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お菓子が、 新しい体験だった時代。 1899年。 西洋菓子が日本にはまだなかった時代に、 キャラメルやマシュマロを、 はじめて口にした日本人は驚きました。 その「新体験」を届けたのは、 森永製菓の創業者、森永太一郎。 太一郎はアメリカで 11年にわたる厳しい修行にたえて、 洋菓子づくりの技術を日本に持ち込みました。 お菓子をこえる、 「をかし」な体験を。 新体験。 私たちの言葉で言い換えるなら「をかし」な体験。 美しい。見事だ。趣がある。心が惹かれる。 100年かけて磨き上げたお菓子づくりの技術で、そんな「をかし」をかたちにします。 味わったことがない体験を、 お菓子を通してみなさまにお届けする。 私たちは、TAICHIRO MORINAGAです。 通常商品のご紹介 ハイクラウンシリーズ Hi-CROWNは 1964年に発売したチョコレートです。 誕生から50年以上たった今、 その間に研究
米Yahoo終了のお知らせ。新社名「Altaba(オルタナ×アリババ)」の意味すること2017.01.12 18:076,863 satomi 買収の意味が透けて見えるような。 米携帯通信大手Verizonに事業売却後、米Yahoo!の社名が消滅することが、証券取引委員会(SEC)に同社が提出した最新資料で明らかになりました。 Yahoo!ブランドで現在展開しているメール、コンテンツ(スポーツや金融)はすべて、Verizon傘下に組み込まれブランドは消滅。米国の株式市場でもYahoo!の屋号は使えなくなるため、中国Alibabaの株式15%と日本ヤフーの35%と特許は別会社で運用することになります。 まあ、別会社分離は昨年7月の買収発表のときからわかっていたことなのですが、その別会社の社名もわかりました。「Altaba」です。今回の買収の真意がよくわかる社名かもしれません。 「Altaba
星空のよう。NASAが捉えた最新のブラックホールの姿2017.01.10 12:348,419 Shun ブラックホールの大渋滞。 この写真はNASAのチャンドラX線観測衛星によって撮影された、人類観測史上最もブラックホールが密集している写真です。写真の中央部分には、5,000個以上のブラックホールが月1個分の範囲に密集しているそうですが、正直、綺麗な星空にしか見えない...。 それでも天文学者たちはこの写真データのおかげでビッグバン直後から数十億年かけて成長したブラックホールの姿を観測できるそう。 この写真はThe Chandra Deep Field-South(CDF-S)と呼ばれるチャンドラX線観測衛星が12週間かけて観測した最も深いX線観測データの一部です。ブラックホールそのものは光を発さないのですが、星間ガスが熱されてイベントホライゾン(または事象の地平面)と呼ばれるブラックホ
電気刺激も通す、ちゃんとした脳。 滋賀県で16歳の少女が、虫垂炎(いわゆる「盲腸」)の手術を受けていたとき、医師が別の異常に気づきました。その少女の卵巣には、大きな腫瘍があったんです。その後改めて手術をすると、そこには髪の毛と頭蓋骨、そして脳の一部が入ったテラトーマが見つかりました。その大きさは幅10cmほどもあったそうです。 寄生性双生児と間違われやすいテラトーマですが、テラトーマは双子の片割れの一部が体の中に残ってしまうわけではなくて、体の他の部分にあるはずの臓器や組織の一部が細胞の異常で形成されてしまう現象です。一般にそこには、髪や歯、骨、まれに目や胴体、手足が含まれています。はっきりした原因はわかっていませんが、卵巣内のテラトーマの場合、未熟な卵細胞の異常が原因として考えられています。テラトーマは卵巣以外に、脳や甲状腺、肝臓、肺などでも見られます。 なので、脳細胞が卵巣のテラトーマ
Insight for D終了のご案内 2020年6月30日を持ちましてInsight for Dを終了させていただくことにいたしました。今後はYahoo! JAPANの最新マーケティング情報にて、みなさまに役立つ情報発信を行ってまいります。 鹿島アントラーズ(以下、アントラーズ)は、茨城県東南部の鹿嶋市、潮来市、神栖市、行方市、鉾田市をホームタウンとするプロサッカークラブだ。リーグ優勝7回、天皇杯優勝4回をはじめ、さまざまなタイトルを獲得し続けるこのクラブは、熱烈なファン/サポーターに支えられ、ファミリーとして強い一体感を持つことでも知られている。そのアントラーズが、マーケティングの切り札として向かい合っているのが「データ」だというと、少し意外だろうか。 生き残るための「勝利」 ジーコをはじめとするスーパースターや数多くの日本代表選手が活躍してきたアントラーズ。Jリーグ創設以来、23年に
こんにちは、ほけきよです! Kerasは簡単に実験ができて便利ですね!今回は、Kerasを使って活性化関数が実際の精度に与える影響を調べてみます。 使用するデータ : MNIST 使用するライブラリ : Keras Kerasの動かし方とかわからない人はこの記事を参照! www.procrasist.com 指標 training : データを学習する validation : 学習データの一部を抜き取って、各エポック毎にテストをする(過学習チェック) test : テストデータで精度をチェック(始めから分けておく) 基本的に学習時の精度の上がり方を見たいという時は、trainingとvalidationを見る(testは最後に試す用のものなので使えない) 今回は、training dataでの正解率(accuracy)とvalidation dataでの正解率について各epochごとにど
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