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ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。 つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット(凹み)ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。 ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。 しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。 そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか!?と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ!と彼のクレバーさを実感しました!

Nathan's supporting team JPN

522,214 просмотров • 4 месяцев назад

今年もスマホ版 #にいがた酒の陣 マップを作りました。ブースをタップすると全提供銘柄がリストで出できます。フィルターで「酒の陣限定酒」「有料試飲」や特定名称酒、酒米で蔵や銘柄を検索できます。そして新機能「行きたい蔵」「行った蔵」「飲んだメモ」機能を実装しました! 徒然は参加できま せんが今日から参戦される方、よろしればご活用ください...! 📖 使い方 ●まず「マップ」タブで会場全体を見て、気になるブースを探します。 ●ブースをタップすると、その蔵の出品酒リストが下から表示されます。 ●ブースを長押しすると、その蔵を「行きたい!」に追加できます。 ●出品酒リストのチェックを押すと「飲んだ!」に追加されます。 ●下のタブ「行きたい!/行った!」で、訪問したい蔵・訪問済みの蔵を確認できます。 ●下のタブ「飲んだ!」では、追加した銘柄の確認とメモ記録ができます。 ●上部のフィルタ(限定酒・有料試飲・種類・酒米)で候補を絞り込めます。 ●検索欄はスペース区切りのAND検索です(例: 「純米 山田錦」)。 ●Safariでうまく動作しないときはChromeで開いてみてください。 ⚠️ ご注意 本サイトは徒然研究室が個人的に作成した非公式の出品酒マップです。にいがた酒の陣実行委員会とは一切関係ありません。掲載内容に誤りがある場合があります。正確な情報は公式サイト・会場配布資料をご確認ください。 🔒 プライバシー 「行きたい!」「飲んだ!」等のデータは、お使いのブラウザ内(localStorage)にのみ保存されます。氏名・メールアドレスなどの個人情報は取得しません。改善目的で、設定が有効な場合のみ匿名アクセス解析(クッキーレス)を使用することがあります。 *** 何かと手がふさがりがちな酒の陣、このマップを片手に、健やかに楽しく、発酵の不思議と新潟を楽しんでいただけると嬉しいです!

徒然研究室✍🏻

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

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