These RSS Feeds is a collection of GitHub Advisory Database. Supported Feed types JSON Feed Atom Feed OPML Feeds(All ecosystems): https://azu.github.io/github-advisory-database-rss/index.opml COMPOSER: https://azu.github.io/github-advisory-database-rss/composer.json (atom) GO: https://azu.github.io/github-advisory-database-rss/go.json (atom) MAVEN: https://azu.github.io/github-advisory-database-rs
GitHub Advisory DatabaseのRSSフィードがなかったの作りました JSON FeedとAtomフィードを出力しています。 基本的にはJSON Feedをメインにしてますが、SlackがJSON FeedをサポートしてなかったのでAtomを追加しました。 RSS Feeds for GitHub Advisory Database GitHub Advisory Databaseは、脆弱性のデータベースでRubyとかGoとかnpmとかRustとか言語ごとの脆弱性が集まっています。また、GitHub自体がセキュリティアドバイザリーの仕組みを持っているので、外部の脆弱性データベースにないものとかもあります。 About GitHub Security Advisories - GitHub Docs JavaScriptだとnpm auditとかはこのデータベースを参照した
〜機械学習による違反商品検知〜 株式会社メルカリ（以下、メルカリ）は、当社のAIエンジニアによる論文「Auto Content Moderation in C2C e-Commerce」（邦題：CtoCマーケットプレイスにおける機械学習による違反商品検知）が、2020年7月から8月にかけて開催される国際会議「2020 USENIX Conference on Operational Machine Learning (OpML’20)」にて採択されたことをお知らせいたします。 OpMLを主催するUSENIX協会は、約45年の歴史と権威がある団体で、いくつかの研究会から構成されています。OpMLは2019年より開催されている研究会で、機械学習を実世界で運用する際の課題と解決策がテーマになっています。近年、機械学習が研究領域分野だけでなく、さまざまな商用サービスで実運用されているなかで注目分野
OpML ‘19参加レポート
こんにちは。NTT 研究所の大嶋です。先日、サンノゼで開催されたOpML ‘19に参加してきましたので今回の記事ではそのレポートをお届けします． OpMLとは OpMLの目的OpMLはUSENIXが主催するイベントで，インダストリとリサーチの垣根なく，Machine Learningを商用環境に適用する際の問題やその解決策，ベストプラクティスを共有することを目的とします．近年機械学習が研究にとどまらずサービスでも利用され始めるなかで広く注目される分野となっています．OpMLは今回が初回ながら投稿が数多くあり，投稿数62に対し採択数が30でした．参加人数は210人だそうです． セッション紹介発表が並列して行われていたので全ての発表は聞くことができませんでしたが，私が興味深かったセッションをいくつかご紹介したいと思います． Ray: A Distributed Framework for Em
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RSS Feeds for GitHub Advisory Database
GitHub Advisory DatabaseのRSSフィードを作った
メルカリ、機械学習の実運用に関する国際会議「OpML’20」に論文が採択