最終更新日: 2019年7月10日 2018年10月のAI・人工知能系イベントのまとめです。 283件のイベントを収集しました。空いている日程で興味のある勉強会にはぜひ参加してみてください!
MicrosoftのOpen Invention Network(OIN)への加入が発表されました。これで、Microsoftが抱える6万件の特許がオープンソースとしてOINコミュニティに開放され、Linux開発者が利用できるようになります。 Microsoft Joins the Open Invention Network Community https://globenewswire.com/news-release/2018/10/10/1619375/0/en/Microsoft-Joins-the-Open-Invention-Network-Community.html Microsoft joins Open Invention Network to help protect Linux and open source | Blog | Microsoft Azure ht
米Bloombergは10月10日、米国の大手通信会社が米Super Micro Computer(Supermicro)から調達したサーバに不正なハードウェアが見つかり、2018年8月に除去したと伝えた。Supermicroも主要通信会社もこの内容を全面否定している。 これに先立ちBloombergは10月4日にも、中国の工場で製造されてAmazonやAppleなどに納入されたSupermicro製サーバのマザーボードに、不正なマイクロチップが密かに仕込まれていたと伝えていた。しかし、この報道についても各社が強く否定する声明を発表しており、Bloombergの報道の信憑性を問う声も強まっている。 Bloombergによると、大手通信会社で見つかった不正なハードウェアについて証言したのはセキュリティ専門家のヨシ・アップルバウム氏。イスラエル軍の情報機関に所属していた経歴があり、現在は米ハー
結論 「ゴミ記事」の判定とフィルタリングはGoogle1とそのユーザーの責務なので、気にせずに書き続けましょう。 以下、蛇足 定義 いくつかの記事についたコメントを見たところ、「ゴミ記事」の定義は以下に集約できそうです。 レベルが低い(入門者向け) 自分用のメモ(体系立っていない) わかりにくい(文章が下手) 情報が古い 内容が間違っている なお、複数人の意見を集約しただけであり、上の記事がすべて「ゴミ記事」である、という意味ではありません。(たとえば自分用のメモであっても多くの人の役に立つことがあります) 背景 そもそもなぜ記事を書くのかについて考えてみます。 ほかの人の役に立つため 勤務先の業務のため もしくは勤務先での評価を上げるため PVを稼ぐため 自分用の備忘録として残しておくため 原因 定義と背景に挙げた前提のもとで「ゴミ記事」が増えてしまう原因は以下が考えられます。 入門者向
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築:短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
たぁくん a.k.a MIHASHI @t3843 みんな😭😭😭騙されたと思ってカップヌードルにお湯を入れて3分待ってみて😭😭😭 カップヌードル出来るから😭😭😭汁まで美味しいカップヌードル出来るから😭😭😭 pic.twitter.com/UwM1AypT7r 2018-10-09 01:00:53
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