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2013年11月20日のブックマーク (5件)

  • ユーザーのPCでBitcoinを採掘させていたオンラインゲーム会社が明らかに

    By BTC Keychain P2Pの仕組みを利用することで簡単に送受信できる仮想通貨「Bitcoin(ビットコイン)」はネット決済ツールとして日増しに存在感を強めており、ビットコインに対応したATMまで登場しています。ビットコインを手に入れるには、自分のPCで専用プログラムを走らせるマイニングという方法がありますが、マイニングはビットコインの埋蔵量に限界を設定した上で発掘ペースを一定にするという巧妙なアルゴリズムを採用しているため、新規発掘が日に日に難しくなっているとのこと。難易度が高くなってしまったビットコインの採掘に、ゲームのユーザーのPCを秘密裏に参加させるという方法を使用したオンラインゲーム会社E-Sportsが約1億円の和解金支払いを命じられるという事例が発生しました。 State of New Jersey http://nj.gov/oag/newsreleases13/

    ユーザーのPCでBitcoinを採掘させていたオンラインゲーム会社が明らかに
    Hash
    Hash 2013/11/20
    その発想はなかった
  • バイオロジー分野での取り組みの紹介 - Preferred Networks Research & Development

    大野です。寒くなりましたね。 現在バイオプロジェクトのリーダーを務めています。最近外部のライフサイエンス機関と協業に関するプレスリリースがいくつかあり、反響を多く頂きました。折角の機会ですのでPFIでのバイオ・ヘルスケア・医療分野でのこれまでの取り組みや今後の方向性について紹介をさせていただきたいと思います。 次世代シーケンサーなどを始めとして、バイオ・医療・ヘルスケア分野では蓄積されるデータ量は爆発的に増加しています。しかし、それらの解析技術は研究レベルでは数多く存在するものの、マッチングがうまくいかず、実際の現場で活かせていないケースが少なくないようです。バイオプロジェクトではこれらの分野で現れるデータに対して情報検索技術機械学習技術を活用する事を目標として取り組んでいます。 これはPFIが開発に携わっている機械学習基盤Jubatusの将来の応用先を説明した図です。今後の適用領域とし

    バイオロジー分野での取り組みの紹介 - Preferred Networks Research & Development
  • MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development

    年が明けてもう一ヶ月経ちましたね.岡野原です. 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します.これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている). 今や世の中のあらゆる種類のデータが,高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました.例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル(Bag of Words)で表し,画像データも,SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル(とそれをSkecth化したもの)として表せます.行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する.グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ,グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ

    MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
    Hash
    Hash 2013/11/20
  • Githubの組織が成長する過程で変えたことと変えなかったこと - ワザノバ | wazanova

    GithubのZach Holmanが語るGithubの組織戦略です。まず最初に、 Step #1: ロックスターエンジニアを雇う Step #2: ものすごく透明性のある経営をする Step #3: ブログ/ソーシャルメディアなどでテクノノロジーについて発信する Step #4: カンファレンスで会社について話す Step #5: カネに余裕ができる Step #6: 社員を大勢雇う Step #7: 会社のことを話さなくなる Step #8: コミュニティを無視する Step #9: 創業者が株を売って儲ける Step #10: 別の会社をはじめる という事例を挙げて、Githubは組織が成長する中で、このようなパターンに陥らないように、コミュニケーション及び仕事の進め方をどのように進化させてきたかについて紹介してます。 Dunbar's numberとしてよく知られるとおり、人間が良

  • ベイズ推定 集合論 例題 解法比較 市民のための環境学ガイド

    前回から始めたベイズ推計ですが、そこで提示した例題を、(a)ベイズの定理を用いた解法、(b)古典的・頻度主義的な解法の二種類の解を示してみたいと思います。 このような作業をすると、何がベイズ推計の質なのか、それがやっと見えてくると思うからです。 この例題は、次の書籍から引用したものです。「Excelでスッキリわかる ベイズ統計入門」。涌井良幸、涌井貞美著、日実業出版社、2010年10月20日、2200円。以下、「書」と記述することにします。 それでは早速取り掛かります。しかし、「誰にも、きちんと読んでもらえない」、という可能性が大きいような気もしますが。。。。。 前回の記事で、問題は5題あった。 2-(1). 喫煙者の推定の問題 問題: 「男性10人、女性7人が一室でパーティーを開いた。男子の喫煙者は5人、女性は3人である。部屋に入ったら煙草の吸殻が1、灰皿の上にあった。このとき、