「ml」の検索結果

広告の見出し・本文・静止画や動画の企画案を、媒体の仕様に合わせて作成します。実績データや顧客の声をもとに複数案を展開し、比較テストと改善につなげます。

• 文字数制限に合う検索広告の作成
• 広告実績から新しい案を作りたいとき
• 顧客レビューに基づく静止画広告の企画

テンプレートとデータを使い、地域別・比較・用語集などのSEOページを多数展開するため、検索需要の調査からページ構成、内部リンク、公開前の品質確認までを支援します。

• 地域別のサービスページを企画したいとき
• 比較ページのテンプレート設計
• 保有データでディレクトリを作りたいとき

製品の比較ページや代替サービス紹介を作成し、購入検討者に違いを伝えます。料金・機能・移行方法を整理し、既存ページの古い情報や根拠の弱い主張も点検します。

• 自社と競合の比較ページを作りたいとき
• 代替サービスの一覧を企画したいとき
• 既存の比較情報を点検したいとき

日本郵便のWeb Yu-priで、JSONやCSVの内容品データをブラウザ画面へ入力します。事前確認や画面保存にも対応し、繰り返す明細入力を支援します。

• JSONやCSVから内容品をまとめて入力
• フォーム入力前に明細を確認したいとき
• 画面保存やページの状態確認

点群や移動軌跡を基準データと比較し、地図作成・自己位置推定・認識の品質を検証するスキルです。前処理、合否判定、結果の可視化まで扱います。

• 生成した点群を基準データと比べたいとき
• 推定した移動軌跡の誤差を調べたいとき
• 地面の分離精度を判定したいとき

JumpServerのホストやユーザー、アクセス権限をコマンドで管理し、接続セッションや監査ログの確認、変更前の試行までエージェントに任せるスキル。

• ホストの棚卸しと詳細確認
• ユーザー追加とアクセス権限設定
• ログイン失敗や操作ログの監査

まだ固まっていないアイデアを、異なる立場からの質問で検討します。曖昧な前提や弱点を確かめ、具体化するか、見送るか、理解を深めるかを整理します。

• 初期アイデアと前提を明確にしたいとき
• 買い手・競合・批評家の視点での検討
• 既存資料と照合した変更案の検討

テーマと目的に合わせて発想法を切り替え、アイデア出しを進めるスキルです。問いかけ中心・共同発想・おまかせの進め方を選び、記録を残して中断後も再開できます。

• 新しい企画の案を広げたいとき
• 質問を受けて発想したいとき
• アイデア出しを任せたいとき

製品アイデアを対話で整理し、目的に合った企画概要書を作成・更新・検証します。未確認の前提や不明点を明示し、判断の経緯も記録して次の検討につなげます。

• 製品アイデアを概要書にしたいとき
• 前提の変更を企画に反映したいとき
• 提案前に弱い前提を点検したいとき

研究テーマの検討から論文の執筆、引用・データの確認、査読と改稿、最終形式への整備までを段階的に進めます。関連スキルを連携させ、進捗と成果物を記録します。

• 研究テーマから論文を完成させたいとき
• 初稿や査読コメントから再開したいとき
• 検証・改稿・作成過程の記録

学術論文の計画や構成づくりから、本文・二言語の要旨の執筆、引用確認、査読コメントへの対応までを支援します。投稿先に合わせた書式変換にも対応します。

• 論文の構成と根拠を整理したいとき
• 本文と二言語の要旨を作りたいとき
• 査読コメントから改稿計画を作りたいとき

著者が承認した原稿と画像から、編集可能なPowerPointの学会ポスターを作成し、印刷寸法や画像解像度、読み順、ファイルの安全性まで点検するスキル。

• 編集可能な学会ポスターを作りたいとき
• 印刷寸法と画像解像度の点検
• 配色・読み順・代替テキストの確認

創薬向け機械学習のデータ探索から評価までを支援します。PyTDCでデータセットを取得・分割し、予測結果の比較や指定した分子のスコア計算を進めます。

• 創薬向けの学習データを探したいとき
• タスクに合うデータ分割の計画・実行
• 指定指標で予測結果を比較したいとき

PyTorchの学習コードとデータ処理を整理し、学習の自動化、モデル保存、実験記録から複数GPUでの分散学習の設定までを支援するスキル。

• PyTorchの学習コードを整理
• 再利用できるデータ処理の構築
• モデル保存・早期終了・実験記録の設定

病理の全スライド画像から組織領域を見つけ、学習用の小画像を切り出します。抽出位置の確認や染色の色調統一、患者単位でのデータ分割まで支援するスキル。

• 病理画像から学習用画像を抽出したいとき
• 組織マスクと抽出位置を確認したいとき
• H&E染色の色調を統一したいとき

PacBio HiFiの腫瘍・正常ペアの未整列BAMから、nf-core/pacsomaticの実行ファイルを作り、ローカル起動や計算クラスタへの投入を支援するスキル。

• 腫瘍・正常ペアの試料一覧を作りたいとき
• ドライランで実行ファイルを確認したいとき
• 計算クラスタに起動ジョブを投入したいとき

科学分野のデータセットやAIモデル、手法解説、デモをカタログから探し、研究目的に合う候補を比較します。ライセンスや入力形式、実際に使うための実行環境も確認します。

• タンパク質やゲノム解析モデルの探索
• 科学系機械学習のデータを選びたいとき
• ライセンスや実行環境を比較したいとき

小分子の構造を、類似性検索や活性・物性予測に使う数値データへ変換します。Molfeatで複数の表現を選び、無効な入力の除外とラベルの対応維持、設定保存まで扱います。

• 活性・物性予測用の特徴量作成
• 類似性検索に使う分子表現の選択
• 無効な分子を除いて実験値と対応付け

Pythonの処理をModalのクラウドで動かし、GPUを使うAIモデルの学習・推論、API公開、定期ジョブや並列処理の構築を支援するスキル。

• AIモデルをAPIとして公開したいとき
• クラウドGPUで学習・追加学習
• 独立したバッチ処理の並列実行

PDFやOffice文書などを、見出しや表の構造を保ったMarkdownに変換します。一括処理や論文整理にも対応し、検索・テキスト分析・AIへの資料取り込みを支援します。

• PDFやOffice文書のMarkdown化
• 資料フォルダを一括変換したいとき
• 論文を出典情報付きで整理したいとき

タンデム質量分析（MS/MS）の測定データを整え、ピークの選別や類似度計算、参照ライブラリとの照合を通じて化合物候補を調べるPython向けスキル。

• MS/MSデータの前処理と測定情報の統一
• 参照ライブラリから化合物候補を探したいとき
• 類似度と一致ピーク数による比較

科学計算やデータ処理のPythonコードをNVIDIA GPU向けに最適化します。計算結果の一致を確かめ、データ転送を含む処理時間を測って移行の効果を判断します。

• 遅いPython処理のGPU適性を調べたいとき
• NumPyやpandasのGPU移行
• CPU版とGPU版の計算結果の検証

分子構造から溶解度や毒性などを予測する機械学習を組み立てます。DeepChemでのデータ整備からモデル選択、学習、評価、予測までを支援します。

• 分子構造から溶解度を予測したいとき
• MoleculeNetでグラフモデルを比較
• データ分割の情報漏れを点検したいとき

気体の化学反応を定容・定圧の条件で計算し、温度上昇から着火遅れを求めます。温度や成分の時間変化を出力し、保存則の確認と計算条件を細かくした比較まで進めます。

• 定容・定圧条件の着火遅れ計算
• 温度や成分の時間変化を調べたいとき
• 反応モデルごとの着火遅れ比較