__name__

GPT4とgeminiを使ってブログを書いています。 抽象と具体の反復横跳び

__name__

GPT4とgeminiを使ってブログを書いています。 抽象と具体の反復横跳び

スタックドエリアチャート

import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# データの準備x = ['A', 'B', 'C', 'D']y1 = np.array([10, 20, -30, 40]) # 1つ目の系列y2 = np.array([-15, 25, -5, 20]) # 2つ目の系列# 正の値のみを抽出y1_positive = np.where(y1 > 0, y1, 0)y2_positive = np.where(y2

__name__

    • LINEのトーク履歴を，シートに変換する

      今後，個人を再現するAIが普及する．個人を再現するにあたり，過去のLINEのトーク履歴を参照するのが最も手っ取り早い． 今回は，LINEのトーク履歴をシート状に変換するコードを共有する． # To make the script more flexible and handle names better, we can adjust the regular expression for parsing messages.# This involves making mi

      __name__

      • 動画生成AIと人間の夢

        はじめに 現代においてAI技術は目覚ましい進歩を遂げており，特に動画生成におけるAIの能力は顕著である．一方，人間の夢は古来より多くの心理学者によって研究されてきたが，その神秘性は未だに完全には解明されていない．本稿では，AIによる動画生成と人間の夢の間に存在する類似性と相違点について深い洞察を試みる． AI動画生成技術の分析 AIによる動画生成は，主に機械学習アルゴリズムを用いて行われる．このプロセスでは，大量のデータセットを基に学習し，その特徴を捉えて新たな映像を生

        __name__

        • AIがインターネット環境に与える影響に関する論考

          序論 「AIがインターネットを汚染する」という問題提起は、表面的な分析では捉えきれない複雑さを持っています。ここでは、AIがインターネット環境に及ぼす影響を、単なる技術的な側面だけでなく、社会的、文化的、心理的な側面からも探求します。 以下に、この問題を解決するためのステップを提案します。 ステップ1: 問題の理解 問題の核心を理解するために、まず「インターネットを汚染する」という概念を明確に定義する必要があります。これは、情報の質の低下、不正確な情報の拡散、ユーザー

          __name__

        スタックドエリアチャート

        __name__

          AIはインターネットを汚染するのか：インプゾンビのように

          __name__

          AIはインターネットを汚染するのか：インプゾンビのように

          __name__

          説明可能AIの概要と実装

          はじめに： 説明可能AI（XAI）は、特に健康や金融などの分野での機械学習モデルの不透明性に対処するために、人工知能の重要な分野として登場しました。AIをより解釈可能で説明責任を持たせる必要性が、この研究領域を推進しています。 XAIの進化： XAIの概念は新しいものではありません。専門家システムの時代にさかのぼり、その説明可能な意思決定プロセスで知られていました。しかし、2017年頃にDARPAのXAIプログラムで注目を集めました。初期の機械学習モデル（線形モデル、決定木

          __name__

          説明可能AIの概要と実装

          __name__

          再生可能エネルギーとクラウドコンピューティングに関する用語

          ハイパースケールデータセンター: 大規模なデータセンターで、通常は多数のサーバーを搭載しており、大量のデータ処理やストレージが可能です。 クラウドコンピューティング: インターネットを介してオンデマンドでコンピューティングリソース（例：サーバー、ストレージ、アプリケーション）を提供する技術。 PUE (Power Usage Effectiveness): データセンターのエネルギー効率を測定する指標。全体のエネルギー消費量をIT機器の消費量で割った値です。 SPEC

          __name__

          再生可能エネルギーとクラウドコンピューティングに関する用語

          __name__

          P2P電力取引と電力市場取引の現状と将来

          アブストラクト 本総説は、P2P電力取引（ピア・ツー・ピア電力取引）と電力市場取引の現状と将来性について深く掘り下げるものである。再生可能エネルギーの増加とエネルギーシステムのデジタル化が進む中、分散型電源の重要性が高まっている。この文脈において、P2P電力取引は、消費者が直接電力を売買する新しいモデルとして注目されている。一方、従来の電力市場取引も、新たな技術の導入により変化を遂げている。本総説では、これら二つの取引方式の技術的基盤、経済的・社会的影響、そして規制の枠組み

          __name__

          P2P電力取引と電力市場取引の現状と将来

          __name__

          P2P電力取引と電力市場取引

          本ブログの概要P2P（Peer-to-Peer）電力取引と市場取引の収益性を比較します。そのためにシミュレーションを用いて分析を行います。（P2P取引というと耳障りが良いが、ただの相対取引です。横文字には注意しましょう。） シミュレーションを行うためには、まず両者の取引の特徴を理解し、それに基づいてシミュレーションの条件を設定する必要があります。以下にその概要とシミュレーションのための基本的なコードを示します。 P2P電力取引と市場取引の特徴P2P電力取引: 電力の生産者

          __name__

          P2P電力取引と電力市場取引

          __name__

          地域選択（国や都道府県の選択）

          アプリケーション内で地域（国や都道府県）を選択する機能に関連するコードは、Vue.jsのデータバインディングとイベントハンドリングを使用して実装されます。以下にその例を示します。 まず、Vueインスタンス内のデータ部分に国と都道府県のリストを保持する配列や選択された地域のデータを格納するプロパティを定義します。 data: { selectedNation: null, // 選択された国 Nation: [] // 国のリスト selectedPref

          __name__

          地域選択（国や都道府県の選択）

          __name__

          ネット・ゼロ電力システムへの持続可能な移行におけるシステム全体のエネルギー投資利益率

          ネットゼロ電力システムへの持続可能な移行におけるシステム全体のエネルギー投資収益率（EROI）に関する研究論文です。重要な分析情報は以下のとおりです。 研究の目的：9つのグローバルな脱炭素化シナリオに対して、新たに開発されたシステム全体のEROIモデルを適用し、各シナリオの持続可能性リスクを評価する。 研究の方法：LUT Energy System Transition Model（LUT-ESTM）を用いて、2050年までにネットゼロCO2排出を目指す9つのシナリオをモ

          __name__

          ネット・ゼロ電力システムへの持続可能な移行におけるシステム全体のエネルギー投資利益率

          __name__

          都道府県別エネルギー消費統計のデータ処理

          はじめに データ分析の分野では、生のデータを取り扱い、有意義な情報を抽出することが重要です。本ブログでは、Pythonを活用して、日本の都道府県別のエネルギー消費統計データを処理し、分析する高度な手法を紹介します。このプロセスでは、Pandas、Numpy、およびその他のユーティリティが使用されます。 今回は研究の効率を向上させることを目的に、都道府県別エネルギー消費統計を辞書型で保存するコードを作成しました。 必要なライブラリのインポート import pandas

          __name__

          都道府県別エネルギー消費統計のデータ処理

          __name__

          集中と分散について，どのような指数を用いて評価すればよいか

          ハーフィンダール・ハーシュマン指数 (HHI): 特に市場の濃度を評価する際に用いられます。市場内の企業の市場シェアの平方和で計算され、値が大きいほど市場の集中度が高いことを意味します。 ジニ係数: 主に所得や富の分配の不平等を測定するために使用されます。0（完全な平等）から1（完全な不平等）までのスケールで表されます。 標準偏差と分散: 統計学において、データの分布が平均値からどれだけ散らばっているかを測定する基本的なツールです。 エントロピー指数: 情報理論における

          __name__

          集中と分散について，どのような指数を用いて評価すればよいか

          __name__