最近の重要な論文の紹介 - テキストとの対応付けによる映像の理解に関連して（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）
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This document provides an overview of recent research in deep learning for computer vision and natural language processing tasks. It summarizes key papers on neural image caption generation with visual attention, a neural network with an external memory component, and explaining and harnessing adversarial examples. It also lists several datasets for video description, visual question answering, and summarizing videos.
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![Differentiable neural computer (DCN)
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![Adversarial examples?
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Computer Vision meets Fashion (第12回ステアラボ人工知能セミナー)
Computer Vision meets Fashion (第12回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 山口光太 先生 (株式会社サイバーエージェント AI Lab)
概要: 機械学習が様々な産業分野に応用されるにつれ，ファッション分野でもコンピュータビジョンを使った分析が広がりを見せている．EC活用などを目指し数多くのスタートアップ企業がファッション画像の認識をコアにしたデータ分析や検索サービス開発を進めるようになっている．本講演ではコンピュータビジョンをファッション分野の問題に適用したこれまでの研究を俯瞰する．衣服や属性の画像認識に始まる基本的な問題から，商品検索やスタイルの推薦，ファッションを構成する意味要素の理解，Webデータからの学習についての研究事例を，著者がこれまでに取り組んできた研究を含めて解説する．深层学习を利用した映像要约への取り组み（第7回ステアラボ人工知能セミナー）
深层学习を利用した映像要约への取り组み（第7回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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1) Modern techniques use deep neural networks to jointly learn multimodal representations of videos, images, and text for tasks like video captioning and retrieval.
2) Convolutional neural networks (CNNs) are commonly used to extract visual features from videos and images, while recurrent neural networks (RNNs) like LSTMs model the temporal dynamics of video and the sequence of words in sentences.
3) Models are trained using tasks like predicting captions to learn joint representations in a shared semantic space, and evaluated on tasks like retrieving relevant videos for a given text query.视覚×言语の最前线（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）
视覚×言语の最前线（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 牛久祥孝先生（東京大学）
フルバージョンはこちら /YoshitakaUshiku/deep-learning-73499744画像キャプションの自动生成（第3回ステアラボ人工知能セミナー）
画像キャプションの自动生成（第3回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 牛久祥孝先生（東京大学）
イベントページ: https://stairlab.doorkeeper.jp/events/46265
※同スライドの最新バージョンは、http://www.slideshare.net/YoshitakaUshiku/ss-57148161 を参照ください。
教师なしオブジェクトマッチング（第2回ステアラボ人工知能セミナー）
教师なしオブジェクトマッチング（第2回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 岩田具治先生（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）Stair Captions and Stair Actions（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）
Stair Captions and Stair Actions（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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Stair Lab introduces two new datasets for deep learning: Stair Captions, a dataset of 100,000 images with captions, and Stair Actions, a dataset of 100 action videos annotated with 1000 action instances. Stair Captions is based on the MS-COCO 2014 dataset and uses a 2D CNN and RNN model to generate captions. Stair Actions contains videos from a research project and aims to help with action recognition tasks. Both datasets are publicly available for researchers through the Stair Lab website.
ヒューマンコンピュテーションのための専门家発见（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）
ヒューマンコンピュテーションのための専门家発见（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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1) The document discusses several research papers on crowdsourcing and targeted crowdsourcing.
2) It describes systems like Quizz and VizWiz that gather crowdsourced data or answers to questions.
3) The papers explore methods to optimize crowdsourcing by targeting the right groups of workers, discovering minority viewpoints, modeling truth from crowdsourced data, and designing advertising to attract users.多腕バンディット問題: 定式化と応用 (第13回ステアラボ人工知能セミナー)
多腕バンディット問題: 定式化と応用 (第13回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 小宮山純平 先生 (東京大学生産技術研究所)
概要: 多腕バンディット問題は、情報の探索と活用のトレードオフを解決するための最も単純なモデルである。 この問題は1930年代から統計家によって扱われてきたが、近年オンライン広告配置などへの応用を契機として機械学習分野で研究が加速している。 本発表では、前半で多腕バンディット問題の定式化について説明した後、後半でオンライン広告配置、A/Bテスト、囲碁アルゴリズムなどの応用について解説する。
Higher-order Factorization Machines（第5回ステアラボ人工知能セミナー）
Higher-order Factorization Machines（第5回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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Higher-order factorization machines (HOFMs) provide a framework for modeling feature interactions of arbitrary order in recommendation systems and link prediction tasks. The key ideas are:
(1) HOFMs express the prediction function as a weighted sum of ANOVA kernels of varying orders, capturing interactions between features.
(2) Computing the ANOVA kernel and its gradient can be done in linear time using dynamic programming, enabling efficient learning and prediction.
(3) Experiments on link prediction tasks show HOFMs can effectively model higher-order interactions to improve predictions compared to lower-order models like FM.知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 林克彦 先生 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所)
概要: 情報検索, 自然言語処理, バイオインフォマティクスなどの分野では知識グラフの構築が活発に行われてきた. 知識グラフでは知識をドメイン内の概念と概念の間の関係で記述し, それをグラフとして表現する. 例えば, 語彙間の関係を記述した WordNet や
Freebase は知識グラフの代表的な例であり, 情報抽出, 質問応答などへの応用が期待されている. このような知識グラフは一般に大規模であるが, 本来登録されているべき知識の多くが欠落しているなど不完全であることが知られている. そのため, 近年では関係データ学習/リンク予測法を拡張することで, このような欠落を自動的に補完する技術が研究されてきた. 知識グラフの関係データ学習は一般に3次隣接テンソルの低ランク近似 (埋め込み) の問題として解かれるが, 知識グラフ特有の問題から CP 分解などの単純なテンソル分解では上手くモデル化できないことがわかってきている. ここでは知識グラフ特有の問題について整理し, その問題を克服するために提案されたいくつかの手法についてまとめる. 高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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The document summarizes a seminar presentation on improving nearest neighbor methods by addressing the hubness phenomenon. The presentation discussed how hubness, where some objects are frequently the nearest neighbors of many queries, is a problem for nearest neighbor classification and zero-shot learning. It proposed reversing the mapping direction in zero-shot learning, from mapping examples to labels to mapping labels to examples, to reduce the variance of label distributions and suppress the emergence of hubs. Experimental results on image labeling and bilingual lexicon extraction tasks showed the proposed method reduced hubness and improved prediction accuracy over current and CCA-based approaches. The presentation then discussed applying the concept of reducing variance to improve k-nearest neighbor classification.群众の知を引き出すための机械学习（第4回ステアラボ人工知能セミナー）
群众の知を引き出すための机械学习（第4回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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The document discusses using crowdsourcing and machine learning techniques to analyze data. It describes a hybrid crowd-machine learning platform that has participants complete microtasks to nominate predictive features for machine learning models. These models can then be used to make predictions, with the goal of improving accuracy by combining human and machine intelligence. Charts and graphs are used in some microtasks to help workers analyze trends in the data and provide explanations for their assessments.JSAI Cup2017報告会
JSAI Cup2017報告会STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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This document discusses using XGBoost for a machine learning competition called JSAI Cup 2017. It provides details on:
- Using XGBoost to predict transportation demand using historical data from 500km of roads in Japan from 2012-2013.
- Preprocessing the data, which included one-hot encoding of categorical features and splitting the data into 5 periods.
- Training XGBoost models and evaluating their performance on the test data, achieving a log loss score of 0.1985 using default parameters and 0.1922 after additional hyperparameter tuning.
- The top 20 predictions made by the best XGBoost model, with performance increasing compared to benchmark methods.第1回ステアラボ人工知能セミナー（オープニング）
第1回ステアラボ人工知能セミナー（オープニング）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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2016年4月28日に行われた第1回ステアラボ人工知能セミナーのオープニングスライドです。
イベントURL: https://stairlab.doorkeeper.jp/events/42539时系列ビッグデータの特徴自动抽出とリアルタイム将来予测（第9回ステアラボ人工知能セミナー）
时系列ビッグデータの特徴自动抽出とリアルタイム将来予测（第9回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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1. The document discusses research on time-series big data feature extraction and real-time forecasting.
2. The research aims to predict the future by analyzing large-scale data in order to transform society through optimizing social activities in real-time.
3. Key areas of focus include tensor analysis of complex time-stamped event data, non-linear modeling of non-linear social phenomena in big data, and real-time processing.
深层学习による自然言语処理の研究动向
深层学习による自然言语処理の研究动向STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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第1回ステアラボ人工知能セミナーにおける、狈础滨厂罢进藤裕之先生の讲演スライドです。
リアクティブプログラミングにおける時変値永続化の試み (第2回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
リアクティブプログラミングにおける時変値永続化の試み (第2回ステアラボソフトウェア技術セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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リアクティブプログラミング（搁笔）言语では、时间変化する値（时変値、シグナルともいう）の间の関係を宣言的に记述しておけば、あるシグナルの値変化はその関係を辿って他のシグナルへと自动的に伝播される。また、値変化を出力などの副作用に伝播させる场合もある。これらの机能は、骋鲍滨やセンサとモータの连携など、时间変化する入力列を処理するプログラムの记述に便利である。闯补惫补を拡张した搁笔言语厂颈驳苍补濒闯では、文法拡张のほとんどないシンプルなプログラミングインタフェースでこれらの机能を扱うことができる。本讲演では、搁笔言语や厂颈驳苍补濒闯の机能をひと通り绍介した后、任意の过去に遡ってシグナル値を取得できる永続シグナルの実现方法について议论する。永続シグナルによる分散搁笔の実现可能性についても论じる。制約解消によるプログラム検証?合成 (第1回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
制約解消によるプログラム検証?合成 (第1回ステアラボソフトウェア技術セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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厂惭罢ソルバの発展により、整数、実数、リスト、配列といった様々なデータ上の论理制约を高速に解くことが可能となり、プログラム検証への応用が加速した。しかし、厂惭罢ソルバは関数上の论理制约を解くことができないため、ループや再帰関数を含むプログラムの検証やプログラム合成に直接応用することはできない。本讲演では、最近盛んに研究されている関数上の制约解消问题である厂测骋耻厂、颁贬颁およびそれらの一般化とプログラム検証?合成への応用について説明した后、関数上の制约解消法の一つである反例駆动帰纳的合成法（颁贰骋滨厂）について绍介する。颁贰骋滨厂はデータ駆动であるため、机械学习と相性がよい。本讲演では颁贰骋滨厂と机械学习の融合についても论じる。グラフ構造データに対する深層学習?創薬?材料科学への応用とその問題点? (第26回ステアラボ人工知能セミナー)
グラフ構造データに対する深層学習?創薬?材料科学への応用とその問題点? (第26回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 椿 真史 氏 (産業技術総合研究所 人工知能研究センター 研究員)
概要: 本講演では、創薬?材料科学への機械学習応用について紹介する。特に近年、グラフ構造データに対する深層学習手法であるグラフニューラル（畳み込み）ネットワークが流行しており、創薬や材料で扱われる分子化合物や結晶について、その物性や機能を高精度で予測できるようになってきた。その一方で、深層学習のモデリング自体が機械学習コミュニティのみで肥大化し、結果の解釈性だけでなく、量子物理?化学の観点から様々な問題もある。本講演を通して、深層学習の科学データへの応用に関する正と負の側面について議論したい。
Link: https://stair.center/archives/events/ai-seminar-026公司化する大学と、公益化する公司。そして、人工知能の社会実装に向けて。(ステアラボ人工知能シンポジウム)
公司化する大学と、公益化する公司。そして、人工知能の社会実装に向けて。(ステアラボ人工知能シンポジウム)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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講演者: 瀬々 潤 氏 (株式会社ヒューマノーム研究所)
概要: 演者は、機械学習の新規手法を研究すると共に、主に生命科学の研究者とコラボレーションすることで機械学習を用いたデータ解析を実施してきた。また、自身の研究室をお茶の水女子大学、東京工業大学で主宰し、産業技術総合研究所では研究チーム長の任を担ってきた。これらの活動の中で、現在の人工知能ブームで起こっている変化は、数理?計算科学を広く社会還元するチャンスであると思うと同時に、よりよい社会を作る人工知能研究を進めるには起業するのが良いと考え、2018年10月より、株式会社ヒューマノーム研究所の代表取締役社長を努めている。本講演では、自身の研究の流れからはじめ、起業に至る経緯、Acadexit 「ではない」企業像を、今考えていることと共に述べたい。
Link: https://stair.center/archives/events/ai-symposium-2019メテオサーチチャレンジ報告 (2位解法)
メテオサーチチャレンジ報告 (2位解法)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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発表者: 株式会社アイヴィス 応用技術開発部/人工知能開発チーム
メテオサーチチャレンジ: https://stair.center/archives/events/awards-ceremony-for-meteor-search-challenge画像キャプションと動作認識の最前線 ?データセットに注目して?（第17回ステアラボ人工知能セミナー）
画像キャプションと動作認識の最前線 ?データセットに注目して?（第17回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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This document summarizes several datasets for image captioning, video classification, action recognition, and temporal localization. It describes the purpose, collection process, annotation format, examples and references for datasets including MS COCO, Visual Genome, Flickr8K/30K, Kinetics, Charades, AVA, STAIR Captions and Actions. The datasets vary in scale from thousands to millions of images/videos and cover a wide range of tasks from image captioning to complex activity recognition.文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)
文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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The document discusses building computational models that can robustly process noisy text like the human brain. It presents a character-level recurrent neural network model called semi-Character RNN (scRNN) that can accurately recognize words even when letters are reordered or inserted/deleted. The scRNN shows similar robustness as humans in an experiment where reading difficulty increased from intact text to progressively noisier text. It then discusses extending this work to the word level by incorporating repair actions into a dependency parser to handle grammatical errors in text.DevNexus - Building 10x Development Organizations.pdf
DevNexus - Building 10x Development Organizations.pdfJustin Reock
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Developer Experience is Dead! Long Live Developer Experience!
In this keynote-style session, we’ll take a detailed, granular look at the barriers to productivity developers face today and modern approaches for removing them. 10x developers may be a myth, but 10x organizations are very real, as proven by the influential study performed in the 1980s, ‘The Coding War Games.’
Right now, here in early 2025, we seem to be experiencing YAPP (Yet Another Productivity Philosophy), and that philosophy is converging on developer experience. It seems that with every new method, we invent to deliver products, whether physical or virtual, we reinvent productivity philosophies to go alongside them.
But which of these approaches works? DORA? SPACE? DevEx? What should we invest in and create urgency behind today so we don’t have the same discussion again in a decade?EaseUS Partition Master Crack 2025 + Serial Key
EaseUS Partition Master Crack 2025 + Serial Keykherorpacca127
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https://ncracked.com/7961-2/
Note: >> Please copy the link and paste it into Google New Tab now Download link
EASEUS Partition Master Crack is a professional hard disk partition management tool and system partition optimization software. It is an all-in-one PC and server disk management toolkit for IT professionals, system administrators, technicians, and consultants to provide technical services to customers with unlimited use.
EASEUS Partition Master 18.0 Technician Edition Crack interface is clean and tidy, so all options are at your fingertips. Whether you want to resize, move, copy, merge, browse, check, convert partitions, or change their labels, you can do everything with a few clicks. The defragmentation tool is also designed to merge fragmented files and folders and store them in contiguous locations on the hard drive.
Webinar: LF Energy GEISA: Addressing edge interoperability at the meter
Webinar: LF Energy GEISA: Addressing edge interoperability at the meterDanBrown980551
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This webinar will introduce the Grid Edge Security and Interoperability Alliance, or GEISA, an effort within LF Energy to address application interoperability at the very edge of the utility network: meters and other distribution automation devices. Over the last decade platform manufacturers have introduced the ability to run applications on electricity meters and other edge devices. Unfortunately, while many of these efforts have been built on Linux, they haven’t been interoperable. APIs and execution environment have varied from one manufacturer to the next making it impossible for utilities to obtain applications that they can run across a fleet of different devices. For utilities that want to minimize their supply chain risk by obtaining equipment from multiple suppliers, they are forced to run and maintain multiple separate management systems. Applications available for one device may need to be ported to run on another, or they may not be available at all.
GEISA addresses this by creating a vendor neutral specification for utility edge computing environments. This webinar will discuss why GEISA is important to utilities, the specific issues GEISA will solve and the new opportunities it creates for utilities, platform vendors, and application vendors. More Related Content
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Freebase は知識グラフの代表的な例であり, 情報抽出, 質問応答などへの応用が期待されている. このような知識グラフは一般に大規模であるが, 本来登録されているべき知識の多くが欠落しているなど不完全であることが知られている. そのため, 近年では関係データ学習/リンク予測法を拡張することで, このような欠落を自動的に補完する技術が研究されてきた. 知識グラフの関係データ学習は一般に3次隣接テンソルの低ランク近似 (埋め込み) の問題として解かれるが, 知識グラフ特有の問題から CP 分解などの単純なテンソル分解では上手くモデル化できないことがわかってきている. ここでは知識グラフ特有の問題について整理し, その問題を克服するために提案されたいくつかの手法についてまとめる. 高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
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JSAI Cup2017報告会STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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発表者: 株式会社アイヴィス 応用技術開発部/人工知能開発チーム
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画像キャプションと動作認識の最前線 ?データセットに注目して?（第17回ステアラボ人工知能セミナー）STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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This document summarizes several datasets for image captioning, video classification, action recognition, and temporal localization. It describes the purpose, collection process, annotation format, examples and references for datasets including MS COCO, Visual Genome, Flickr8K/30K, Kinetics, Charades, AVA, STAIR Captions and Actions. The datasets vary in scale from thousands to millions of images/videos and cover a wide range of tasks from image captioning to complex activity recognition.文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)
文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
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The document discusses building computational models that can robustly process noisy text like the human brain. It presents a character-level recurrent neural network model called semi-Character RNN (scRNN) that can accurately recognize words even when letters are reordered or inserted/deleted. The scRNN shows similar robustness as humans in an experiment where reading difficulty increased from intact text to progressively noisier text. It then discusses extending this work to the word level by incorporating repair actions into a dependency parser to handle grammatical errors in text.Recently uploaded (20)
DevNexus - Building 10x Development Organizations.pdf
DevNexus - Building 10x Development Organizations.pdfJustin Reock
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Developer Experience is Dead! Long Live Developer Experience!
In this keynote-style session, we’ll take a detailed, granular look at the barriers to productivity developers face today and modern approaches for removing them. 10x developers may be a myth, but 10x organizations are very real, as proven by the influential study performed in the 1980s, ‘The Coding War Games.’
Right now, here in early 2025, we seem to be experiencing YAPP (Yet Another Productivity Philosophy), and that philosophy is converging on developer experience. It seems that with every new method, we invent to deliver products, whether physical or virtual, we reinvent productivity philosophies to go alongside them.
But which of these approaches works? DORA? SPACE? DevEx? What should we invest in and create urgency behind today so we don’t have the same discussion again in a decade?EaseUS Partition Master Crack 2025 + Serial Key
EaseUS Partition Master Crack 2025 + Serial Keykherorpacca127
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https://ncracked.com/7961-2/
Note: >> Please copy the link and paste it into Google New Tab now Download link
EASEUS Partition Master Crack is a professional hard disk partition management tool and system partition optimization software. It is an all-in-one PC and server disk management toolkit for IT professionals, system administrators, technicians, and consultants to provide technical services to customers with unlimited use.
EASEUS Partition Master 18.0 Technician Edition Crack interface is clean and tidy, so all options are at your fingertips. Whether you want to resize, move, copy, merge, browse, check, convert partitions, or change their labels, you can do everything with a few clicks. The defragmentation tool is also designed to merge fragmented files and folders and store them in contiguous locations on the hard drive.
Webinar: LF Energy GEISA: Addressing edge interoperability at the meter
Webinar: LF Energy GEISA: Addressing edge interoperability at the meterDanBrown980551
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This webinar will introduce the Grid Edge Security and Interoperability Alliance, or GEISA, an effort within LF Energy to address application interoperability at the very edge of the utility network: meters and other distribution automation devices. Over the last decade platform manufacturers have introduced the ability to run applications on electricity meters and other edge devices. Unfortunately, while many of these efforts have been built on Linux, they haven’t been interoperable. APIs and execution environment have varied from one manufacturer to the next making it impossible for utilities to obtain applications that they can run across a fleet of different devices. For utilities that want to minimize their supply chain risk by obtaining equipment from multiple suppliers, they are forced to run and maintain multiple separate management systems. Applications available for one device may need to be ported to run on another, or they may not be available at all.
GEISA addresses this by creating a vendor neutral specification for utility edge computing environments. This webinar will discuss why GEISA is important to utilities, the specific issues GEISA will solve and the new opportunities it creates for utilities, platform vendors, and application vendors. 10 FinTech Solutions Every Business Should Know!.pdf
10 FinTech Solutions Every Business Should Know!.pdf Yodaplus Technologies Private Limited
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FinTech is reshaping the way businesses handle payments, risk management, and financial operations. From AI-driven fraud detection to blockchain-powered security, the right FinTech solutions can streamline processes, reduce costs, and improve decision-making. This guide explores 10 essential FinTech tools that help businesses stay ahead in an increasingly digital economy.
Discover how digital payments, credit risk management, treasury solutions, AI, blockchain, and RegTech can enhance efficiency, security, and profitability.
Read now to learn how businesses are leveraging FinTech for smarter financial management!MIND Revenue Release Quarter 4 2024 - Finacial Presentation
MIND Revenue Release Quarter 4 2024 - Finacial PresentationMIND CTI
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MIND Revenue Release Quarter 4 2024 - Finacial PresentationData-Driven Public Safety: Reliable Data When Every Second Counts
Data-Driven Public Safety: Reliable Data When Every Second CountsSafe Software
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When every second counts, you need access to data you can trust. In this webinar, we’ll explore how FME empowers public safety services to streamline their operations and safeguard communities. This session will showcase workflow examples that public safety teams leverage every day.
We’ll cover real-world use cases and demo workflows, including:
Automating Police Traffic Stop Compliance: Learn how the City of Fremont meets traffic stop data standards by automating QA/QC processes, generating error reports – saving over 2,800 hours annually on manual tasks.
Anonymizing Crime Data: Discover how cities protect citizen privacy while enabling transparent and trustworthy open data sharing.
Next Gen 9-1-1 Integration: Explore how Santa Clara County supports the transition to digital emergency response systems for faster, more accurate dispatching, including automated schema mapping for address standardization.
Extreme Heat Alerts: See how FME supports disaster risk management by automating the delivery of extreme heat alerts for proactive emergency response.
Our goal is to provide practical workflows and actionable steps you can implement right away. Plus, we’ll provide quick steps to find more information about our public safety subscription for Police, Fire Departments, EMS, HAZMAT teams, and more.
Whether you’re in a call center, on the ground, or managing operations, this webinar is crafted to help you leverage data to make informed, timely decisions that matter most.Dev Dives: Unlock the future of automation with UiPath Agent Builder
Dev Dives: Unlock the future of automation with UiPath Agent BuilderUiPathCommunity
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This webinar will offer you a first look at the powerful capabilities of UiPath Agent Builder, designed to streamline your automation processes and enhance your workflow efficiency.
? During the session, you will:
- Discover how to build agents with low-code experience, making it accessible for both developers and business users.
- Learn how to leverage automations and activities as tools within your agents, enabling them to handle complex and dynamic workflows.
- Gain insights into the AI Trust Layer, which provides robust management and monitoring capabilities, ensuring trust and transparency in your automation processes.
- See how agents can be deployed and integrated with your existing UiPath cloud and Studio environments.
??? Speaker:
Zach Eslami, Sr. Manager, Product Management Director, UiPath
? Register for our upcoming Dev Dives March session:
Unleash the power of macOS Automation with UiPath
? AMER: https://bit.ly/Dev_Dives_AMER_March
? EMEA & APJ:https://bit.ly/Dev_Dives_EMEA_APJ_March
This session was streamed live on February 27, 2025, 15:00 GMT.
Check out future Dev Dives 2025 sessions at:
? https://bit.ly/Dev_Dives_2025
Mastering ChatGPT & LLMs for Practical Applications: Tips, Tricks, and Use Cases
Mastering ChatGPT & LLMs for Practical Applications: Tips, Tricks, and Use CasesSanjay Willie
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Our latest session with Astiostech covered how to unlock the full potential of ChatGPT and LLMs for real-world use!
? Key Takeaways:
? Effective Prompting: Crafting context-specific, high-quality prompts for optimal AI responses.
? Advanced ChatGPT Features: Managing system prompts, conversation memory, and file uploads.
? Optimizing AI Outputs: Refining responses, handling large texts, and knowing when fine-tuning is needed.
? Competitive Insights: Exploring how ChatGPT compares with other AI tools.
? Business & Content Use Cases: From summarization to SEO, sales, and audience targeting.
? The session provided hands-on strategies to make AI a powerful tool for content creation, decision-making, and business growth.
? Are you using AI effectively in your workflow? Let’s discuss how it can improve efficiency and creativity!
#AI #ChatGPT #PromptEngineering #ArtificialIntelligence #LLM #Productivity #AstiostechTHE BIG TEN BIOPHARMACEUTICAL MNCs: GLOBAL CAPABILITY CENTERS IN INDIA
THE BIG TEN BIOPHARMACEUTICAL MNCs: GLOBAL CAPABILITY CENTERS IN INDIASrivaanchi Nathan
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This business intelligence report, "The Big Ten Biopharmaceutical MNCs: Global Capability Centers in India", provides an in-depth analysis of the operations and contributions of the Global Capability Centers (GCCs) of ten leading biopharmaceutical multinational corporations in India. The report covers AstraZeneca, Bayer, Bristol Myers Squibb, GlaxoSmithKline (GSK), Novartis, Sanofi, Roche, Pfizer, Novo Nordisk, and Eli Lilly. In this report each company's GCC is profiled with details on location, workforce size, investment, and the strategic roles these centers play in global business operations, research and development, and information technology and digital innovation.Getting Started with AWS - Enterprise Landing Zone for Terraform Learning & D...
Getting Started with AWS - Enterprise Landing Zone for Terraform Learning & D...Chris Wahl
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Recording: https://youtu.be/PASG0NTKUQA?si=1Ih7O9z0Lk0IzX9n
Welcome innovators! In this comprehensive tutorial, you will learn how to get started with AWS Cloud and Terraform to build an enterprise-like landing zone for a secure, low-cost environment to develop with Terraform. We'll guide you through setting up AWS Control Tower, Identity and Access Management, and creating a sandbox account, ensuring you have a safe and controlled area for learning and development. You'll also learn about budget management, single sign-on setup, and using AWS organizations for policy management. Plus, dive deep into Terraform basics, including setting up state management, migrating local state to remote state, and making resource modifications using your new infrastructure as code skills. Perfect for beginners looking to master AWS and Terraform essentials!Cloud of everything Tech of the 21 century in Aviation
Cloud of everything Tech of the 21 century in AviationAssem mousa
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AI, Block chain, Digital Currency, Cloud, Cloud of Things, Tactile Internet, Digital Twins, IOT, AR, VR, MR, U commerce, data and robotics."
5 Best Agentic AI Frameworks for 2025.pdf
5 Best Agentic AI Frameworks for 2025.pdfSoluLab1231
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AI chatbots use generative AI to develop answers from a single interaction. When someone asks a question, the chatbot responds using a natural language process (NLP). Agentic AI, the next wave of artificial intelligence, goes beyond this by solving complicated multistep problems on its way by using advanced reasoning and iterative planning. Additionally, it is expected to improve operations and productivity across all sectors.
L01 Introduction to Nanoindentation - What is hardness
L01 Introduction to Nanoindentation - What is hardnessRostislavDaniel
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Introduction to Nanoindentation[Webinar] Scaling Made Simple: Getting Started with No-Code Web Apps![[Webinar] Scaling Made Simple: Getting Started with No-Code Web Apps](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/webinarscalingmadesimplegettingstartedwithno-codewebapps-mar52025-250305183437-f03c78a3-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
[Webinar] Scaling Made Simple: Getting Started with No-Code Web AppsSafe Software
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Ready to simplify workflow sharing across your organization without diving into complex coding? With FME Flow Apps, you can build no-code web apps that make your data work harder for you — fast.
In this webinar, we’ll show you how to:
Build and deploy Workspace Apps to create an intuitive user interface for self-serve data processing and validation.
Automate processes using Automation Apps. Learn to create a no-code web app to kick off workflows tailored to your needs, trigger multiple workspaces and external actions, and use conditional filtering within automations to control your workflows.
Create a centralized portal with Gallery Apps to share a collection of no-code web apps across your organization.
Through real-world examples and practical demos, you’ll learn how to transform your workflows into intuitive, self-serve solutions that empower your team and save you time. We can’t wait to show you what’s possible!DealBook of Ukraine: 2025 edition | AVentures Capital
DealBook of Ukraine: 2025 edition | AVentures CapitalYevgen Sysoyev
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The DealBook is our annual overview of the Ukrainian tech investment industry. This edition comprehensively covers the full year 2024 and the first deals of 2025. Build with AI on Google Cloud Session #3
Build with AI on Google Cloud Session #3Margaret Maynard-Reid
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This is session #3 of the 5-session online study series with Google Cloud, where we take you onto the journey learning generative AI. You’ll explore the dynamic landscape of Generative AI, gaining both theoretical insights and practical know-how of Google Cloud GenAI tools such as Gemini, Vertex AI, AI agents and Imagen 3. Caching for Performance Masterclass: Caching Strategies
Caching for Performance Masterclass: Caching StrategiesScyllaDB
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Exploring the tradeoffs of common caching strategies – and a look at the architectural differences.
- Which strategies exist
- When to apply different strategies
- ScyllaDB cache designUiPath Agentic Automation Capabilities and Opportunities
UiPath Agentic Automation Capabilities and OpportunitiesDianaGray10
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Learn what UiPath Agentic Automation capabilities are and how you can empower your agents with dynamic decision making. In this session we will cover these topics:
What do we mean by Agents
Components of Agents
Agentic Automation capabilities
What Agentic automation delivers and AI Tools
Identifying Agent opportunities
? If you have any questions or feedback, please refer to the "Women in Automation 2025" dedicated Forum thread. You can find there extra details and updates.SECURE BLOCKCHAIN FOR ADMISSION PROCESSING IN EDUCATIONAL INSTITUTIONS.pdf
SECURE BLOCKCHAIN FOR ADMISSION PROCESSING IN EDUCATIONAL INSTITUTIONS.pdfspub1985
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SECURE BLOCKCHAIN FOR ADMISSION PROCESSING IN EDUCATIONAL INSTITUTIONS.pdf最近の重要な論文の紹介 - テキストとの対応付けによる映像の理解に関連して（ステアラボ人工知能シンポジウム2017）
- 1. — 2017/3/12
- 2. 2 ? Deep Semantic Feature ? Sentence Sentence Embedding Video Embedding Web Images Embedding Space Video “A baby is playing a guitar.” Image Search ? Deep Semantic Feature
- 3. ? - Xu et al., “Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention,” in Proc. ICML 2015. ? - Grave, Wayne, et al., “Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory,” Nature, vol. 2538, pp.471—476, 2016. ? Adversarial Examples - Goodfellow, et al., “Exmpaining and harnessing adversarial examples,” in Proc. ICLR 2015. 3
- 4. ? Xu, Ba, Kiros, Cho, Courville, Salakhutdinov, Zemel, and Bengio? “Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention”? Proc. ICML 2015
- 5. ? ? (?) 5 Images from: [Xu et al. 2015]
- 6. 6
- 7. ? ? ? ? Visual Question Answering ? 7 Q: what are racing down the? track with their jockies? A: horses
- 8. ? - - ? 8Image from: [Nakashima et al. 2012]
- 9. ? Grave, Wayne, et al. ? “Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory” ? Nature, vol. 2538, pp.471—476, 2016
- 10. Differentiable neural computer (DCN) 10 Image from: [Grave et al. 2016]
- 11. ? - ? ? ? DCN 11 : : ? Controller Image from: [Grave et al. 2016]
- 12. ? RNN / - 3D-CNN - Mean/Max pooling ? - - 12
- 13. Adversarial examples ? Goodfellow, Shlens, and Szegedy? “Exmpaining and harnessing adversarial examples”? Proc. ICLR 2015.
- 14. Adversarial examples? ? DNN 14 Images from: [Goodfellow et al. 2015]
- 15. ? DNN ? ? 15
- 16. ? ? ? 16
- 17. ? Microsoft Research Video Description Corpus ? > 2000 Video and descriptions ? TVD: a reproducible and multiply aligned TV series dataset ? Big Bang Theory Games of Thrones ? MSR VTT ? > 1M video and description pairs ? MPII Movie Description Dataset ? > 100K clip and description pairs ? YouTube 8M ? ? SumMe ? TVSum ? UG Video Dataset 17