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私たちの生活のほとんどで、ステレオは私たちが消費する音楽をレンダリングするための主要な方法でした。 サラウンドサウンドのような没入型オーディオシステムは何十年も前から存在していますが、没入型オーディオ コンテンツ テレビや映画以外では珍しいことです。 しかし、おそらくそれは驚くべきことではありません。 作成 没入型オーディオコンテンツは非常に不便です。 幸いなことに、物事は変化し始めています。 没入型オーディオは、Appleのような有名メーカーがヘッドホンに空間オーディオを組み込んだおかげで、ようやく主流にアクセスできるようになりました。 Sonosのようなワイヤレススピーカーメーカーがこのフォーマットを採用したおかげで、空間オーディオスピーカーシステムのセットアップも簡単になりました。 こんにちは、ハイテクオタク！ あなたはガジェットに興味がありますか？ そしてアプリ？ そして他のクールな技術のもの？ それなら、この週刊ニュースレターはあなたのためです。 空間オーディオのトレンドは減速の兆候を示していませんが、広く採用されると、クリエイターにとってより小さな学習曲線（およびより低い価格）が必要になります。 フランスのオーディオ会社 L-Acoustics まさにそれを実現することを望んでいます L-ISAスタジオ、スピーカーとヘッドホンで没入型オーディオを同様にミキシングするためのアプリケーションとプラグイン。 実際、L-ISA Studioは、ヘッドフォン用の音楽を作成するクリエイターは無料で（フルライセンスは月額29ユーロ、年間290ユーロ）、空間オーディオを始めるクリエイターにとってアクセスしやすいオプションになっています。 L-AcousticsのマネージングディレクターであるGuillaumeLeNostに、空間オーディオを主流にすることがなぜそれほど重要なのかについて話しました。 結局のところ、L-Acousticsは必ずしも日常のクリエイターに焦点を当てているわけではありません。 同社のバックグラウンドは主にライブオーディオであり、コンサート会場やその他の聴覚体験のためのソフトウェアとハ​​ードウェアを作成しています。 […]

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ビッグブルーは最近、ビッグデータのスタートアップであるDataband.aiで買収を続けており、最新の買収となっています。 点滅しないでください。 そうした場合、別の巨大なIBM買収を見逃す可能性があります。 前もって： ビッグデータは大きな問題です。 10年未満前、多くの企業は、洞察のニーズを満たすためにスプレッドシートにデータを手動で入力していました。 今日、最も控えめなスタートアップでさえ、深い分析の恩恵を受けることができます。 残念ながら、さまざまな業界に的を絞ったサービスを提供する企業の状況はやや不毛です。 ご挨拶、ヒューマノイド 今すぐニュースレターを購読して、受信トレイにあるお気に入りのAIストーリーを毎週まとめてください。 簡単に言えば、一連の汎用AIモデルをITスタックに統合して、会社の問題に対するソリューションを魔法のようにパイプライン化することを期待することはできません。 大量のデータをアクションポイントに変えるには、インフラストラクチャと専門知識が必要です。 バックグラウンド： IBMは、インフラストラクチャーの開発に1世紀以上を費やしました。 しかし、専門知識は動く目標です。 技術の混乱の時代にディープラーニングとデータソリューションの現代的な流入に追いつくために、同社の新しいCEOは、データ解析のジャガーノートを構築することを期待して企業の財布を開きました。 最近のIBMによると ブログ投稿： Databand.aiは、IBMがハイブリッドクラウドとAIのスキルと機能を引き続き強化しているため、2022年にIBMが5回目の買収を行いました。 2020年4月にArvindKrishnaがCEOに就任して以来、IBMは25社以上を買収しました。 この特定の買収は、クライアントと顧客に「データ可観測性」ソリューションを提供するIBMの能力を強化します。 言い換えれば、Databand.aiには、大量のデータを有用な洞察に変える方法を知っている一連の製品と従業員のチームが付属しています。 IBMによると： 急速に成長する市場機会であるデータの可観測性は、データチームとエンジニアがシステム内のデータの状態をよりよく理解し、異常、データの破損、パイプラインの障害などの問題を自動的に特定、トラブルシューティング、解決するための重要なソリューションとして急速に台頭しています。ほぼリアルタイム。 クイックテイク： […]

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あなたが誤ってあなたの電話から重要な写真を削除した場合、あなたはそれを取り戻したいと思うでしょう。 Androidで写真を復元する方法は次のとおりです。 Androidスマートフォンを使用していて、誤って1枚以上の写真を削除したことがありますか？ 残念ながら、写真を削除するのは面倒で面倒な場合があります。 したがって、たとえば、特別な人がいるイベントの完璧な写真を持っているかもしれません。 重要な写真を誤って削除してしまった場合は、元に戻す方法を知りたいと思うかもしれません。 さらに悪いことに、あなたはあなたの電話を壊したかリセットして、ファイルを削除しました。 幸いなことに、Androidから写真を取得することは可能です。 このガイドでは、Androidで削除された写真を復元する方法を説明します。 Androidで削除された写真を回復する方法 削除されたファイルを復元する最も簡単な方法の1つは、携帯電話のゴミ箱からです。 それぞれのAndroid携帯電話は異なりますが、これはあなたに削除された写真を回復する方法のアイデアを与えるでしょう。 削除した写真をゴミ箱から復元するには、次の手順を実行します。 ギャラリーまたは写真アプリを開きます。これはおそらくGoogleフォトです。 写真アプリを上にスワイプして、 ごみ タップします。 30〜60日間そこにいた場合、削除された写真が表示されます。 バックアップされたアイテムは、60日後に完全に削除されます。 バックアップされていない画像は30日後に削除されます。 復元したい写真を選択します。 復元する写真を選択したら、をタップします 戻す ページ下部のボタン。 確認メッセージが表示されたら、 […]

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Metaは、ユニバーサル言語トランスレータの作成に向けて新たな一歩を踏み出しました。 同社は、200を超える言語を翻訳するAIモデルをオープンソース化しており、その多くは既存のシステムではサポートされていません。 この調査は、今年初めに開始されたメタイニシアチブの一部です。 ご挨拶、ヒューマノイド 今すぐニュースレターを購読して、受信トレイにあるお気に入りのAIストーリーを毎週まとめてください。 「私たちはこのプロジェクトを呼んでいます 言語が残されていない、およびNLLBで使用したAIモデリング手法は、FacebookとInstagramで、世界中の何十億もの人々が話す言語の高品質な翻訳を作成するのに役立っています」とMetaCEOのMarkZuckerbergはFacebookの投稿で述べています。 NLLBは、マオリ語やマルタ語などの低リソース言語に焦点を当てています。 世界中のほとんどの人がこれらの言語を話しますが、AI翻訳に通常必要なトレーニングデータが不足しています。 Metaの新しいモデルは、この課題を克服するために設計されました。 これを行うために、研究者は最初に彼らのニーズを理解するために十分にサービスされていない言語の話者にインタビューしました。 次に、彼らは次のトレーニング文を生成する新しいデータマイニング技術を開発しました 低リソース言語。 次に、マイニングされたデータと人間が翻訳したデータを組み合わせてモデルをトレーニングしました。 その結果がNLLB-200です。これは202言語向けの大規模な多言語翻訳システムです。 チームは、低リソース言語の翻訳を評価するFLORES-101データセットでモデルのパフォーマンスを評価しました。 「言語の数が2倍になったにもかかわらず、最終的なモデルは、Flores-101の以前の最先端モデルよりも40％優れたパフォーマンスを発揮します。」 研究の著者は書いた。 LLB-200は、はるかに少ない言語をカバーする他の最先端モデル（SOTA）を上回りました。 クレジット：Meta この手法により、Facebook、Instagram、およびWikipediaでの機械翻訳がすでに改善されています。 メタも持っています すべてのベンチマーク、データスクリプト、およびモデルをオープンソース化しました さらなる研究をサポートするため。 もちろん、これはMetaにもメリットがあります。 […]

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