いきなり1,000行越えの差分のあるPRのレビューを依頼するのは今すぐやめろ。何年前の開発スタイルだよ 今回語りたいこと PR/リリース単位の違いの変化を時代と共に語るというのが主旨です この記事を書いた意図 最近開発速度を上げたい的なお話が多く、その際に何回も同じ話を説明することになっているので改めてここに書いておこうと思います。 もう少し膨らまして講義としてまとめた上で、オンボーディング研修の受講動画にしたいですね。 変化をざっくり言うと リリースされる単位は時代が下るごとに細かいサイズでリリースする方向に変化しています。 近年だと平均差分の中央値は（差分行数で比較した場合で）一桁台とかありますね。 古代、いにしえの時代 少数の大企業だけが使える「基幹系業務システム」というピラミッドみたいな代物を、SEという大工のような人たちを多数抱えたごく少数の「大規模SIer」という集団だけが造れ

スマートフォンユーザーのほとんどはアプリストアからアプリを入手して使っていますが、そうしたアプリの中には広告まみれだったり期待通りに機能しなかったりするものも少なくありません。アプリに言及している膨大な数のツイートを収集して、それが肯定的か否定的かを分析した調査により、ダウンロードしたユーザーを最も失望させているアプリが判明しました。 The Most Hated Apps in Every Country and U.S. State https://www.electronicshub.org/the-most-hated-apps-in-every-country-and-u-s-state/ テック系ニュースブログのElectronicsHubは人々に嫌われているアプリを調べるにあたり、さまざまなジャンルのアプリ87個について言及しているジオタグ付ツイート300万件以上を収集しまし

新型コロナウイルス感染症やコロナワクチンについては、必ず1次情報として厚生労働省や首相官邸のウェブサイトなど公的機関で発表されている発生状況やQ&A、相談窓口の情報もご確認ください。※非常時のため、すべての関連記事に本注意書きを一時的に出しています。 Executive summary Sansan事業は企業向けの名刺管理サービスSanSanと、そのシステムを一般ユーザー向けにリリースしたEightからなる。競合にWantedlyの名刺管理サービスなどがあるが、明確な差別化は「あえて人力で名刺を入力していること」である。これにより読み取り精度は99.9%(同社より)となり、言語によらず、OCRでの自動読み取りと比較して高い精度でデータ入力を行うことができる。なお人力読み取りサービスはSansanの有料版サービスのみの提供である。 Sansanのビジネスモデル設計の素晴らしさは、機械学習技術

Googleは、ロボットが現実世界の複雑さに対処するための驚くべき新たな手法を見つけた。それは、ロボットに言語を理解する方法を教えることだ。 Googleは、親会社Alphabetのロボット事業部門Everyday Robotsのロボットに、言語を扱う最新の人工知能（AI）技術「PaLM」（Pathways Language Modelの略）を組み合わせた。その結果生まれた「PaLM-SayCan」という技術を、米国時間8月16日に公開した。 この技術により、GoogleのAI言語モデルに現実世界に関する知識が十分に組み込まれると、ロボットは人間の曖昧な指示を解釈し、それに応える一連の動作を組み立てられるようになる。これは、自動車の組み立てラインでフロントガラスを取り付けるような厳密に制御された状況で、大部分のロボットが正確にスクリプトで指定された動作に従っているのとは対照的だ。 PaLM

筑波大学発AIスタートアップのAIdeaLab（東京都千代田区）は8月17日、5つの文字から1万4000以上の文字をAIで自動生成するフォント生成システムの特許を出願したと発表した。 システムは、敵対生成ネットワーク（GAN）をベースに、大量のフォントを学習させた上で、手作業でデザインした数個の文字から、太さやセリフ（装飾）の形状を抽出し、生成する。パラメーターの値を調整することで、新しいフォントとして出力することも可能。ピクセル画像ではなく、ベクター画像として生成する独自技術により、フォントファイルとしての出力を可能にしたという。 特許は、フォント生成モデルだけでなく、アプリケーションUIも含む。パラメーター調整でフォントを生成するUI、少ない文字数でのアップロードでフォントを生成するUIなど、さまざまなパターンのサービス展開を織り込んでおり、特許出願技術をベースに、フォント制作会社向け

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