MD世代なのとmonaka design.略してMDってだけで、何にも役に立たないBGM生成アプリ作成してる MDの色選んで、シールはって、好きな歌をいれる 絶対サブスクの方がいいよなー

NIMSとIBMは、生成AIを活用した次世代材料研究基盤の構築に向けた協業に合意し、覚書を締結しました。 NIMSの材料データ・研究基盤と、IBMのAI・量子コンピューティング技術を連携し、材料科学分野におけるAI活用基盤の構築を目指します。 🔗

Microsoft AI Foundryが示す次世代エンタープライズAI開発の本質は、速く作ることと安全に守ることを両立すること。エージェント、データ、権限、ネットワークを最初から設計できる会社だけが、生成AIを現場の成果へ変えられる。 #MicrosoftAIFoundry# #AIエージェント# #生成AI# #エンタープライズAI# #DX#

【発表】PFNは、防衛装備庁 新世代装備研究所が実施する「生成AI等を用いた作戦環境情報分析支援実現に関する実証」を受託し、自衛隊の作戦計画立案を支援するシステムの開発と検証を実施します。 透明性、信頼性、安全性に配慮した国産AI技術の研究開発と社会実装を進め、日本の安全保障と社会のレジリエンス向上に貢献していきます。

【悲報】「スウェットパンツ」ファッションをダサいと言ってしまったおじさん、Z世代から集団リンチ → 若者向けコーデとして5枚の画像を掲載 掲載画像の一部には生成AIの透かしが入っています。

量子効果で電子を「ワープ」のようにずらす結晶を日本が開発——巨大光電流を鉛フリーで生成 理研らは量子効果で電子の居場所をワープのようにずらし巨大な光電流を発生させる極薄結晶を開発。鉛を使わず性能は従来の10倍以上です。次世代のペブロスカイト太陽電池に期待です

# Elasticsearchの機能と実践的な使い方 🔎 「検索→変換→集計」を1本のパイプで書ける。SQLライクで学習コストが低い新世代のクエリ言語、それがES|QLです。 🏷️ タイトル: ES|QL(パイプ型クエリ言語) 🔗 URL: 📘 概要 ES|QLはElasticsearchのデータを問い合わせ・集計・可視化・アラート化まで一気通貫で扱える新しいクエリ言語です。Unixのパイプのように `|` でコマンドを連結し、データを段階的に絞り込み・変換・集約していきます。JSONの集計DSLを書かずに、アドホック分析を素早く進められます。 ⚙️ 機能の説明 クエリは必ずソースコマンドから始まり、処理コマンドをパイプで連結する構造です。 ・`FROM` でインデックス/データストリームを指定(時系列向けの `TS` もある) ・`WHERE` で行を絞り込み ・`STATS ... BY` で集計とグルーピング ・`EVAL` で派生列を生成、`SORT` で並べ替え、`LIMIT` で件数制限 ・`KEEP`/`DROP`/`RENAME` で出力列を制御 ・`DISSECT`/`GROK` で非構造テキストをパース ・`LOOKUP JOIN` でマスタデータと結合、`ENRICH` でポリシー付与 コマンドや関数名は大文字小文字を区別しません(`FROM` も `from` も同じ)。 🛠️ 実践的な使い方 障害調査では、検索から集計までを次のように1本で書けます。 `FROM logs-* | WHERE status >= 500 | STATS count = COUNT(*) BY BUCKET(@timestamp, 5m) | SORT count DESC` Kibanaのエディタはオートコンプリート、インライン補完、Prettifyボタンによる自動整形を備え、実行後はフッターに処理ドキュメント数などの統計が出ます。同じES|QLがDiscover・ダッシュボードのパネル・アラートルール・Elastic Securityで共通に使えるのが大きな利点です。クエリ履歴やお気に入り(スター)機能で定番クエリの再利用も可能です。 💡 ユースケース ・SREのアドホックなログ分析(エラー率のサービス別・時間バケット別集計) ・ダッシュボードのES|QL可視化パネル ・セキュリティの検知ルールやアラート条件の記述 ・`LOOKUP JOIN` でサービス名→チーム名のようなマスタ結合を行う運用分析 ⚠️ 注意点 ・フィルタなしで多数のインデックスを横断するとレスポンスが肥大化するため、`KEEP`/`DROP` で列を絞ること。 ・Kibana内では `SET time_zone` ではなく `dateFormat:tz` 設定でタイムゾーンを扱う。 ・自然言語からのクエリ生成はEnterpriseライセンスとコネクタ設定が必要です。 ・マッピングされていないフィールド参照は既定で失敗するため注意が必要です。 #Elasticsearch# #ESQL#