楽天によるFablicの子会社化について | Fablic, inc.
スマートフォンで個人間の売買取引ができるフリマ（フリーマーケット）アプリ「フリル」（https://fril.jp/）を提供する株式会社Fablic（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO:堀井翔太、以下「Fablic」）は、楽天株式会社（本社：東京都世田谷区、代表取締役会長兼社長：三木谷 浩史、以下「楽天」）による当社発行済全株式の取得を通じ、楽天グループの完全子会社となりましたのでお知らせいたします。なお、株式取得額は公表していません。 近年、個人間売買(C2C)市場は、スマートフォンを利用した、より手軽に売買ができるサービスへとシフトしてきています。また、オークション(入札)型と異なり、決まった価格でスピーディーに売買ができるフリマ型取引が人気を集めています。「フリル」は、2012年7月に日本初のフリマアプリとしてサービスを開始して以来、順調にユーザー数を伸ば
不正クリック検出の歴史と実装について発表しました
第56回データマイニング+WEB＠東京で不正クリック検出について発表してきました。参加者の三割ぐらいがネット広告業界のエンジニアだったため、釈迦に説法にならないか心配でしたが、配信業態が変われば相対している問題も異なるようで良かったです。 発表資料 個人的にはパブリッシャーのブラックリストを広告業界全体で共有するくらいの事はやっても良いのでは、と思っています。 今は圧倒的に防御側が利用できる情報が少なく不利な状況にあります。(そして自分が楽をしたい) あとはつい先日、CAリワードから「DNN+オンライン学習で不正検出してます」というプレスが発表されて、どうやっているんだろうと気になってしょうがないのですが、CAの人に会える機会が無くもやもやとしております。
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Paper at http://arxiv.org/abs/1608.04062 Incredible claims: Train only using about 10% of imagenet-12, i.e. around 120k images (i.e. they use 6k images per arm) get to the same or better accuracy as the equivalent VGG net Training is not via backprop but more simpler PCA + Sparsity regime (see section 4.1), shouldn't take more than 10 hours just on CPU probably (I think, from what they described,
満員車内揺れて…頭当たりガラス割れる 東急田園都市線：朝日新聞デジタル
２日午前７時５０分ごろ、東急田園都市線中央林間発清澄白河行きの上り準急電車（１０両）が二子玉川―用賀間を走行中、５両目の扉のガラスが割れ、用賀駅で停止した。乗客の男子高校生（１７）が車内でガラスにぶつかったのが原因とみられ、高校生は顔にけがをした。 東急電鉄や警視庁によると、車内は当時、通勤客らでほぼ満員の状態だった。電車が揺れ、複数の乗客がバランスを崩し、はずみで高校生が扉のガラスに頭をぶつけたとみられる。ガラスが割れ、高校生は顔を切るなどして病院に運ばれた。 電車は用賀駅で１２分停車した後、ガラスの割れた部分を段ボールで覆うなどして運行を再開した。
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