米大学、宇宙線による一般電子機器への影響増大に警鐘を鳴らす 〜スマホなどの高度化を受け、ビット反転エラーのリスク増大
自動販売機に入る硬貨と入らない硬貨の差： この差って何ですか？【2017/02/21】 | 何ゴト？
自動販売機にお札や硬貨を入れた時に、使えなくて戻ってくる時があります。 これはなぜでしょうか？ お札の場合 お札が使えない理由は？ ・人の手の脂や汚れでセンサーが反応しなくなっている。 ・水に濡れたりして、極端にお札のサイズが縮んでしまっている。 ということがある。 硬貨の場合 硬貨が使えない理由は？ 自動販売機に入った新しい硬貨は「１.７１ｍｍ」、入らなかった古い硬貨は「１.６１ｍｍ」と、０.１ｍｍ 厚さに差がありました。 自動販売機に入る硬貨と入らない硬貨を２４枚積み重ねてみると、硬貨１枚分の差になりました。 なぜ硬貨は擦り減るのか？ 硬貨が擦り減ってしまう理由は？ 我々の日常生活の中ではお釣りを払い出す機械とか硬貨を搬送することが増えているので、硬貨がいつのまにか擦り減っている。 ということがある。 特に１００円硬貨は使用頻度が高いので削れやすいということです。
病理AIと病理愛の話
病理医ヤンデル @Dr_yandel がん病理診断、ＡＩが支援…画像を比較・判定 : yomiDr. / ヨミドクター（読売新聞） yomidr.yomiuri.co.jp/article/201702… きた……もう今年からだ！ あっという間にくるぞ……電脳医師の世界が…… 2017-02-20 16:38:39 病理医ヤンデル @Dr_yandel 楽しみだ 病理医でいてよかった この流れの中に身を置けるというのは、なんというか、まんま「プロジェクトX」のど真ん中にいるような感覚がある 病理医という仕事がめちゃくちゃ高度に進化するだろうし、これからの10年でどう立ち回るか選べる場所にいるっての、とても熱い わくわくする 2017-02-20 16:54:14 病理医ヤンデル @Dr_yandel 4月29日（土）、病理学会のオープンフォーラムで「10年後の病理医は何をしているか」という
ジョンナム氏殺害 犯行の瞬間の映像 | NHKニュース
北朝鮮のキム・ジョンウン（金正恩）朝鮮労働党委員長の兄、キム・ジョンナム（金正男）氏がマレーシアで殺害された事件で、現場をとらえた映像から犯行の詳しい状況が明らかになってきました。 そして、自動チェックイン機の前に立っている男性に女２人が近づき、このうち、白っぽい服を着た女１人が後ろから男性に飛びついて両手で顔のあたりを押さえるような様子が見えます。 その後、女２人はそれぞれ別の方向に立ち去っていきます。男性は、その直後、しっかりした足取りで歩き、空港の職員に自分の顔に手を当てながら何が起きたのか身ぶり手ぶりを交えて説明している様子が捉えられています。 男性は、そのまま職員に連れられて、空港内の診療所に歩いて向かいますが、診療所に入る時には、足元がおぼつかないようにもみえます。このあと、監視カメラの映像には、男性が担架に乗せられて、診療所から運び出される様子が写っています。
PythonとJupyter Notebookを使ってデータと遊ぶ方法 - 今日も窓辺でプログラム
この記事について Pythonを使って、CSVなどのデータを分析・可視化する方法を紹介します。 今回は、インタラクティブにデータの分析ができるJupyter Notebookというツールの使用方法をインストール段階から解説していきます。 目次 この記事について 目次 Jupyter Notebookとは？ インストール方法 使用方法 pandas.DataFrameと相性がいい グラフも表示できる 関連記事 Jupyter Notebookとは？ Jupyter Notebookは、Pythonなどを使ってインタラクティブにコーディングができる環境のことです。 何のことかよくわからないと思うので、実際に動いている様子をご紹介します。 まずJupyter Notebookを開いてノートを作成すると、次のような画面が表示されます。 画像中のテキストボックスに、Pythonのコードを描いていきま
深層強化学習ライブラリChainerRL - Preferred Networks Research & Development
Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました． https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です．社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました．RLはReinforcement Learning（強化学習）の略です．以下のような最近の深層強化学習アルゴリズムを共通のインタフェースで使えるよう実装してまとめています． Deep Q-Network (Mnih et al., 2015) Double DQN (Hasselt et al., 2016) Normalized Advantage Function (Gu et al., 2016) (Persistent) Advantage Learning (Bellemar
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Google：マネージャはやはり重要な存在である