@livedoornews 逆にイチゴの果頂部（先っぽ）の方がビタミンCが多いという分析結果。（古いけど） 記事の「茎の付け根の白い部分にビタミンCがギュッと詰まっている」って出典あるんだろうか？ 表の出典：果菜類の生育とビタミンCの分布（Ⅱ） 1973年 https://t.co/P2MT2mXnty https://t.co/8dtDafMzqv

RT @NDLJP: 国立国会図書館は、令和3年度にオープンソースのOCR（光学式文字認識）処理プログラム #NDLOCR を開発し、GitHubでソースコードを公開しています。商用・非商用を問わず自由な利用が可能です。 NDLOCRについては国立国会図書館月報2022年11月…

経験値の差はあるだろうけど、全然いないは言い過ぎじゃない？ 900hpaを猛烈な台風とイメージする（イメージわかない） 沖縄：49.8%（17.2%） 東京：40.0%（31.0%） 出典：沖縄県における台風に関する災害文化 ―鹿児島県・東京都との比較から https://t.co/cT1rOG04JK https://t.co/W27hGMVKwi https://t.co/XdDmLVpJDu

自然言語処理がご専門の武田先生によるAIガイドライン分析です　スゴイ https://t.co/NRxdQ9Om8I

国立国会図書館は、令和3年度にオープンソースのOCR（光学式文字認識）処理プログラム #NDLOCR を開発し、GitHubでソースコードを公開しています。商用・非商用を問わず自由な利用が可能です。 NDLOCRについては国立国会図書館月報2022年11月号の特集記事でも紹介しています。 https://t.co/XRhRnXyQwa https://t.co/QOdkfrO2DB

ぷよぷよAIの論文です。 ぷよぷよってAI研究のいいテーマですね。 https://t.co/d6HWwZEtf4 https://t.co/cc3HLG84Fi

京大加嶋先生et al.のこの強化学習の解説はすばらしい。 https://t.co/jXLQHjFIKh 既存の強化学習の解説の大半は、たぶんゲームとかの応用が頭に入っている人はいいのかもしれないけど、ゲーマーじゃないおれには理解不能だった。こういう風にズバっと問題設定を言ってほしかった。さすが。

『情報処理』12月号，とりあえず「情報と防災 ～研究者が展望する災害情報システムの未来～：3．なぜ防災情報システムは使えないのか？」を読んで納得。例が少し古いがおそらく現状もこの通りだろう https://t.co/RkljMNJlrF

産総研AIセンターの尾崎さんのサーベイ論文「機械学習におけるハイパパラメータ最適化手法：概要と特徴」が信学誌に掲載されました．研究のグローバル化が進む中での和文誌のあり方の一つがサーベイ論文だと思っているのですがこの分野は進歩が速いのでサーベイも大変です． https://t.co/zX7XVsNW8a