우리 중 많은 사람들이 Switch 2의 새로운 Mario 플랫폼 게임을 (불)참을성 있게 기다리는 동안 Nintendo는 엄청난 마리오 플랫폼의 업그레이드 버전으로 그 격차를 메우고 있습니다. 슈퍼 마리오 브라더스 원더 콘솔용. 슈퍼 마리오 브라더스 원더 – Nintendo Switch 2 에디션 + 벨라벨 공원 모임 (새 에디션의 전체 이름을 제공하기 위해) 3월 26일에 출시됩니다. 게임의 원래 스위치 버전을 소유한 사람들은 업그레이드 팩을 구입할 수 있으며 가격은 20달러입니다.
Switch 2 버전에는 협동 및 멀티플레이어 기능을 포함하여 많은 새로운 기능이 포함되어 있습니다. 꽃나라의 신선한 공간, 벨라벨파크가 오픈됩니다. 여기서는 가능한 한 많은 동전을 모으기 위해 경쟁하는 모드와 같은 일부 멀티플레이어 모드로 뛰어들 수 있습니다.
로컬 멀티플레이어에 관한 섹션에는 17개의 협동 모드와 대결 모드가 있습니다. 동일한 콘솔에서 플레이하거나 GameShare를 사용하여 동일한 물리적 장소에 있는 최대 3명의 다른 사람이 자신의 Switch 또는 Switch 2에 참여할 수 있습니다. 한편 Game Room Plaza는 6개의 미니 게임에 대한 로컬 및 온라인 플레이를 지원합니다. 이를 위해서는 각 플레이어마다 고유한 시스템이 필요합니다. 로컬 무선 기능을 사용하면 최대 8명, 온라인 멀티플레이어를 사용하면 최대 12명이 플레이할 수 있습니다.
멀티플레이어 미니게임 영역과 함께 Bellabel Park에는 Toad Brigade Training Camp가 있습니다. 여기서는 메인 게임의 레벨을 기반으로 한 도전에 도전할 수 있습니다. 이 문제를 스스로 해결하거나 최대 3명의 친구를 모집하여 도움을 받을 수 있습니다(이 작업에는 Switch 2 한 대만 필요합니다).
메인 게임에서도 새롭게 확인할 사항이 있습니다. 7명의 쿠팔링이 모두 포함된 보스 코스를 수강하고 (마침내!) Rosalina로 플레이할 수 있습니다.
Nintendo는 두 번째 플레이어가 Luma를 제어할 수 있는 옵션을 추가하고 있습니다. 그들은 적을 물리치고 코인을 수집하여 메인 플레이어를 도울 수 있습니다. Switch 2의 마우스 제어 기능을 사용하여 루마로 플레이할 수 있습니다. 예를 들어 게임 컨트롤러에 익숙하지 않은 부모나 보호자가 추가 도움이 필요한 어린이를 도와줄 수 있다는 점에서 좋은 아이디어입니다. 슈퍼 마리오 브라더스 원더.
게다가 어시스트 모드도 있습니다. 이 기능을 활성화하면 구덩이에 빠졌을 때 신속하게 회복할 수 있으며(프로펠러 꽃이 다시 행동으로 복귀하게 함) 피해를 입지 않을 수 있습니다.
그게 다가 아닙니다 여러분. 또한 3월 26일에는 게임에서 세 가지 새로운 amiibo를 얻을 수 있습니다: Elephant Mario(내가 구매해야 함), Poplin & Prince Florian, Captain Toad & Talking Flower.
몇 주 전인 3월 12일, Nintendo는 Talking Flower의 물리적 버전을 다음과 같이 판매하기 시작할 예정입니다. 슈퍼 마리오 브라더스 원더. 배터리로 구동되는 장치는 시간당 몇 번씩 실내 온도 및 시간과 같은 정보를 알려줍니다. 음악도 재생할 수 있습니다. 버튼을 누르면 말하는 것을 들을 수 있습니다(또는 길게 누르면 종료됩니다). 11개 언어가 지원되며 설정된 시간에 채팅이 가능해 Nintendo의 Alarmo와 약간 유사합니다. 오늘부터 선주문이 시작되며 Nintendo의 뉴욕 및 샌프란시스코 매장, 온라인 매장 및 기타 소매점에서 Talking Flower를 구입할 수 있습니다.
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누군가 내 테스트 프로세스에 대해 묻지 않고 일주일이 지나지 않았으며, 전력 소비를 테스트하는 데 사용하는 도구와 장치에 대해 많은 질문을 받았습니다. 나는 항상 도구에 대해 이야기하는 것을 기쁘게 생각하지만, 내가 사용하는 도구가 가정 사용자에게는 최고가 아닐 수도 있다는 점을 항상 분명히 알고 있습니다.
또한: 이 소박한 장치는 내 전기 요금을 낮추겠다고 약속했지만 이것만이 합법적이었습니다.
연결된 주 전원 항목의 전력 소비를 측정하는 휴대용 장치인 전력 측정기를 사용하세요. 이것은 지난 10년간 내 테스트 장비의 필수품이었습니다. 제가 지난 몇 년간 사용해 온 파워미터는 안타이 ATX 9801강력하고 신뢰할 수 있는 도구였습니다.
ATX 9801의 사용은 쉽습니다. 한쪽 끝을 주 콘센트에 연결하면 디지털 디스플레이의 짧은 연장선처럼 작동합니다. 전면에 있는 소켓은 전 세계 거의 모든 전원 플러그를 수용하므로 미국, 영국, 유럽 및 중국 장비를 테스트하는 데 적합합니다.
장치를 연결하면 디스플레이가 활성화되어 전력 소비, 소비되는 전류, 장치의 역률(AC 시스템에서 총 공급 전력에 대한 유효 전력 또는 실제 전력의 비율로 전력이 얼마나 효율적으로 사용되고 있는지 나타냄)과 연간 전력 소비량(kWh)을 표시합니다. 또한 입력 전원의 전압과 주파수도 표시됩니다(휴대용 발전소의 전원 입력과 출력을 모두 테스트하는 데 편리함).
또한: 제가 어디든 가지고 다니는 10가지 작은 장치 - 여러분도 원할 것입니다.
디스플레이가 깔끔하고 선명하여 밝은 햇빛 아래에서도 쉽게 읽을 수 있습니다.
작은 충전기부터 거대한 발전소까지 수백 개의 장치를 여기에 연결했는데 완벽하게 작동했습니다. 훌륭한 측정기이지만 꽤 거칠고 준비가 되어 있으며 오히려 산업적이며 로깅 앱에 연결할 방법이 없습니다. 하지만 약 75달러에 안타이 ATX 9801 많은 장비를 테스트해야 하는 사람에게 좋은 구매입니다.
그러나 소비자에게는 더 나은 옵션이 있습니다. 가정 사용자의 경우 다음을 권장합니다. 스마트 플러그 또는 스마트 파워 스트립 에서 판매하는 것과 같은 타포TP-Link가 소유한 브랜드로 무선 및 홈 오토메이션 액세서리 분야에서 큰 명성을 얻고 있습니다.
장치를 끄고 싶게 만드는 데 드는 비용을 실시간으로 확인하는 것만큼 좋은 것은 없습니다.
또한: TSA 승인 멀티툴을 비행기에 가지고 탈 수 있다고 하더군요. 그 방법은 다음과 같습니다.
이러한 장치를 사용하면 로컬 및 원격으로 콘센트를 끄고 켤 수 있을 뿐만 아니라 전력 소비를 추적하고 사용 통계를 자세히 살펴볼 수도 있습니다. 저는 집에서 이 두 개를 3D 프린터와 필라멘트 건조기에 연결하는 것으로 시작했지만 모든 것이 자체 스마트 콘센트에 연결되는 지점까지 빠르게 성장했습니다.
내가 좋아하는 반면 안타이 ATX 9801 워크샵 도구로서 전력 소비를 감시하려는 대부분의 가정 사용자에게는 가정용 전력계를 사용하는 것이 훨씬 좋습니다. 안전성 테스트를 거쳤으며 지속적인 사용을 위해 설계되었으며, 앱 앞에 있을 필요가 없도록 앱에 연결하고 더 많은 기능을 제공합니다.
그리고 그들은 비싸지 않습니다. 그만큼 콘센트가 6개인 멀티탭은 $50입니다.동안 스마트 아웃렛 4팩 가격은 $34.
Python 統計ライブラリをテストしたい場合がありますが、データセットが見つかりません。幸いなことに、独自のものを生成することで、この問題を簡単に回避できます。これが私のやり方です。
Python でデータを探索したい場合、最近では利用できるソースがさらにたくさんあります。これらには、政府の情報源や Kaggle のようなサイトが含まれる場合があります。
場合によっては、Pingouin での統計モデルや統計テストなどの Python ライブラリでの操作を試してみたいと思うことがありますが、手元にデータセットがありません。幸いなことに、必要なときに自分で作成するのは非常に簡単です。 NumPy の乱数ジェネレーターの助けが少し必要なだけです。
単純な関数: 乱数で十分です
単純な乱数を生成するには、NumPy をインポートして乱数ジェネレーターをセットアップするだけです。私のMamba環境ではこれを行うことができます:
mamba activate stats私は統計作業のほとんどを、対話型の IPython または Jupyter ノートブック セッションで Python を使用して行っています。まず、NumPy をインポートします。
import numpy as np次に、乱数ジェネレーター オブジェクトを定義します。
rng = np.random.default_rng()乱数ジェネレーターを作成したら、そこから乱数を取得できます。 20 個のランダムな浮動小数点数の配列を作成します。
a = rng.random(20)乱数を作成したら、それらに対して NumPy の標準的な記述統計を実行できるようになります。まずは平均値を取ることから始めます。
a.mean()それを行う別の方法は次のとおりです。
np.mean(a)
中央値、つまり中間値についても同じことができます。
np.median(a)標準偏差を取得すると、配列内の数値が平均からどれだけ離れているかを測定できます。
a.std()または：
np.std(a)
データのパーセンタイル、または値のパーセンテージが低いデータセット内の値を計算することもできます。中央値は 50 パーセンタイルであり、他の値の 50% が低い値です。 50 パーセンタイルを計算するには:
np.percentile(a,50)パーセンタイル法では、配列の名前とパーセンタイル (0 ～ 100) を値として受け取ります。
同様に、75 パーセンタイルについては次のようになります。
np.percentile(a,75)
0 番目と 100 番目のパーセンタイルはデータセットの最小値と最大値であり、標準の NumPy 関数を使用して見つけることもできます。
a.min()
np.min(a)
そして最大の場合:
a.max()
np.max(a)
回帰、相関テスト: 正規分布から数値を生成する
通常の乱数は基本的な統計関数をテストするのに適していますが、相関テストや回帰テストも試してみたいと思うかもしれません。テストしたいデータセットがない場合は、さらに乱数を生成するだけです。このタスクには、有名な釣鐘型曲線を備えた正規分布の方が適しています。先ほど作成した乱数生成オブジェクトを使用して、NumPy で正規分布から数値を生成できます。これを行うのが、standard_normal メソッドです。必要な標準分布の値の数を指定して呼び出します。 50個お願いします。
a = rng.standard_normal(50)正規分布であることを証明するには、中央値付近の値の分布を示すヒストグラムを作成します。 Seaborn ライブラリを使用します。
import seaborn as snsJupyter ノートブックを使用している場合は、次の「マジック」コマンドを実行して、別のウィンドウではなくノートブックにプロットを表示する必要があります。
次に、ヒストグラムをプロットします。
sns.displot(x=a)
最初の配列に基づいて 20 倍した別の配列を作成します。
b = a * 20パンダをインポートし、これら 2 つの配列を使用して DataFrame を作成します
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':a,'b':b})a と b の散布図を作成します。
sns.relplot(x=a,y=b,data=df)a が X 軸上、b が Y 軸上にある場合、点は直線上にあります。それを通る回帰直線を簡単に引くことができました。 Seaborn の regplot メソッドを使用してそれを行います。 「relplot」の「g」を変更するだけです。
sns.regplot(x=a,y=b,data=df)
より正式な分析には、statsmodels などの他のライブラリを使用できます。このモジュールは、名前が示すように、さまざまな統計テストを提供しますが、最も一般的には線形回帰に使用されます。 R と同様の数式 API を使用できます。
result = smf.ols('b ~ a',data=df).fit()
result.summary()これにより、情報の表が表示されます。係数により、古典的な直線方程式 y = mx + b に代入する値と、ここでは「R 二乗」として表される相関係数が得られます。二乗数値は常に正であるため、二乗されます。
R 二乗は 1 であり、完全な相関を示します。ランダムに生成されたデータからそれが予想されます。 SciPy ライブラリを使用して相関係数を取得することもできます。これは stats サブモジュールの下にあり、このメソッドは Karl Pearson によって普及された概念であるため、「pearsonr」と呼ばれています。
from scipy import stats
stats.pearsonr(a,b)この結果も、配列 a と配列 b の間にほぼ完全な正の線形関係があることを示しています。
乱数の配列は、数値を加算したり乗算したりするだけで変更できます。正規分布の元の配列に 20 を乗算してこれを行うのはすでに見ました。配列に加算するとその数値で平均値が設定され、乗算すると標準偏差が設定されます。
平均 20、標準偏差 3.5 のサンプルから 15 個の数値を抽出したい場合:
c = 20 + 3.5 * rng.standard_normal(15)標準のmean関数とstd関数を使用すると、値は近くなりますが、より大きな配列では、中心極限定理に従って値はより近くなります。
Python で統計関数をテストするためにランダムに生成されたデータを生成するのは簡単です。もう公開データセットを調べたり、教科書を精読したりする必要はありません。
볼보는 전기 라인업의 "게임 체인저" 단계로 최신 순수 전기 중형 SUV인 EX60을 발표했습니다. EV는 뛰어난 주행 거리, 빠른 충전, Google Gemini AI 통합 및 Tesla Model Y 및 BMW iX3와 같은 모델에 필적하는 프리미엄 오디오 경험을 제공합니다.
EX60은 자동차 제조업체의 글로벌 라인업에서 더 작은 EX40과 더 큰 3열 EX90 사이에 위치하여 ICE 구동 XC60을 완전 전기식 가족 친화적 SUV로 효과적으로 대체합니다.
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회사의 새로운 SPA3 800볼트 전기 아키텍처를 기반으로 구축된 EX60은 고급 제조 기술(메가 캐스팅 및 셀-바디 배터리 통합)을 사용하여 무게를 줄이고 효율성을 높입니다.
EX60은 P6(후륜 구동), P10(모터 2개를 갖춘 4륜 구동), P12(모터 2개를 갖춘 4륜 구동)의 세 가지 트림 레벨로 제공됩니다. 이 중에서 EX60 P12는 최대 400마일의 EPA 범위(또는 최대 502마일의 WLTP 범위)를 제공하는 117kWh 배터리 팩을 갖추고 있습니다.
또한 최대 670hp(500kW)의 토크와 583lb-ft의 토크를 제공하여 3.8초 만에 0~60mph까지 가속할 수 있는 라인업에서 가장 강력한 트림이기도 합니다. P10은 최대 320마일을 제공하는 95kWh 배터리 팩을 제공하는 반면, P6은 83kWh 배터리 팩을 제공하며 최대 310마일을 약속합니다.
좋은 점은 모든 트림이 최대 19분 만에 배터리를 10~80%까지 충전할 수 있는 400kW 초고속 충전을 지원한다는 것입니다. 참고로 충전 속도는 10분 만에 최대 173마일의 항속거리를 주행할 수 있을 만큼 충분하다(400kW 충전기 기준).
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내부의 EX60은 내비게이션, 미디어 및 기타 차량 기능을 자연스럽게 대화식으로 제어할 수 있도록 인포테인먼트 시스템에 통합된 Google의 Gemini AI 음성 비서를 갖춘 최초의 볼보입니다. 그 외에는 편안함에 초점을 맞춘 스칸디나비아 스타일의 인테리어 디자인이 특징입니다.
새로운 전기 SUV의 또 다른 주요 특징은 28개 스피커 Bowers & Wilkins 오디오 시스템입니다. 뛰어난 사운드를 제공하는 것 외에도 차량에는 Apple Music이 사전 설치되어 있고 Dolby Atmos가 지원됩니다. 추가 기능으로는 HuginCore 엔진으로 구동되는 볼보 충돌 방지 기능과 배터리 10년 보증이 있습니다.
볼보는 늦은 봄까지 스웨덴에서 EX60 P6 및 P10 생산을 시작할 계획이지만 미국 구매자는 여름까지 배송을 기대해야 합니다.
최고 사양의 P12 트림은 나중에 출시될 예정입니다. 자동차 제조업체는 가격을 확정하지 않았지만 중간 사양 P10 트림의 가격은 약 60,000달러로, 기술이 풍부한 중형 전기 SUV 부문에서 매우 경쟁력이 있습니다. 더 높은 P12 트림은 약간 프리미엄 가격표를 얻을 수 있습니다.
先月、Spotifyは「プロンプト・プレイリスト」を発表したが、これはユーザーが「アルゴリズムを操作できる」と同社が主張した新機能だ。確かに、これは曖昧ではないにしても大胆な主張でしたが、それは過去 3 年間で誰もが気に入ったテクノロジー トレンドである AI によって裏付けられていました。売り込み内容は、Spotifyが加入者がニュージーランドの国に住んでいる限り、同社のAIモデルを使用してリスニング体験をより適切に制御できるようにするというものだった。これは Spotify の非常に大規模なユーザーベースのごく一部にすぎません。
米国とカナダに住む私たちにとって幸運なことに、Prompted Playlist は北米にも拡大しています。 Spotify は本日 1 月 21 日にこの動きを発表しました。今後、これら 3 か国のいずれかのプレミアム加入者は、プレイリストの支配を Spotify の機械学習モデルに引き継ぎたい場合に、この機能にアクセスできるようになります。
Prompted Playlist は Spotify の AI を活用したツールで、自然言語を使用してカスタム プレイリストを作成できます。そのアイデアは、プレイリストに追加する曲を探すのではなく、Spotify の AI に聴きたい気分を伝えると、自動的に曲が追加されるというものです。それには、ジャンルや既存の曲だけでなく、アイデア、より深い説明、そしてより適切な言葉が見つからないが、雰囲気も含まれます。
私の言いたいことを理解するために、Spotify が推奨するプロンプトのいくつかを以下に示します。
「ライブラリに保存した、まだ再生していない曲、または 1 回しか聴いていない曲のプレイリスト (プレイリストまたは気に入った曲) を作成してください。目的は、見つけて保存したものの、再訪するのをすっかり忘れていた曲をまとめることです。聞き逃していた曲を最終的に聞く機会を与えてください。」
「Spotify で初めて聴いた曲は何ですか? 私がストリーミングした最初の曲 (日付と時刻付き) で並べ替えて、続けてください。」
「今日何を聴いているかを把握して、その年の最も有名な曲と今では時代を超越していると感じる曲を混ぜ合わせて、現在の好みに合った 2016 年の曲のプレイリストを作成します。」
「スペイン語の学習に役立つ、クリアなボーカルとわかりやすい歌詞のプレイリストを作成してください。人気のあるスペイン語の曲と、単語を聞き取りやすくするゆっくりとしたトラックを組み合わせて、スペイン語圏のさまざまな文化を反映した音楽を含めて、魅力的なものにしてください。」
Spotify によると、プロンプト プレイリストでは既存の視聴履歴も考慮に入れられます。あなたと友人は Spotify の AI に同じプロンプトを与えるかもしれませんが、AI はあなたの好きな音楽と嫌いな音楽に基づいて調整を行うため、理論上はそれぞれが異なるプレイリストを受け取るはずです。また、AI がなぜ特定の曲をプレイリストに入れたかを疑問に思う必要もありません。各トラックは、そもそも Spotify がその曲を選んだ理由を説明する「簡単なワンライナー」で始まります。それは洞察力に富むものであるか、非常に迷惑なものであることがわかりました。
問題は、Spotifyが以前に「AIプレイリスト」と適切に呼ばれるこのような機能を展開したことがあるということです。 Lifehacker の David Nield が 2024 年 9 月にこの機能を取り上げましたが、その機能について調べてみると、Prompted Playlist とかなり似ているように思えます。 AI プレイリストは、プロンプト プレイリストが登場したからといって実際に廃止されるわけではありません。Spotify によれば、これらは 2 つの別個の機能であり、主な違いは、プロンプト プレイリストでは、最初の曲まで遡って Spotify の視聴履歴全体が考慮されることと、今日の業界の「トレンド、チャート、文化、歴史」に関するリアルタイム情報が考慮されることです。必要に応じてプレイリストをスケジュールすることもできるため、ミックスは毎日または毎週更新されます。これは AI プレイリストでは不可能です。
私の席から見ると、プロンプト プレイリストはより複雑なプロンプトも処理できるように設計されているように見えます。同社は AI プレイリストを「ロードトリップ用の明るいポップミュージック」などのプロンプトからプレイリストを作成する方法として宣伝していますが、同社が提案するプロンプト プレイリスト プロンプトは次のとおりです。 多くの より複雑で、AI に対する複数のレベルの指示が含まれます。おそらくその一部は、過去 1 年半にわたるテクノロジーの改善の結果です。
プロンプトプレイリストはプレミアムのみの機能として開始されるため、Spotify に料金を支払わない場合は、残念ながらアクセスできません。プレミアム アカウントをお持ちの場合は、Spotify に移動し、[作成]をタップして、[プロンプト プレイリスト]を選択する必要があります。
上で説明したように、ここから、ツールでどのような種類のプレイリストを作成したいかを記述することができます。ここから、更新の頻度を設定できます (更新する場合)。結果に満足できない場合は、「プロンプトの編集」を選択して調整できます。プレイリストを友人と共有することもできますが、代わりに Spotify が友人の視聴履歴に合わせてプレイリストを調整することに注意してください。