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メキシコとグアテマラからの6種の新しく記載されたミニチュアカエルは非常に小さいので、それぞれが人間のサムネイルに快適に収まります。 種のうちの2つは、長さが0.7インチ（18ミリメートル）未満であり、それらの中で最も小さいものです— Craugastor candelariensis —はメキシコで最小のカエルで、体長は0.5インチ（13 mm）以下です。 ウィーフロッグは林床の湿った落葉落枝に生息し、直接発生するカエルとして知られています。つまり、ライフサイクルの一部としてオタマジャクシの段階を経ることはありません。この種を説明した研究者は新しい研究で書いています。 むしろ、カエルは成体のミニチュアバージョンとして卵から孵化します。 ハッチリングの長さは0.4インチ（10 mm）未満と考えられていますが、これらのカエルが孵化するのを見たことがないため、科学者はそれについて確信が持てません。英国のケンブリッジ大学、およびケンブリッジ気候、生命、地球（C-CLEAR）プログラムの博士課程の候補者。 「私たちは彼らの繁殖、生活史、行動についてほとんど知らない」とジェイムソンは電子メールでライブサイエンスに語った。 関連している： 人食いヒキガエルは彼らの若者の多くを食べます、彼らは進化を加速しています 他の科学者は何年も前にカエルを集めて博物館のコレクションに入れ、極小の両生類を未定義の種としてカタログ化しました。 クラウガスター 属またはおそらくミニチュアカエル種に属するものとして C. pygmaeus また C. hobartsmithii、研究の著者はジャーナルで4月4日を報告しました 爬虫両生類学のモノグラフ。 しかし、小さなカエルはすべて非常に似ているように見えたため、科学者はカエルがどこに収まるかを正確に確認できませんでした クラウガスター 家系図。 […]

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意見：MacBookファンになるのに良い時期です。 Appleの象徴的なラップトップの範囲は、Appleシリコンプロセッサから、画面上の色をLCDの対応物よりもはるかにパンチの効いたミニLEDパネルまで、近年あらゆる種類のアップグレードに対応しています。 しかし、iPadやiPhoneで一般的になっているにもかかわらず、これまでMacBookを回避してきた大きな機能が1つあります。それはFaceIDです。 このテクノロジーに慣れていない場合、FaceIDは、カメラアレイを使用して顔をスキャンし、ラップトップを使用していることを確認するセキュリティ機能であり、悪意のある見知らぬ人ではありません。 FaceIDを使用すると、パスワードを入力しなくても、デバイスにログインして購入を承認できます。 基本的にTouchIDと同じ機能を備えていますが、パスワード画面をバイパスするためにカメラを見るだけでよいため、はるかに便利で、よりシームレスなエクスペリエンスが得られます。 残念ながら、Appleはまだこの機能をMacに導入していませんが、Microsoftはすでにいくつかの異なるラップトップで同様の機能（Windows Hello）を有効にしています。 TouchIDがキーボードのボタンになりました では、Appleは2022年にこの人気のある機能を導入することができるでしょうか？ おそらく！ 新しいレンダリングがリークされたようです（経由 Wccftech）MacBook Air 2022の場合、ラップトップが物議を醸すノッチを備えている可能性があることを示します。 AppleがMacBookのラインナップにノッチを追加したいと思う唯一の理由は、FaceIDカメラモジュール用に十分なスペースを確保できるようにするためです。 Appleは、MacBookのWebカメラの品質を向上させることを唯一の目的としてノッチを追加することを提案することで、この理論に対抗する可能性があります。 スリムな画面のベゼルを備えたほとんどのWindowsラップトップは720pWebカメラに制限されているため、これは確かに非常に理にかなっています。これにより、ビデオキャプチャが著しくぼやけて見えます。 画面ベゼルにスペースを追加することで、Appleは1080pの解像度でより大きなカメラを取り付けることができます。 しかし、Appleが1台のカメラ用のスペースしか必要としない場合、ノッチは本当にそれほど広くする必要がありますか？ MacBook Air 2022のリークされたレンダリング（クレジット： Wccftech）。 残念ながら、最新のMacBook […]

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人工知能は、テクノロジー業界の流行語になっています。 企業は、「AIファースト」として自分たちを表現し、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という用語をWebやマーケティングコピーで豊富に使用することを熱望しています。 AIを取り巻く現在の誇大宣伝の影響は何ですか？ それは単に消費者やエンドユーザーを誤解させるだけなのか、それとも投資家や規制当局にも影響を及ぼしているのでしょうか。 製品やサービスを作成するための考え方をどのように形作っていますか？ 科学研究と商品開発の融合はどのように誇大宣伝につながっていますか？ これらは、CybraicsのチーフAIオフィサーであるRichardHeimannが彼の新しい本で答える質問の一部です。 AIを行う。 ハイマンの主なメッセージは、AI自体が私たちの目標になると、解決しなければならないすべての重要な問題を見失うということです。 そしてひいては、私たちは間違った結論を導き出し、間違った決定を下します。 機械学習、ディープラーニング、および「AI」という総称に該当する他のすべてのテクノロジーは、明確な目標と問題が発生した後にのみ検討する必要があるとハイマン氏は主張します。 そしてこれが、AIファーストであることはAIを最後に行うことを意味する理由です。 ハイマンが本の中で戻ってきたテーマの1つは、間違った焦点を持っていることです。 企業が「AIファースト」であることについて話すとき、彼らの目標は、AI研究の最新かつ最大の進歩を自社の製品に何らかの形で統合することです（または 少なくともそうするふりをする）。 これが発生すると、会社は解決策から始めて、それを使って解決する問題を見つけようとします。 おそらく、顕著な例は周囲の傾向です 大規模な言語モデル、主流メディアで多くの騒ぎを起こし、自然言語処理の一般的な問題解決者として提示されています。 これらのモデルは本当に印象的ですが、特効薬ではありません。 実際、多くの場合、明確に定義された問題がある場合、 より単純なモデル または、正規表現やルールベースのプログラムでさえ、GPT-3よりも信頼性が高くなる可能性があります。 「私たちはAIファーストを、理由を知らずに文字通りソリューションファーストになるべきであるかのように解釈します。 さらに、問題や顧客の前に置く抽象的な理想的なソリューションを概念化することです。そうすることが賢明かどうか、誇大広告が真実かどうか、ソリューション中心性がどのように影響するかを十分に考慮していません。 私たちの […]

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