ビット演算 (bit 演算) の使い方を総特集！ 〜 マスクビットから bit DP まで 〜 - Qiita
はじめに はじめまして。 NTTデータ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 C や C++ を使用しているとしばしばビット演算を行う場面が出て来ます。 計算機リソースが限られている状況では、ビットを用いることでデータ量を少なく済ませたり、計算コストを小さく抑えたりすることができるメリットがあります。 本記事では、ビット演算を用いて実現できる処理について、簡単なものから高度なものまで集大成します。極力わかりやすく頑張って執筆しました。特に前半 4 つはビットの説明の中でもかなりわかりやすい方だと思います。後半の 7 つのテーマは比較的高度なアルゴリズムの話題ですので、フラグ管理やマスクビットについて詳しく学びたい方は前半 4 つを中心に読んでいただいて、後半 6 つは必要に応じて読んでいただければと思います。反対にビットの知識はあってビットを用いたアルゴリズ
NTTの音声合成ソフト、深層学習で自然な声を実現 ナレーションや書籍の読み上げに期待
NTTテクノクロスが、NTTのAI技術corevoを活用した音声合成ソフトウェア「FutureVoice Crayon」の新バージョンを発表した。DNNによる深層学習を活用した音声合成によって、自然で滑らかな音声を実現した。 NTTテクノクロスは2017年12月5日、音声合成ソフトウェア「FutureVoice Crayon」をバージョンアップし、販売を開始した。 新バージョンでは、NTTメディアインテリジェンス研究所が開発したDNN（Deep Neural Network）による深層学習と、イントネーションや声質の基となる40年以上蓄積した音声データベースを活用することで、人の声の特徴を忠実に再現した自然な音声を作成できるようになった。 また、異なる話者の音声データから読み方やアクセントを補うことで、所望の話者の音声データが少量の場合でも、その話者の自然な音声合成を実現するという。 音声
月額26万円で画像認識AIによる外観検査ができる、「製造業の関心極めて強い」
NTTコムウェアは、ディープラーニングを用いた画像認識AI「Deeptector」の新製品となる「産業用エッジAIパッケージ」を発表した。HPEのエッジコンピューティング向け製品「Edgeline EL1000 Converged IoT System」にNVIDIAの「Tesla P4」を2枚組み込み、Deeptectorをプリインストールしたパッケージ製品で、月額26万円からで利用できる。 NTTコムウェアは2017年11月1日、東京内で会見を開き、ディープラーニングを用いた画像認識AI（人工知能）「Deeptector」の新製品となる「産業用エッジAIパッケージ」を発表した。日本ヒューレット・パッカード（HPE）のエッジコンピューティング向け製品「Edgeline EL1000 Converged IoT System」にNVIDIAのGPUアクセラレータボード「Tesla P4」を
出版社の記者からエンジニアへ転身――Zaim代表取締役・閑歳孝子さんの働き方 - りっすん by イーアイデム
今回『りっすん』がインタビューしたのは株式会社Zaimの代表取締役、閑歳孝子（かんさい・たかこ）さん。もともと出版社で記者として働いていた閑歳さんがエンジニアとしてのキャリアをスタートさせたのは29歳のとき。その後、個人で開発した家計簿アプリ「Zaim」がヒット。2012年、33歳のときにはZaimを法人化し経営者となったという、異色の経歴の持ち主です。エンジニアへの転身に至るまでのこと、家計簿アプリを作ろうと思ったきっかけ、Zaimの今後についてなど、詳しく伺いました。 出版社の記者から、29歳でエンジニアに転身 インターネットの業界に入る前は別の業界・職種で働いていたんですよね。 閑歳孝子さん（以下、閑歳） そうなんです。大学卒業後に出版社へ入社し、記者を約3年半していました。 違う業種へ転職することに迷いはありませんでしたか？ 閑歳 正直、数ヶ月悩みました。勤めていた出版社は大きい企
［CEDEC 2017］なぜゲームのモブキャラは「膝に矢を受けてしまって」程度しか話せないのか？ 産業界の研究事例から学ぶ「AIと人との会話技術」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2017］なぜゲームのモブキャラは「膝に矢を受けてしまって」程度しか話せないのか？ 産業界の研究事例から学ぶ「AIと人との会話技術」 ライター：米田 聡 猛烈な勢いで進化し続けているゲーム技術だが，ゲーム中に登場するNPCとの会話の質は，10年前，20年前のゲームとさほど変わっていない。1対1の会話コミュニケーションを実現するようなタイトルでは会話のバリエーションも相応に増えてはいるものの，たとえばRPGに出てくる「村人A」「衛兵B」とかだと，プレイヤーの語りかけに対して，定型的な応答しかしなかったりするのがほとんどだ。それこそ，「膝に矢を受けてしまって」のような。 NPCの定型的な応答には独特の「味」があるものの，少なくともここに対話は成立していない CEDECでは毎年，人工知能学会との共同企画が設定されている。本稿で紹介するセッションもその1つだ 一方，産業界では人工知能
GPU Container as a Service を実現するための最新OSS徹底比較
1. Copyright © NTT Communications Corporation. Transform your business, transcend expectations with our technologically advanced solutions. GPU Container as a Service を 実現するための最新OSS徹底比較 張 暁晶・角田佳史 松本赳明・原田 和明 2. Copyright © NTT Communications Corporation. 1 自己紹介 角田 佳史 Yoshifumi Sumida y.sumida@ntt.com 技術開発部 ソフトウェアエンジニア 興味：IaaS、コンテナ 張 暁晶 Xiaojing Zhang xiaojing.zhang@ntt.com 技術開発部 ソフトウェアエンジニア 興味：ソフトウ
AWS導入のノウハウを全公開するドコモ、その狙いとは？
NTTドコモといえば、日本の通信インフラを支える大企業だが、一方でITを活用した各種サービスを利用者に提供するユーザー企業でもある。そんなドコモが、クラウド活用のノウハウを安価に販売しているのだという。その理由とは。 「NTTドコモが、『ドコモ・クラウドパッケージ』という、クラウド活用のノウハウが詰まったドキュメントを販売している。これがとても分かりやすく丁寧ですごい」――。Amazonのパブリッククラウドサービス「AWS」のユーザーグループ、JAWS-UG（AWS User Group - Japan）のイベントで、こんな話を何度か聞いた。 ドコモ・クラウドパッケージとは何なのか。なぜドコモが販売しているのか。何がきっかけでこのようなものを作ったのか。そして気になる中身は何が書かれているのか……。次々と沸き立つ疑問を直接確認すべく、NTTドコモに話を聞いた。 社内でクラウドサービスを活用
【レポート】 AWSとフレッツ直接接続による高画質映像配信 #AWSメディア業界シンポジウム #AWSSummit | DevelopersIO
はじめに 清水です。2017/05/30(火)に行われましたAWS Summit Tokyo 2017 Day1 Dive Deep Day AWSメディア業界シンポジウム「AWSとフレッツ直接接続による高画質映像配信」のセッションレポートになります。 スピーカーは里見 宗律 氏（東日本電信電話株式会社 ビジネス開発本部 第二部門 課長）です。 昨年もフレッツ・キャストを使ってAWS Summit会場で4K配信を行っていました。フレッツ・キャスト自体は既存のフレッツ光回線が利用できるサービスでとても便利なものでしたが、現在はさらにコスト面も抑えたクラウドゲートウェイというサービスで、より手軽に4K配信を行う環境が整っているとのことです。 そして今年もAWS Summit Tokyo会場にて4Kライブ配信を行うそうです！ 必見ですね。 レポート NTT東日本の映像配信ソリューション 3つのラ
管理者必見！ ネットワーク・コマンド集：ITpro
ネットワークを管理・運用するにあたってコマンド・ツールは欠かせません。アイコンやメニューを使いマウスで簡単に操作するグラフィカルなユーザー・インタフェース（GUI）が広がるに従って，ネットワークの管理や運用もGUIでできるようになってきています。しかし，コマンドを使った管理・運用が便利な場面も，まだまだ多いものです。コマンドでなければ実行できない細かい操作が残っているほか，月に一度や週に一度といった定期的に実行したい場合や，複数の処理をまとめて実行したい場合などに，コマンドを活用すると便利です。 そこで，ネットワーク管理者が覚えておくと便利なコマンドのリファレンスを，順に紹介していきます。Windowsパソコンで使えるコマンドからはじめ，続いてLinuxで使えるコマンドについても紹介しています。ぜひご活用下さい。 ■筆者 高橋 基信（たかはし もとのぶ）さん NTTデータ 基盤システム事業
NTT、ネットワーク障害の原因を推定するAI技術を開発
分析に要する時間を従来の最長数日程度から数秒程度にまで短縮でき、ネットワーク保全の自動化につながることが期待されるという。 NTTは1月30日、ネットワーク障害の原因を推定する人工知能（AI）技術を開発したと発表した。原因分析に要する時間を数秒程度に短縮できるという。 開発した新技術は、障害時にネットワーク装置から発生されるアラートなどのイベントから、障害特有のイベントの組み合わせを抽出することで、障害原因とイベントのルールを導き出すもの。従来は技術者がアラームとネットワークの構成情報から障害の原因（箇所を推定していた。新技術を活用することで、スキルフリーの迅速なネットワーク障害への対応が可能になるとしている。
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東京湾アクアラインで「AI渋滞予知」、NEXCO東日本とドコモ
Dockerコミュニティ近況
OpenStackのコアコミッターが明かす、NTTでOSSコミュニティー活動を主業務にできたワケ