オーストラリアのシドニー大学などに所属する研究者らが発表した論文「Do the associations of daily steps with mortality and incident cardiovascular disease differ by sedentary time levels? A device-based cohort study」は、1日の歩数と、全死因死亡率およびCVD（心血管疾患）発症率の関連性を調査した研究報告である。 この研究は、UKバイオバンク（英国）の参加者を対象に実施。対象となった参加者7万2,174人（平均年齢61.1、女性57.9％）は、24時間7日間にわたって加速度計を装着し、1日の歩数と座位時間の測定を受けた。追跡期間（平均6.9年）中に1,633人が死亡し、6,190人がCVDを発症した。 keyboard_arrow_down 研究内容

GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultraに同じ質問をして、回答結果を比較してみたPythonAWSAzureOpenAIGoogleCloud はじめに GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Haiku)、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Pro、Gemini Ultra(Gemini Advanced)に同じ質問をして、回答結果を比較してみました。 Gemini Ultra以外のモデルはPythonコード上から実行し、Gemini UltraはGemini Advancedのチャット上で実行しています。 各モデルの詳細は以下のとおりです。 G

DevTools でパフォーマンスチューニング入門 / Introduction to Performance Tuning with DevTools

ウェビナー『CTOとVPoEが語る、採用とオンボーディング で失敗しないためのベストプラクティス』での発表資料です。 オンボーディングにおいて 注意すべき力学について共有しつつ、 チームとして工夫していることをご紹介しています。新入社員=中途入社の社員さんを"主に"想定しています。 【運営しているサービス情報】 - ITエンジニアの方向け - https://lapras.com - エンジニア採用したい企業の方向け - https://scout.lapras.com

[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails

職業柄、昔から人の「説明」を聞くことがとても多かった。 会社の現状、技術的な見解、商品のスペック、あるいは人の経歴についての話もあった。 そして、説明がとても上手な人もいれば、下手な人もいることを知った。 例えば、こんな具合だ。 「では、御社の事業説明をお願いします」 「わかりました、こちらが会社案内です」 「では、始めてください。」 「はい、では1ページ目をご覧ください。弊社の主要な株主は……全国に展開しており……事業所は……」 ……５分経過 「では次は、弊社の主要な事業です。おもに３つあり……」 「（退屈だな……後ろのページでも見ているか）」 ……５分経過 「次に今回お問い合わせの商品についてです……こちらの……」 「（その話はもうサイトで見たからいいよ……話ながいな……内職でもするか）」 ……５分経過 「以上となりますが、なにかご質問はありますか？」 「………いえ。」 例えば上のよう