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양자 컴퓨터 관련 특허 등록 많은 회사

양자 컴퓨터 관련 특허 등록 많은 회사들의 순서 International Business Machines Corp (IBM): IBM은 2002년부터 2022년까지 총 1,978건의 양자 컴퓨팅 관련 특허를 보유하고 있으며, 기술, 미디어, 통신 부문에서 가장 많은 특허를 보유하고 있습니다 Alphabet Inc (구글의 모회사): Alphabet Inc는 총 944건의 특허를 보유하고 있으며, 이 중 95.6%는 자회사인 Google LLC에 의해 기여되었습니다 D-Wave Quantum Inc: D-Wave Quantum Inc는 총 806건의 특허를 보유하고 있으며, 이 중 96.5%는 자회사인 D-Wave Systems Inc에 의해 기여되었습니다 Northrop Grumman Corp: Nort..

2024. 2. 19. 11:09 hwaya.

Encyclopedia/Info

양자 컴퓨터 관련 특허 등록 많은 회사

by hwaya.
2024. 2. 19. 11:09

Encyclopedia/Info

ASSURE 모형의 절차

ASSURE 모형은 교육 과정과 수업 계획을 설계할 때 사용되는 모델로, 학습자 중심의 접근 방식을 강조합니다. ASSURE는 다음과 같은 여섯 가지 주요 단계로 구성됩니다: Analyze Learners (학습자 분석): 이 단계에서는 학습자의 특성, 배경 지식, 학습 스타일 등을 평가하여 수업 계획에 반영합니다. 학습자의 필요와 요구를 이해하는 것이 중요합니다. State Objectives (목표 설정): 학습 목표를 명확하게 정의합니다. 이 목표들은 학습자가 수업을 통해 달성해야 할 구체적인 지식, 기술, 태도를 반영해야 합니다. Select Methods, Media, and Materials (방법, 매체 및 자료 선택): 설정된 학습 목표를 달성하기 위해 적절한 교수법, 매체 및 자료를 선택..

2024. 2. 18. 00:27 hwaya.

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ASSURE 모형의 절차

by hwaya.
2024. 2. 18. 00:27

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기독교 아이스브레이킹 질문

https://warmupdeck.seonghwa.net/ Warm Up Deck 마음을 읽는 시간, 질문카드, 대화, 나눔 warmupdeck.seonghwa.net 마음을 읽은 시간, Warm Up Deck 을 만들때 질문을 한번 정리해본것들이다. 혹시나, 필요한 분들 있을까 올려본다. LD.1 가볍게 시작하기 요즘 관심 있는 일은 무엇인가요? 휴대폰으로 가장 많이 하는 일은 무엇인가요? 가장 좋아하는 음식은 무엇인가요? 일주일의 휴가가 주어진다면 하고싶은 일은 무엇인가요? 살면서 가장 기뻤던 일은 무엇인가요? (여러개도 좋아요) 어렸을 때 꿈은 무엇이었습니까? 좋아하는 동물은 무엇입니까? 죽기 전에 단 한가지 음식을 먹을 수 있다면 무엇을 먹겠습니까? 가장 좋아하는 디저트는 무엇인가요? 좋아하는 영..

2024. 2. 18. 00:24 hwaya.

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기독교 아이스브레이킹 질문

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2024. 2. 18. 00:24

Story/생각남

한국, 쿠바와 전격 수교!

수교배경 및 과정 한국과 쿠바가 수교를 전격 발표했습니다. 이로써 쿠바는 한국의 193번째 수교국이 되었으며, 중남미 국가 중 유일하게 미수교국이었던 쿠바와의 관계가 새롭게 시작되었습니다. 수교 발표는 미국 뉴욕에서 양국의 주유엔대표부가 대사급 외교관계 수립에 합의하면서 이루어졌으며, 쿠바 외교부도 이를 공식적으로 발표했습니다. 양국의 수교 협의는 극도의 보안 아래 진행되었으며, 특히 한국의 설 연휴 기간 동안 협의가 급진전된 것으로 알려졌습니다. 쿠바는 1949년에 한국을 승인했으나, 1959년 쿠바의 사회주의 혁명 이후 양국 간 교류가 단절되었습니다. 2016년에는 박근혜 정부 시절 윤병세 외교부 장관이 쿠바를 방문하여 첫 공식 외교장관 회담을 가졌지만, 그때는 수교로 이어지지 않았습니다. 이번 수교..

2024. 2. 15. 22:30 hwaya.

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한국, 쿠바와 전격 수교!

by hwaya.
2024. 2. 15. 22:30

Computer/Machine learning models

recurrent_activation

recurrent_activation recurrent_activation은 순환 신경망(RNN)의 게이트 제어에 사용되는 활성화 함수를 지정하는 옵션입니다. LSTM과 GRU 같은 RNN 구조에서 게이트는 셀의 상태를 어떻게 업데이트할지 결정하는 중요한 역할을 합니다. 여기서는 recurrent_activation에 사용될 수 있는 몇 가지 일반적인 활성화 함수와 그 설명을 제공합니다: 1. Sigmoid ('sigmoid') 설명: sigmoid 함수는 출력을 0과 1 사이로 제한합니다. 이 특성 때문에 sigmoid는 게이트의 열림과 닫힘을 제어하는 데 주로 사용됩니다. 출력이 1에 가까우면 게이트는 완전히 열리고, 0에 가까우면 게이트는 완전히 닫힙니다. 사용 예: LSTM과 GRU의 입력 게이트..

2024. 2. 14. 14:51 hwaya.

Computer/Machine learning models

recurrent_activation

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2024. 2. 14. 14:51

Data/화보

에스파(aespa) 쇼파드 프레셔스 레이스 & 디아망트 캠페인 화보

에스파(aespa) 쇼파드 프레셔스 레이스 & 디아망트 캠페인 화보 그룹명 'aespa (에스파)'는 ‘아바타 X 익스피리언스 (Avatar X Experience)’를 표현

2024. 2. 13. 16:39 hwaya.

Data/화보

에스파(aespa) 쇼파드 프레셔스 레이스 & 디아망트 캠페인 화보

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2024. 2. 13. 16:39

Computer/Machine learning models

Epochs 와 Batch Size

epochs와 batch_size는 신경망을 훈련할 때 사용되는 두 가지 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이들의 역할은 다음과 같습니다: Epochs 정의: 한 epoch은 전체 데이터 세트가 신경망을 통해 한 번 전달되는 과정을 의미합니다. 다시 말해, 모든 훈련 데이터가 신경망을 한 번 통과하고 가중치가 업데이트되는 과정이 하나의 epoch입니다. 용도: epochs=100이라는 설정은 전체 훈련 데이터 세트를 신경망을 통해 총 100번 전달하겠다는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델이 훈련 데이터로부터 패턴을 학습하고 성능을 개선할 기회를 제공합니다. 중요성: 너무 적은 수의 epoch는 모델이 데이터에서 충분한 패턴을 학습하지 못하게 할 수 있으며, 너무 많은 epoch는 과적합(overfitting)..

2024. 2. 13. 14:35 hwaya.

Computer/Machine learning models

Epochs 와 Batch Size

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2024. 2. 13. 14:35

Computer/Machine learning models

데이터 분할 : train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 전체 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할하는 과정을 나타냅니다. train_test_split 함수는 scikit-learn 라이브러리의 model_selection 모듈에 포함되어 있으며, 데이터를 무작위로 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 데 사용됩니다. 각 부분의 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다: X_scaled: 모델 훈련에 사용할 피처(독립 변수)입니다. 이 변수는 스케일링된 데이터를 나타내며, 스케일링은 피처들의 범위를 일정하게 맞추기 위해 수행됩니다. 스케일링은 모델의 성능을 ..

2024. 2. 13. 14:23 hwaya.

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데이터 분할 : train_test_split

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2024. 2. 13. 14:23

Computer/Micro:bit

빗방울 피하기

마이크로 비트를 제어하는 기본 문법을 학습하여 게임을 만든다. # 게임셋팅 def gameSetting(): global start, gameSpeed, sprite, direction start = False gameSpeed = 500 sprite = game.create_sprite(2, 4) # sprite가 처음 배치가 되면 오른쪽을 바라보고 있다. 초기 세팅을 해주는것. direction = "right" rainSetting() # 게임오버 만들기 def spriteDie(): global start if sprite.is_touching(rain1) or sprite.is_touching(rain2) or sprite.is_touching(rain3): rain1.delete() rain2..

2024. 2. 12. 23:53 hwaya.

Computer/Micro:bit

빗방울 피하기

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2024. 2. 12. 23:53

Story/생각남

다큐멘터리 영화 : 건국전쟁

건국전쟁1945년 해방 이후 남과 북은 서로 다른 길을 걸어 왔다. 자유를 억압하고 인권을 탄압하는 공산주의 독재 국가 북한과 자유 민주주의에 기초한 경제적 번영의 길로 들어선 대한민국. 두 나라는 같은 언어, 역사, 인종을 공유하면서 어떻게 극단적인 두 나라로 갈라졌을까? 그 커다란 차이를 만든 사람은 누구였을까?대한민국의 오늘을 만들고 지켜내기 위해 애썼던 건국1세대들과 이승만 대통령의 땀과 눈물, 투쟁을 조명한 작품. “학교에서 가르쳐 주지 않았던 대한민국 건국과 이승만 대통령의 역사” “제작기간 3년, 진귀한 기록 필름과 국내외 20여 명의 증언자를 토대로 역사적 사실을 완벽 복원하다" 평점-감독김덕영출연-1945년 해방 이후 남과 북은 서로 다른 길을 걸어 왔다. 자유를 억압하고 인권을 탄압하는..

2024. 2. 9. 01:10 hwaya.

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다큐멘터리 영화 : 건국전쟁

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2024. 2. 9. 01:10

Computer/ETC

RS422 / RS485 차이점

RS422와 RS485는 모두 직렬 통신 인터페이스로 사용되는 표준이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. RS422는 포인트 투 포인트 연결을 지원하며, RS485는 멀티포인트 네트워크를 구성할 수 있습니다. RS422는 전송 거리가 짧고 속도가 빠르며, RS485는 전송 거리가 길고 멀티드롭 환경에 적합합니다. RS422는 주로 데이터 통신에 사용되며, RS485는 주로 산업 자동화 및 제어 시스템에서 사용됩니다. RS422는 두 개의 신호선(데이터+와 데이터-)을 사용하고, RS485는 세 개의 신호선(데이터+와 데이터-, 그리고 공통 GND)을 사용합니다. RS422는 전송 속도가 일정하지만 RS485는 전송 속도를 다양하게 조정할 수 있습니다. 이러한 차이점을 고려하여 RS422와 RS485를..

2024. 2. 9. 00:18 hwaya.

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RS422 / RS485 차이점

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2024. 2. 9. 00:18

Story/일상다반사

오늘의 일상

2024년을 맞이하여, 올해는 꼭 블로그를 전문 적으로 바꾸어 볼까라는 생각을 가졌지만, 나의 게으름으로 하지 않을것을 나의 인생을 보고 알수 있다. 혹시나 정말 또 다른 정보로 꾸며질수 있으나, 블로그 이전한다고 말만하고 구글로 이전도 하지않고 구글에 글도 몇개 끄적끄적이다가 또 피폐해져가는 블로그만 하나 늘었다. 2022년 맛집 블로그한다고 열심히 맛집 찾아다니며, 블로그도 했지만 결국 스스로 지쳐 또 하나의 잠든 블로그만 하나 늘었다. 그냥 하나만 집중하여 처음의 컨셉대로 알면 좋고 모르면 찾아오는 블로그로 다시 그 길을 가야겠다. 작년에는 어려움속에서도 결국 일도 늘었고, 수입도 안정적?이 되었지만 내가 원하던 길을 가지 못하고 일보 후퇴를 하였다. 전문분야가 아닌곳에 여러차례 도전을 하였고, 또..

2024. 1. 1. 21:33 hwaya.

Story/일상다반사

오늘의 일상

by hwaya.
2024. 1. 1. 21:33

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programmer

🍋일상의 소소한 순간들부터 큰 꿈까지, 호기심을 만족시킬 다양한 카테고리를 담은 블로그 입니다. 그리고, 소소한 행동에 감동하며 기뻐하고 하루하루에 감사하는 사람🌵

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ASSURE 모형의 절차

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기독교 아이스브레이킹 질문

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한국, 쿠바와 전격 수교!

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recurrent_activation

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에스파(aespa) 쇼파드 프레셔스 레이스 & 디아망트 캠페인 화보

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Epochs 와 Batch Size

Epochs 와 Batch Size

데이터 분할 : train_test_split

데이터 분할 : train_test_split

빗방울 피하기

빗방울 피하기

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