米GitHubは6月29日（現地時間）、関数名とコメントから、関数のコードを丸ごと自動補完するAIプログラミング機能「GitHub Copilot」（コパイロット、副操縦士の意）を発表した。専用ページから登録すると、テクニカルプレビュー版の招待を順次受けられる。 米Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」と、Visual Studio Codeベースのクラウド開発環境「GitHub Codespaces」向けの拡張機能として提供する。 例えば、コメントとして「// Get average runtime of successful runs in seconds」（成功した実行の平均実行時間を秒の形式で取得する）と書いておき、その下に「func averageRuntimeInSeconds」と関数を書き始めると、Copilotがその先を自動補完。必要な
早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという
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