は研究の効率を向上させることを目的に、都道府県別エネルギー消費統計を辞書型で保存するコードを作成しました。 必要なライブラリのインポート import pandas

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          都道府県別エネルギー消費統計のデータ処理

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