さまざまな分野で活躍するITエンジニアを紹介する ギークアカデミー(GEEK ACADEMY)! インタビューを通して、皆さんが参考にできる "エンジニアとして成長するためのポイント"を探っていきます。
![ギークアカデミー:先端を走る技を、ギークに学ぶ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d934f42596a0b44bb6bbaa7f8ecddc4f6b6f34df/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdoda.jp%2Fguide%2Fimg%2Ficon_fb_001.gif)
Appleが本日発表した新しいMacBookは感圧タッチトラックパッドは「Taptic Engine」は振動によってユーザーに感覚をフィードバックし、「感圧センサー」によって圧力を表現することが出来るようです。詳細は以下から。 新しいMacBookにはApple Watchにも採用されているリニアアクチュエータがトラックパッドに組み込まれており、KeynoteでのPhilip Schiller上級副社長の説明では「今までのトラックパッドは飛び込み台”Diving Board”の様に物理的にクリック感覚を表現できたが、新しいMacBookではその薄さからクリックのスペースを設けることが出来ない、 従来のトラックパッドは「ダイビングボード」構造を採用しています。この構造では、クリックによる下方向の動きのための空間がトラックパッド下部に必要で、キーボードに最も近い表面はクリックしにくくなっていま
3. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 3 多様なマルチメディアセンサデータを 柔軟に理解・活用する知能システム 実世界 Web ライフログ インタフェース 詳細画像識別 マシン パーセプション 深層学習 表現学習 マルチモーダル 転移学習 大規模画像 認識・検索 多様なマルチメディア 動画像、自然言語、音楽音声、… マルチメディア マイニング 画像知識獲得 機械学習 データマイニング HPC 4. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 1.画像認識分野におけるdeep learningの歴史 2.一般画像認識:Deep learning 以前と以後で何が変わったか ◦ Bag-of-visual-wor
ミレニアム問題と呼ばれる数学の7つの難問がある。各分野で重要かつ難しい問題が選ばれており、解決するとクレイ研究所から100万ドルの賞金を得ることができるということで有名だ。そのうちの1つポアンカレ予想は解決済みだが、残りの6つは未解決である。その中でもコンピュータ科学で非常に重要な問題が「P≠NP予想」である P≠NP予想とは コンピュータで問題を解決するときには一定の手続き(アルゴリズム)に従って問題を処理することになる。例えば数の集合の中からある特定の数字を見つけるという問題を考える。一番単純な解決方法は集合の要素を1つずつ調べていって値が求めたい数字になっているかどうかチェックすることだろう。この場合、集合がN個の数字からなるとすればおおよそNに比例する時間で求めたい数字の検索が終わることが予想できる。このようにだいたいNに比例する時間で終わるようなアルゴリズムについて、計算時間のオ
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