Updating the Firmware on a SanDisk Extreme Pro Portable SSD V2 (Windows)
東京都は、物価高の影響を受けやすい低所得世帯に対し、10,000円分の商品券等を送付し、生活必需品の購入を支援する「物価高騰対策臨時くらし応援事業」を実施しています。 ※申込受付は、令和６年１２月３１日で終了しました。 最新の情報は、事業専用サイト（https://kurashiouen.metro.tokyo.lg.jp）にてご確認ください。 対象世帯 都内区市町村の住民基本台帳に記録されており、（1）（2）のいずれかに該当する世帯 （1） 令和5年度住民税非課税世帯又は住民税均等割のみ課税世帯 世帯全員の令和5年度住民税均等割が非課税又は住民税均等割のみ課税である世帯 （2） 新たに令和6年度に住民税非課税又は住民税均等割のみ課税世帯となる世帯 令和5年度住民税（所得割）が課税されていたが、令和6年度からは世帯全員が非課税又は住民税均等割 のみ課税となった世帯 ※（1）、(2)とも、国
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興味を持った点群深層学習の関連の論文についてまとめました．図などは各論文から引用しています．（最近は論文が多く，あまり網羅はできていません） 間違いなどあればご指摘頂けるとありがたいです． 論文リスト: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1l4NTSE…
https://blog.tensorflow.org/2019/05/introducing-tensorflow-graphics_9.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiLtbFBddaXSQ9x-oBlhU_mUrk7nd9XpEr0bWXFRiE9lNjdeGKKf6Zl5DKbqn7eiaY032Wmck2JDliqalyJx_f43Y-4Mspjkz3X7eBze1o7NhSnsyDRvEIpHli9oqEFBuJshVeRt7cEmW02/s1600/tf+graphics.jpeg May 09, 2019 — Posted by Julien Valentin and Sofien Bouaziz Github repository: https://github.com/te
Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization We propose spatially-adaptive normalization, a simple but effective layer for synthesizing photorealistic images given an input semantic layout. Previous methods directly feed the semantic layout as input to the network, which is then processed through stacks of convolution, normalization, and nonlinearity layers. We show that this is
DeNA「AIによるアニメ中割生成結果」：”ずんだホライずん*”でのテスト生成例** [技術詳細] “AIによるアニメ生成の挑戦”. 濱田晃一・李天琦 (DeNA TechCon 2019.) https://www.slideshare.net/hamadakoichi/anime-generation --- [Technical Details] “Challenges toward Anime Generation with Deep Generative Models”. Koichi Hamada and Tianqi Li. In DeNA Technology Conference 2019. https://www.slideshare.net/hamadakoichi/anime-generation --- *出典：SSS・STL・WAO 2017 「ず
The document discusses recent advances in generative adversarial networks (GANs) for image generation. It summarizes two influential GAN models: ProgressiveGAN (Karras et al., 2018) and BigGAN (Brock et al., 2019). ProgressiveGAN introduced progressive growing of GANs to produce high resolution images. BigGAN scaled up GAN training through techniques like large batch sizes and regularization metho
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Generative Adversarial Networks (GANs) �の進展、�Disentangled Representations の重要性、NeurIPS2018で採択された "GANs and Disentangled Representations" の論文をまとめ、紹介しています。 NeurIPS2018読み会@PFNでの発表資料です。 Read less
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