IBMは2月22日(日本時間23日未明)、米ラスベガスで開催中のイベント「IBM InterConnect 2016」において、IBMとアップルとのパートナーシップの下でプログラミング言語の「Swift」をクラウド対応にしたことを発表しました。
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印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)技術本部 セキュリティセンターは2月22日、セキュリティ上の問題についての一層の周知と対策促進を目的に、「重要なセキュリティ情報」をリアルタイムに配信するサイバーセキュリティ注意喚起サービス「icat(IPA Cyber security Alert Service:アイキャット)」について、Adobe Flash Playerに依存しない環境でも利用できる「icat for JSON」を公開した。 icatは、IPAが収集したセキュリティ情報のうち「重要なセキュリティ情報」をリアルタイムに配信するサービスで、2011年11月から提供しているが、これまではicatの利用にAdobe Flash Pl
IBM Watson 知りたいこと早わかり ~ 何ができる「知能」なのか、従来の 機械学習 や DeepLearning との違い、Watsonアプリ の開発環境、Watsonアプリ 開発事例コード、産業利用の事例 を ワン・ストップ で まとめて おさえるWatson人工知能PepperPrologCognitive-computing 0. がん患者の病名判断で、日本国内で実績を上げたIBM Watson NHK NEWS WEB 8月4日 19時10分 「人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か」 東京大学医科学研究所の附属病院は、アメリカの大手IT企業IBMなどと協同で、人工知能を備えたコンピューターシステム「ワトソン」に2000万件に上るがん研究の論文を学習させ、診断が極めて難しく治療法も多岐にわたる白血病などのがん患者の診断に役立てる臨床研究を進めています。 このうち60代
前編に引き続き、「日本企業が狙うべきIoTの市場と地方の可能性」というテーマで、IoT分野の第一人者である東京大学先端科学技術研究センター教授の森川博之氏にお話を伺います。前編では、IoTでは地方企業が重要な役割を担っており、東京一極集中ではなく地方ごとにエコシステムを構築する必要があるとご指摘いただきました。 後半では、実際に地方で芽生えつつあるIoTビジネスの事例を紹介していただきつつ、センシングデータに経済的な価値を付けるための方策について伺います。ここで重要なプレーヤーとして森川氏が挙げたのは、意外にも金融業界でした。 大田 IoTで実際に地方のニーズをうまく活用した事例はあるのでしょうか。 森川 「スマートごみ箱」が挙げられます。街のごみ箱がインターネットにつながって、リアルタイムでごみ箱の容量が分かるので、満杯になりそうなときだけ回収することで効率化され、回収コストを大幅に削減
今もなお、IoT(Internet of Things)ブームに沸き立つ米国シリコンバレー。彼の地では、IoTに関連したスタートアップが次々と生まれています。 現在、インターネットにつながるセンサーが増え、世の中に膨大な「センシングデータ」があふれるようになりました。このセンシングビッグデータをビジネスにつなげようと、シリコンバレーに限らず世界中の企業が動き始めています。しかし、非常に速いスピードで進んでいくシリコンバレーに対し、日本企業はどのフィールドで戦えばいいのか悩んでいるように見受けられます。 そこで今回は、日本企業が狙うべきIoTの市場についてこの分野の第一人者である東京大学先端科学技術研究センター教授の森川博之氏にお話を伺います。 東京大学先端科学技術研究センター教授。1992年3月同大学大学院工学系研究科博士課程修了。2007年4月より現職。「ビッグデータ時代の情報ネットワー
人工知能が株式市場で存在感、学識者驚く的中率68%-将来8割も Bloomberg 2016/02/18 (ブルームバーグ):将棋や囲碁の世界でプロを撃破する人工知能(AI)が、株式市場でも存在感を見せ始めた。株価指数の騰落予想における的中率は現在7割近くとなっており、将来的には8割まで確率を上げることが可能、とAIモデルを研究するストラテジストは言う。 三菱UFJモルガン・スタンレー証券の瀬之口潤輔シニアストラテジスト(49)は、AIを使って日経平均株価の水準を予測している。月次データを基に分析し、毎月10日を基準日に高安を調べると、2012年4月からことし2月までのトータル的中率は68%だった。 「モデルツリー」と呼ばれるAIの分析手法は、過去数年間の市場データパターンからいくつかの局面を作成、局面ごとに重要な経済指標を選び、株価を予測する。最適なサンプル期間と経済指標を毎回選び直すた
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