Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 英バーミンガム大学に所属する研究者らが発表した論文「PMFault: Faulting and Bricking Server CPUs through Management Interfaces」は、サーバ用マザーボードに搭載する制御システムの欠陥を攻撃し、遠隔から必要以上の電圧を供給してCPUを破壊しコンピュータを無効にする脆弱性を指摘した研究報告である。 最近のサーバ用マザーボードにはCPUの他に、電源管理用の電圧レギュレーターなどの補助部品を搭載している。これらは、I2CベースのPMBusを介して、CPUおよび個別のベースボード管理コントローラ

前書き この記事を読んでいるエンジニアの皆さんは、それぞれ異なるエディタを使用しているかと思います。読者自身が使用しているエディタの良し悪しについては詳しいと考えているため、私がVS Codeと他のエディタを比較をすることは、限界があります。また、VS Code と他のエディタの機能や快適さを比較できません。 そこで、私が毎日使用している VS Code の良さをアピールすることで、VS Code を使ってもらう機会を作りたいと思っています。 ここで説明しないこと カスタマイズしたキーコンフィグの紹介 ただし、これから紹介する VS Code の機能に好みのキーコンフィグを割り当てることは可能です。 他のエディタとの比較(Vim系 JetBrain系　Helix等の新興エディタ系) 目次 VS Codeとは 毎月のアップデート VS Codeのデフォルト機能 拡張機能（エクステンション）が

PlantUML + ERDでPlantERDです github.com モチベーション PlantERDの特徴 使い方 出力するテーブル数の制限について 技術的に頑張ったこと テストのこと Foreign keyで隣接している別のテーブルを探す方法 複数DB対応のつらみ 追記：2019/12/13 9:45 モチベーション 既存プロダクトへの不満が一番大きいです。 https://github.com/voormedia/rails-erd は出力が画像なので取り回ししづらい そもそもRails前提なので他言語とかでは使えない https://github.com/schemaspy/schemaspy も悪くなさそうなんだけどここまでリッチじゃなくていい テーブル数個の小規模アプリならいいんだけど、中規模以上のアプリで使うと人間が読むに耐えないERDが生成されて精神が崩壊する 僕は初め

天候に左右されない宇宙空間で、太陽光によって発電した電気を、電波に変換して地上に送るための実験が、24日、兵庫県で行われました。 地上と違って天候の影響を受けないため、安定的な発電が見込まれるとされ、政府の宇宙基本計画でも、エネルギー問題などを解決する構想と位置づけられています。 国からの委託でこの構想を進めている「宇宙システム開発利用推進機構」は、24日、実現に欠かせない、電気を電波に変換して送る実験を兵庫県内で行いました。 実験は、本来の構想とは逆に、地上で、電気をマイクロ波と呼ばれる電波に変換し、高さおよそ30メートルの上空で静止しているドローンに送ります。 ドローンがマイクロ波を受け取ると再び、電気に変換し、ドローンのＬＥＤが赤く光ります。 およそ40分間の実験では、ドローンは静止するだけでなく、水平移動も試みましたが、地上の装置が自動的に電波の発射方向を変え、電気を正常に送れてい

１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。 私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく機械学習でラーメンレコメンド（隠れた名店をレコメンドで発掘）に挑戦してみることにしました。 今回は、集大成として、Word2vecでモデリングしたmodelを使って隠れた名店をガチで発掘し、実際にそのお店に行って確かめるところまでやります！ 有名店のラーメンに対して類似度が高いラーメン店を探すイメージです。 techgymさんのブログに掲載いただきました！ありがとうございます。 【人工知能の無駄遣い?】AIプログラミングの面白記事をまとめてみました。 ２.

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 市場動向 ＞ リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 AI AI記事一覧へ [市場動向] リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 2018年12月26日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト リコーは2018年12月26日、マシンラーニング（機械学習）の学習速度を26～259倍に高速化したと発表した。機械学習の手法の1つであるGBDT（Gradient Boosting Decision Tree：勾配ブースティング決定木）モデルの学習を高速化・低消費電力化する回路アーキテクチャを開発した。この回路をFPGAで実装したところ、CPU/GPUと比べて学習が26～259倍高速化できたという。 リコーは今回、GB

まぎるぅ @yusumimi 世界規模ではブームが移り変わっているのに、新しいブームにうまく乗れないことがあるのが日本（クラウド→機械学習） pic.twitter.com/7FWNK4p2JB 2018-12-24 08:57:25 リンク Wikipedia 機械学習 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。 センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。 そのアルゴリズムは、第一にそのデータが生成した潜在的機構の特徴を捉え、 27 user

日本が目指す商業捕鯨の再開などをめぐって国際的な対立が続く中、菅官房長官は記者会見で、ＩＷＣ＝国際捕鯨委員会から脱退し、来年７月から商業捕鯨を再開することを表明しました。