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Alpha-gal アレルギー Alpha-gal アレルギー Alpha-gal allergy 概要 診療科 免疫学 症状 Symptoms 継続期間 unknown 原因 bites from certain species of ticks. (Predominantly the Lone Star tick.) 治療 Desensitization 分類および外部参照情報 Alpha-gal アレルギー （アルファ ガル アレルギー、 英 : Alpha-gal alergy 、α-galアレルギー）は、哺乳類の肉アレルギー（mammalian meat allergy; MMA ）としても知られ、ガラクトース-アルファ-1,3-ガラクトース（ galactose-alpha-1,3-galactose , alpha-gal, α-gal 、 アルファガル ）に対する反応であり、それによって体は、炭水化物との接触で免疫グロブリンE（IgE）抗体で過負荷になっている 。抗-galは、アルファ-ガラクトシルエピトープ（alpha-galactosyl epitope）と呼ばれる、哺乳類の炭水化物構造galアルファ1-3Galベータ1-4GlcNAc-Rと特異的に相互作用するヒトの天然抗体である。α-gal分子は、類人猿、ヒト、 旧世界ザル 、を除くすべての哺乳類に存在する。 米国のローンスターマダニ（ Am. americanum ） やオーストラリアのマヒマダニなどの特定の マダニ からの咬傷は、この炭水化物（α-gal）を被害者に移す可能性があり、哺乳類の肉製品の消費に対するこの遅延アレルギー反応の開発に関与している。鶏肉（ 家禽 ）、 魚 、そしてまれに 鹿 肉などの赤身の肉は反応を引き起こさないため、α-galアレルギーのある人は厳格な 菜食主義者 になる必要はない 。 α-galアレルギーは、ヒトがマダニに噛まれる6大陸すべての17か国、特に米国とオーストラリアで報告されている。米国では、中部および南部地域でこのアレルギーが最も頻繁に発生し、マダニの分布に対応している 。ダニが最も蔓延している米国南部では、アレルギー率は他の場所よりも32％高くなっている 。ただし、医師にはα-galアレルギーの患者数を報告する義務がないため、影響を受けた個人の実際の数は不明 。α-galは Ix. scapularis の唾液にも存在することが示されているが、 Am. maculatumには無い 。 α-galに対する典型的なアレルギー反応は、ほとんどの食物アレルギーで典型的な急速な発症とは対照的に、哺乳類の肉製品やカレイ(魚類)の卵の摂取後3〜8時間で発生するという、発症の遅延がある。発症が遅れた後のアレルギー反応は、ほとんどの食物アレルギーと同様であり、特に、重度の全身のかゆみ、 じんましん 、 血管浮腫 、胃腸の不調、 アナフィラキシー の可能性など、IgEを介したアレルギー反応である 。症例の70％で、反応は呼吸困難を伴い、喘息患者にとって特に有害である。 α-galアレルギーは、アナフィラキシーの遅延の可能性を示した最初の既知の食物アレルギーである。また、タンパク質ではなく炭水化物に関連する最初の既知の食品関連アレルギーでもある。牛乳やゼラチンなど、肉以外でα-galを含む他の哺乳類製品も、アレルギー反応を引き起こす可能性がある。 ^ Catalyst ( ABC-TV program) first aired 8 November 2016 ^ “Delayed anaphylaxis to red m
応は呼吸困難を伴い、喘息患者にとって特に有害である。 α-galアレルギーは、アナフィラキシーの遅延の可能性を示した最初の既知の食物アレルギーである。また、タンパク質ではなく炭水化物に関連する最初の既知の食品関連アレルギーでもある。牛乳やゼラチンなど、肉以外でα-galを含む他の哺乳類製品も、アレルギー反応を引き起こす可能性がある。 ^ Catalyst ( ABC-TV program) first aired 8 November 2016 ^ “Delayed anaphylaxis to red meat in patients with IgE specific for galactose alpha-1,3-galactose (alpha-gal)” . Current Allergy and Asthma Reports 13 (1): 72–7. (February 2013). doi : 10.1007/s11882-012-0315-y . PMC   3545071 . PMID   23054628 . https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3545071/ .   ^ “ Alpha-Gal IgE Test - Galactose-alpha-1,3-galactose : Viracor-IBT Laboratories ”. 2013年1月9日閲覧。 ^ Williams, Louise (2013年12月27日). “Just one bite” . Sydney Morning Herald (Australia): pp. 20 . http://www.smh.com.au/nsw/just-one-bite-ticks-and-allergies-on-the-north-shore-20131226-2zxru.html   ^ “A novel Australian tick Ixodes (Endopalpiger) australiensis inducing mammalian meat allergy after tick bite” . Asia Pacific Allergy 8 (3): e31. (July 2018). doi : 10.5415/apallergy.2018.8.e31 . PMC   6073180 . PMID   30079309 . https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6073180/ .   ^ “ Meat Allergy: Alpha-Gal Reaction From Lone-Star Ticks More Common In Central, Southern U.S. Regions ” (2012年11月9日). 2013年1月9日閲覧。 ^ Chan, Amanda L. (2012年11月9日). “Where Meat Allergy From Ticks Is Most Common”. Healthy Living   ^ Frazier, Andrea (2014年3月20日). “Tick bite makes Lusby woman allergic to meat” . The Washington Post : pp. METRO; T20. オリジナル の2018年7月2日時点におけるアーカ
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3614139 . PMID   22815061 . https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3614139/ .   ^ Alvarez (2012年7月25日). “ Tick bite leads to curious meat allergy ”. Milwaukee Journal Sentinel. 2014年3月24日閲覧。 ^ “ 'Alpha-Gal' Syndrome ”. Cornell Cooperative Extension in Suffolk County . Cornell University. 2020年10月13日閲覧。 ^ Smith, Olivia (2012年6月20日). “Ticks causing mysterious meat allergy” . CNN . https://edition.cnn.com/2012/06/20/health/meat-tick-bite-allergy/   ^ “ Ingestion of mammalian meat and alpha-gal allergy: Clinical relevance in primary care ”. 2020年7月2日閲覧。 “Mammalian meat and milk (cow and goat) contain alpha-gal.” This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaEDIT alphaEDIT alphaEDIT 最新版 2.0.3 / 2006年 1月27日 対応OS Microsoft Windows 種別 HTML エディター/ FTP アップローダー ライセンス フリーウェア 公式サイト KraftWorks （作者公式サイト） alphaEDIT （ アルファ・エディット ）は、 フリーウェア の ウェブサイト エディター。姉妹版として機能が追加された「 alphaEDIT+ （ アルファ・エディット・プラス ）」（ シェアウェア ）もある。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaFold AlphaFold 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ AlphaFold （アルファフォールド）は、 タンパク質の構造予測 を実行する Google の DeepMind によって開発された 人工知能 プログラムである。このプログラムは、 タンパク質の折り畳み構造 を原子の幅に合わせて予測する 深層学習 システムとして設計されている。 AIソフトウェア「AlphaFold」は、2つの主要バージョンで注目されている。研究者チームはAlphaFold 1 (2018年) を使用して、2018年12月に開催された「第13回 タンパク質構造予測精密評価 (CASP)」の総合ランキングで1位を獲得した。このプログラムは、部分的に類似した配列を持つタンパク質から既存の テンプレート構造 が利用できない、競技会主催者によって最も難しいと評価されたターゲットの最も正確な構造を予測することに特に成功した。チームは、AlphaFold 2 (2020年) を使用して、2020年11月のCASPコンテストに参加した。チームは、他のどのグループよりもはるかに高い精度を達成した。このプログラムは、CASPの グローバル距離テスト (GDT) において、約3
構造予測精密評価 (CASP)」の総合ランキングで1位を獲得した。このプログラムは、部分的に類似した配列を持つタンパク質から既存の テンプレート構造 が利用できない、競技会主催者によって最も難しいと評価されたターゲットの最も正確な構造を予測することに特に成功した。チームは、AlphaFold 2 (2020年) を使用して、2020年11月のCASPコンテストに参加した。チームは、他のどのグループよりもはるかに高い精度を達成した。このプログラムは、CASPの グローバル距離テスト (GDT) において、約3分の2のタンパク質について90以上のスコアを獲得した。これは計算プログラムが予測した構造がラボ実験で決定された構造と類似している度合いを測定するテストで、GDTの計算に使用される距離のカットオフの範囲内で100が完全な一致である。 CASPでのAlphaFold 2の結果は「驚異的」であり、変革的なものであると評された。一部の研究者は、AlphaFoldチームが独立した検証と再実装のためにこの手法を公開していないことを批判し、その成功の理由を理解する必要があると指摘している。それにもかかわらず、この技術的な成果は広く敬意が払われてきた。 2021年6月18日  ( 2021-06-18 ) 現在、DeepMindのCEO デミス・ハサビス は、AlphaFold 2を説明するために、完全な手法を説明した論文が書き上げられ、公開前の ピア・レビュー が行われていると発表した。論文にはオープンソースのコードが付属し、「科学コミュニティのためのAlphaFoldへの幅広いフリーアクセス」ができるようになる予定である。 AlphaFold開発チームの デミス・ハサビス （Demis Hassabis）と ジョン・ジャンパー （John Jumper）は、「タンパク質の構造予測」の業績により2024年の ノーベル化学賞 を受賞した。これに先立って2023年に、2名は 生命科学ブレイクスルー賞 および アルバート・ラスカー基礎医学研究賞 を受賞していた。 ^ “ AlphaFold ”. Deepmind . 2020年11月30日閲覧。 ^ a b c “ DeepMind's protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology ” (英語). MIT Technology Review . 2020年11月30日閲覧。 ^ Shead, Sam (2020年11月30日). “DeepMind solves 50-year-old 'grand challenge' with protein folding A.I.” (英語) . https://www.cnbc.com/2020/11/30/deepmind-solves-protein-folding-grand-challenge-with-alphafold-ai.html 2020年11月30日閲覧。   ^ Robert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures , Science , 30 November 2020 ^ Mohammed AlQuraishi, CASP14 scores just came out and they’re astounding , twitter, 30 November 2020. ^ Callaw
i.html 2020年11月30日閲覧。   ^ Robert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures , Science , 30 November 2020 ^ Mohammed AlQuraishi, CASP14 scores just came out and they’re astounding , twitter, 30 November 2020. ^ Callaway, Ewen (2020-11-30). “'It will change everything': DeepMind's AI makes gigantic leap in solving protein structures” (英語). Nature . doi : 10.1038/d41586-020-03348-4 . https://www.nature.com/articles/d41586-020-03348-4 .   ^ AlQuraishi, Mohammed (2020年12月8日). “ AlphaFold2 @ CASP14: “It feels like one’s child has left home.”. The Method ” (英語). Some Thoughts on a Mysterious Universe . 2020年12月15日閲覧。 ^ Stephen Curry, No, DeepMind has not solved protein folding , Reciprocal Space (blog), 2 December 2020 ^ Demis Hassabis , "Brief update on some exciting progress on #AlphaFold!" (tweet), via twitter , 18 June 2021 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaGo AlphaGo 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ AlphaGo （ アルファ碁 、アルファご）は、 Google DeepMind によって開発された コンピュータ囲碁 プログラムである。 2015年10月に、ヨーロッパ王者ファン・フイ相手に 互先 （ハンディキャップなし）で破った初のコンピュータ囲碁プログラムとなった。5戦5勝だった。 2016年 3月15日には、 李世乭 との五番勝負で3勝（最終的に4勝1敗）を挙げ、 韓国棋院 に（プロとしての）名誉九段を授与された。また、2017年5月には、 柯潔 との三番勝負で3局全勝を挙げ、 中国囲棋協会 にプロの名誉九段を授与された。DeepMind社は世界トップ棋士である柯潔に勝利したことを機に、AlphaGoを人間との対局から引退させると発表した。 コンピュータが人間に打ち勝つことが最も難しいと考えられてきた分野である囲碁において、 人工知能 が勝利を収めたことは世界に衝撃をもたらした。AlphaGoの登場は単なる一競技の 勝敗 を越え、人工知能の 有用性 を広く知らしめるものとなり、 世界的AIブーム を呼び起こすきっかけともなった。 ^ 布留川英一 2019 , p.
げ、 中国囲棋協会 にプロの名誉九段を授与された。DeepMind社は世界トップ棋士である柯潔に勝利したことを機に、AlphaGoを人間との対局から引退させると発表した。 コンピュータが人間に打ち勝つことが最も難しいと考えられてきた分野である囲碁において、 人工知能 が勝利を収めたことは世界に衝撃をもたらした。AlphaGoの登場は単なる一競技の 勝敗 を越え、人工知能の 有用性 を広く知らしめるものとなり、 世界的AIブーム を呼び起こすきっかけともなった。 ^ 布留川英一 2019 , p. 19. ^ “ Research Blog: AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning ”. Google Research Blog (2016年1月27日). 2016年1月29日閲覧。 ^ ^ “ 囲碁ＡＩに「名誉九段」授与＝韓国棋院= ”. 朝鮮日報 (2016年3月15日). 2016年3月15日閲覧。 ^ “ 中国围棋协会授予AlphaGo职业九段 并颁发证书 ” (Chinese) (2017年5月27日). 2017年5月29日閲覧。 ^ “ 世界トップ棋士を制したGoogleの囲碁AI「AlphaGo」、引退へ ” (2017年5月29日). 2017年5月29日閲覧。 ^ “ After Win in China, AlphaGo’s Designers Explore New AI ” (2017年5月27日). 2017年6月2日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaGo Zero AlphaGo Zero 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ AlphaGo Zero （アルファ・ゴ・ゼロ）は、 DeepMind の 囲碁ソフトウェア AlphaGo のバージョンである。AlphaGoのチームは2017年10月19日に学術誌 Nature の論文でAlphaGo Zeroを発表した。このバージョンは人間の対局からのデータを使わずに作られており、それ以前の全てのバージョンよりも強い。自分自身との対局を行うことで、AlphaGo Zeroは3日で AlphaGo Lee の強さを超え（100勝0敗）、21日で AlphaGo Master のレベルに達し、40日で全ての旧バージョンを超えた。 人間の熟練者から得られたデータは「しばしば高価で、信頼性が低く、あるいは単に利用ができない」ため、こういったデータセットなしでの 人工知能 （AI）の訓練は超人的な能力を持つAIの開発にとって重要な影響をもたらす。DeepMindの共同創立者でCEOの デミス・ハサビス は、AlphaGo Zeroはもはや「人間の知識の限界によって制約されなかった」ため非常に強力だ、と述べた。AlphaGoに関して Nature で発表
で AlphaGo Master のレベルに達し、40日で全ての旧バージョンを超えた。 人間の熟練者から得られたデータは「しばしば高価で、信頼性が低く、あるいは単に利用ができない」ため、こういったデータセットなしでの 人工知能 （AI）の訓練は超人的な能力を持つAIの開発にとって重要な影響をもたらす。DeepMindの共同創立者でCEOの デミス・ハサビス は、AlphaGo Zeroはもはや「人間の知識の限界によって制約されなかった」ため非常に強力だ、と述べた。AlphaGoに関して Nature で発表されたDeepMindの論文の筆頭著者の一人である デビッド・シルバー は、人間からの学習の必要性を取り除くことによって、汎用AIアルゴリズムを得ることが可能である、と述べた。 2017年12月、AlphaZeroと名付けられたAlphaGo Zeroの汎用バージョンが、AlphaGo Zero、トップ チェス プログラム（ Stockfish ）、トップ 将棋 プログラム（elmo）を破った。 ^ “ Mastering the game of Go without human knowledge ”. Nature (2017年10月19日). 2017年10月19日閲覧。 ^ “ AlphaGo Zero: Learning from scratch ”. DeepMind official website (2017年10月18日). 2017年10月19日閲覧。 ^ “ Google's New AlphaGo Breakthrough Could Take Algorithms Where No Humans Have Gone ”. Yahoo! Finance (2017年10月19日). 2017年10月19日閲覧。 ^ “ AlphaGo Zero: Google DeepMind supercomputer learns 3,000 years of human knowledge in 40 days ”. Telegraph.co.uk (2017年10月18日). 2017年10月19日閲覧。 ^ “ DeepMind AlphaGo Zero learns on its own without meatbag intervention ”. ZDNet (2017年10月19日). 2017年10月20日閲覧。 ^ This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaGo対李世ドル AlphaGo対李世ドル AlphaGo対李世乭 （アルファご・たい・イ・セドル）は、 韓国 の プロ棋士 である 李世乭 と、 Google DeepMind が開発した コンピュータ囲碁 プログラム AlphaGo の五番勝負である。 対局は コミ 7目半の 中国ルール で、持ち時間は2時間で、切れると1手1分の 秒読み 、ただし1分単位で合計3回の考慮時間がある。 勝者（勝ち越し者）は100万 米ドル の賞金を得る。もしAlphaGoが勝利すれば、賞金は UNICEF を含むチャリティーへ寄付される。賞金に加えて、李世乭は全5戦の対局料として15万米ドル、1勝につき2万米ドルを得る。 ^ a b “ 이세돌 vs 알파고, ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 기자회견 열려 ” (Korean). 韓国棋院 (2016年2月22日). 2016年2月22日閲覧。 ^ “ Human champion certain he'll beat AI at ancient Chinese game ”. AP News (2016年2月22日). 2016年2月22日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaGo対柯潔 AlphaGo対柯潔 AlphaGo対柯潔 は、中国囲棋協会所属のプロ棋士・ 柯潔 と、 Google DeepMind が開発したコンピュータ囲碁プログラム・ AlphaGo の三番勝負。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaTheta AlphaTheta AlphaTheta株式会社 AlphaTheta Corporation 種類 株式会社 市場情報 株式未公開 本社 所在地 日本 〒 220-0012 神奈川県 横浜市 西区 みなとみらい 4-4-5 横浜アイマークプレイス 6F 設立 2020年3月18日 （株式会社Dragonfly） 業種 その他製品 法人番号 2010401151827 事業内容 DJ機器の設計、製造および販売ならびにDJ機器関連サービスに関する事業 代表者 代表取締役社長 片岡芳徳 資本金 1億円（2021年6月1日現在） 決算期 12月末日 主要 株主 ノーリツ鋼機 99.9% 主要 子会社 AlphaTheta EMEA Limited AlphaTheta Music Americas, Inc. AlphaTheta (Shanghai) CO., Ltd. 外部リンク https://alphatheta.com/ja/ 特記事項：現在の法人は2代目。 初代：AlphaTheta株式会社は2014年8月12日設立。 AlphaTheta株式会社 （アルファシータ、 英語 : AlphaTheta Corporation ）は、 日本 の オーディオ機器 メーカー 。 DJ 専用 音楽プレーヤー 「CDJ」シリーズやDJ専用 ミキサー 「DJM」シリーズなどでしられる。 神奈川県 横浜市 西区 に本社を置く。 ノーリツ鋼機 グループの1つ。旧社名は Pioneer DJ株式会社 （パイオニア ディージェー、 英 : Pioneer DJ Corporation ）。 2015年 3月 に パイオニア 株式会社から事業分離し、発足。 ^ a b 連結子会社間の合併及び商号変更に関するお知らせ ノーリツ鋼機 2021年3月26日 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
AlphaZero AlphaZero 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ AlphaZero （アルファゼロ）は、 DeepMind によって開発されたコンピュータプログラムである。汎化された AlphaGo Zero のアプローチを使用している。 2017年12月5日、DeepMindチームはAlphaGo Zeroのアプローチを汎化したプログラムであるAlphaZeroの論文を arXiv 上で発表した。AlphaZeroは、24時間以内に チェス 、 将棋 、 囲碁 の世界チャンピオンプログラムである Stockfish 、 elmo 、3日間学習させたAlphaGo Zeroを破るレベルに達した。具体的には、2時間で将棋、4時間でチェスの最高峰のAIに勝利し、AlphaGo Zeroも8時間で上回った。 AlphaZeroは、 オープニングブック （序盤定跡データベース）とエンドゲームの表（終盤を解析したデータベース）を参照せずに、4時間の自己対戦だけでStockfishを凌駕した。 それまでチェスおよび将棋の AI で一般的であった アルファ・ベータ探索 ではなく、囲碁AIで成功を収めた モンテカルロ木探索 （ モンテカルロ法 の応用）と
間学習させたAlphaGo Zeroを破るレベルに達した。具体的には、2時間で将棋、4時間でチェスの最高峰のAIに勝利し、AlphaGo Zeroも8時間で上回った。 AlphaZeroは、 オープニングブック （序盤定跡データベース）とエンドゲームの表（終盤を解析したデータベース）を参照せずに、4時間の自己対戦だけでStockfishを凌駕した。 それまでチェスおよび将棋の AI で一般的であった アルファ・ベータ探索 ではなく、囲碁AIで成功を収めた モンテカルロ木探索 （ モンテカルロ法 の応用）と ディープラーニング をこれらのゲームに対して適用しても強いAIが作れることを実証した。 ^ Silver, David; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Lai, Matthew; Guez, Arthur; Lanctot, Marc; Sifre, Laurent; Kumaran, Dharshan; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy; Simonyan, Karen; Hassabis, Demis (5 December 2017). “Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm”. arXiv : 1712.01815 [ cs.AI ]. ^ Knapton, Sarah; Watson, Leon (2017年12月6日). “Entire human chess knowledge learned and surpassed by DeepMind's AlphaZero in four hours” (英語). Telegraph.co.uk . https://www.telegraph.co.uk/science/2017/12/06/entire-human-chess-knowledge-learned-surpassed-deepminds-alphazero/ 2017年12月6日閲覧。   ^ Vincent, James (2017年12月6日). “DeepMind’s AI became a superhuman chess player in a few hours, just for fun” . The Verge . https://www.theverge.com/2017/12/6/16741106/deepmind-ai-chess-alphazero-shogi-go 2017年12月6日閲覧。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
Alpha (アリス九號.のアルバム) Alpha (アリス九號.のアルバム) 『Alpha』 アリス九號. の スタジオ・アルバム リリース 2007年 11月28日 録音 BURNISH STONE RECORDING STUDIO Subtropic studio studio temochibutasa ジャンル ロック ヴィジュアル系 時間 52分34秒 レーベル キングレコード プロデュース シライシ紗トリ アリス九號. 専門評論家によるレビュー Allmusic link チャート最高順位 週間9位（ オリコン ） デイリー6位（オリコン） アリス九號. アルバム 年表 絶景色 （2006年） Alpha （2007年） VANDALIZE （2009年） 『 Alpha 』（アルファ）は、日本の ヴィジュアル系 バンド、 アリス九號. の5作目の アルバム であり、2枚目のフル・アルバム。 2007年 11月28日 発売。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
Alpha (セレクトショップ) Alpha (セレクトショップ) Alpha （アルファ）は アメリカ合衆国 カリフォルニア州 ロサンゼルス のメルローズ・アベニューにある メンズ 用品の セレクトショップ である。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
Alpha 21064 Alpha 21064 Alpha 21064 は、 ディジタル・イクイップメント・コーポレーション (DEC) が開発・製造した マイクロプロセッサ であり、 Alpha 命令セットアーキテクチャ (ISA) を実装している。当初 DECchip 21064 として登場し、1994年に改称された。コード名 EV4 でも知られている。1992年2月に発表され、1992年9月から量産出荷された。Alpha ISA の最初の商用実装であり、DECが外部に広く販売した最初のマイクロプロセッサである。1993年10月に派生品である Alpha 21064A に取って代わられた。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
Alpha 21164 Alpha 21164 Alpha 21164 は、 ディジタル・イクイップメント・コーポレーション (DEC) が開発・製造した マイクロプロセッサ であり、 Alpha 命令セットアーキテクチャ (ISA) を実装している。コード名 EV5 でも知られている。1995年1月、 Alpha 21064A の後継として登場した。1998年には後継の Alpha 21264 に取って代わられた。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
Alpha 21264 Alpha 21264 Alpha 21264 は ディジタル・イクイップメント・コーポレーション (DEC) が開発・製造した RISC マイクロプロセッサ であり、 Alpha 命令セットアーキテクチャ (ISA) を実装している。コード名 EV6 でも知られている。1996年10月に登場した。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
Alpha 21364 Alpha 21364 Alpha 21364 は、当初は ディジタル・イクイップメント・コーポレーション (DEC)、後には コンパック が開発・製造した RISC マイクロプロセッサ であり、 Alpha 命令セットアーキテクチャ (ISA) を実装している。コード名は "Marvel" だが、 EV7 とも呼ばれる。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
Alpha Pup Alpha Pup Alpha Pup Records （アルファ・パプ・レコードズ）とは、今日の ロサンゼルス のビート・シーンを象徴するイベント＜Low End Theory＞の主宰者であるダディ・ケヴ( Daddy Kev )によって運営されるロサンゼルスの音楽レーベルである。 エレクトロヒップホップ界のスター、 フライングロータス が創立する ブレインフィーダー 、スマグレコード(SMOG Records)やウエストボウンドレコード(Westbound Records)とは、共同関係にあり、 LA Weekly のクリス・ザイグラー（Chris Ziegler）は2014年にアルファ・パプ・レコードズを「なぜロスアンゼルスがエレクトロ・ミュージック・シーンにおいて最重要都市の一つなのか。」「その理由の大きな部分を締めている」と説明した。 2004年、ダディ・ケヴ( Daddy Kev )、ダンヴェル・ジュリエル(Danyell Jariel)によって創立。Low End Theoryと同様、発掘し続けるスタンスを基本とし、ヒップホップ・エレクトロニカを中心とした若手のデビューや、新しいジャンルへの挑戦、ビートメイカーによるビートのみ、歌声の入らない、instrumental（インスツル メンテル)songのリリースが多い。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.