財務で会社を読む 週刊ダイヤモンドで好評連載中の「財務で会社を読む」。各業界・企業を担当する第一線の記者が、ポイントを絞った財務分析で企業・産業に切り込みます。 バックナンバー一覧 『週刊ダイヤモンド』2018年8月11・18日合併特大号の第一特集は「2018年版 決算書100本ノック!」。特集の発売に合わせた特設サイトでは過去の財務特集の人気記事や漫画などを無料で公開中。今回は本誌の人気連載「財務で会社を読む」からRIZAPグループの財務分析です。同社はアパレルや雑貨店など赤字の会社を次々に買収し、2020年度には16年度の3倍となる売上高3000億円を目指していますが、急激な成長に、財務面でのリスクはないのでしょうか。(「週刊ダイヤモンド」編集部 大坪稚子) 「結果にコミットする」といううたい文句と有名人の引き締まった体のCMで知られる減量ジムを展開するRIZAP。それを中核とするRI
無作為に選出した失業者2000人に対し毎月560ユーロ(約7万4000円)が支給され、実験期間中に対象者が就業したとしても、政府からの支給がなくなったり減額されたりすることはない……というベーシックインカム実験を、フィンランド政府は2017年1月1日から行っています。フィンランド政府はベーシックインカムにより失業者の就業意欲が高まることを期待していましたが、新しい制度を導入することを理由に、2018年12月で実験を中断することを決定しました。 Finland to end basic income experiment - Business Insider http://www.businessinsider.com/finland-to-end-basic-income-experiment-2018-4 フィンランド政府は2017年1月に2年間にわたって行われるベーシックインカム実験を
ついに日本の取引所でも1ビットコイン(1BTC)が100万円を超えましたねー 私も出会った頃にガッツリ保持していたら今頃 ”おくりびと” になってたのかぁ・・・、 なんて事を考えながら相変わらず社会人してます。 はい、今回はビットコインの基礎「ビットコインアドレス」について試したことを書きます。 ビットコインアドレスとは ビットコインは仮想通貨の一種で、実際のコインや紙幣などは存在しません。 代わりに「アドレス」と呼ばれるものを送り先として利用して、仮想通貨の所有権を譲渡・管理します。 AさんのアドレスからBさんのアドレスへ1BTCを送信する、という感じにコインの所有権を譲渡してお金のように管理するわけです。 そしてこのアドレスの正体は「公開鍵と秘密鍵」のペアなのです。 具体的には「楕円曲線暗号」という方式で生成された鍵のペアで、秘密鍵はビットコインの所有権を証明する唯一の手段なので、絶対
落ちないから、大規模サイトも続々と移行中マネージドクラウドがインフラ管理・コスト管理をし、制作会社やエンジニアの負担を減らします。環境構築もワンボタンで完了!
QiitaのAPIから投稿記事を取り出し、技術書籍を紹介している箇所を集計して、ランキングサイトを作った。作った本人が言うのも何だけど、できあがった技術書ランキングがやたらエンジニア指向で便利で面白いなー、と。 技術書ランキングをQiita記事の集計から作成した テック・ブック・ランク エンジニアにとって技術書の選定はまーまー苦労する。単なる発行部数ランキングでは「人気あるからって技術書として参考になるとはかぎらない」と、なってしまいがち。ブログでオススメされている書評なんかも参考にするが、結局それらは書評を書いた人の主観で書かれたのであって客観的指標にはなりえない。 そこで「Qiitaにある技術ブログ記事内で紹介されている書籍情報を集計すればひと味違った書籍ランキングになるのでは?」と考えた。 で、以下の条件に当てはまる本を「いい本」とした たくさんのQiita記事で紹介されている本 人
アメリカ陸軍が、赤外線サーマルカメラの画像を機械学習することで人物を判別する技術を開発中です。この技術が完成すると、外から室内を撮影して中にいる人物を特定することさえ可能になります。 Thermal to Visible Synthesis of Face Images using Multiple Regions (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/1803.07599.pdf The US Army is developing AI that can recognize faces in the dark and through walls https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/04/18/the-us-army-is-developing-ai-that-can-recognize-faces
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、航空写真から道路地図を自動生成するニューラルネットワーク技術「RoadTracer」を開発した。従来の技法に比べ45%高い精度で自動生成し、人手による作業を減らせる。 航空写真など上空から地表を撮影したデータから道路地図を作る場合、現在もある程度は自動化されているが精度が不十分で誤りも多く、手作業による修正などが必要で、膨大な手間と時間がかかるという。そのため、Googleのような企業が地図作りに取り組んでいるものの、世界中に2000万マイル(約3200万km)以上あるとされる道路の大半が地図化できていないそうだ。そして、こうした道路地図の空白が、自動運転車システムの開発を妨げているとした。 MITの開発した技術は、航空写真に写された既知の場所を起点として、ニューラルネットワークにその周囲を調べさせる。周辺に道路とみなせる地点が存在する場合
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