鉄道車両でも宅配便の荷物を配送 佐川急便 | NHKニュース
人手不足が課題となる中、宅配便の荷物を乗客とともに鉄道車両に載せて運ぶ、初めての事業が１８日夜、新潟県内で始まります。それを前に、事業を行う大手物流会社の佐川急便と、新潟県の第三セクターの鉄道会社、北越急行が出発式を行いました。 新潟県南魚沼市の六日町駅と、新潟県上越市のうらがわら駅の間の４６キロの区間で、平日の夜の時間に１日１往復宅配便の荷物を運びます。 事業が１８日夜から始まるのを前に、１８日に六日町駅で出発式が行われ、北越急行の渡邉正幸社長が「乗客の安全を第一に、地域の活性化に貢献したい」とあいさつし、佐川急便の内田浩幸取締役は「トラック運転手の働き方改革にもつながる」と期待を寄せました。 そして、デモンストレーションとして、夜間には荷物を載せる高さ１メートル６０センチほどの専用ケースが、車いす用のスペースに固定された列車が、乗客とともに駅を出発しました。 佐川急便としては、トラック
Accent ZIP Password Recovery - GPU-Accelerated Zip Password Remover
Accent ZIP Password Recovery is the professional tool for recovering lost passwords to ZIP archives, with support for both classic encryption and the hard-to-crack WinZip AES encryption (.zip and .zipx archives). Lightning-fast recovery speeds accelerated on AMD and NVIDIA video cards and a pared-down interface put AccentZPR in a class of its own. Key Advantages Full support for classic Zip archiv
CUDA Installation Guide Windows 12.3
CUDA Installation Guide for Microsoft Windows The installation instructions for the CUDA Toolkit on Microsoft Windows systems. 1. Introduction CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the graphics processing unit (GPU). CUDA was developed with several design goals in mind: Pro
CUDAのインストール - PukiWiki for PBCG Lab
環境† CUDAを使用するためには，CUDA-enabled GPUが必要です． 対応製品リストはCUDA GPSs参照． TeslaはGPUを用いた汎用並列計算(GPGPU)用の製品で， Quadroは3D CADなどを対象としたグラフィックワークステーションなどに用いられる製品です． どちらも高価ですので，一般的にはGeForceシリーズを用いることになると思います． 対応GPUを搭載していないPC上でCUDAを開発，実行するためのエミュレーションモードも用意されています． ↑ CUDAのインストール† 環境を確認したら，CUDAソフトウェアをインストールします． これ以降は，Windows上でVisual Studioを用いることを前提で記述しています． ソフトウェアのインストール手順は以下です． ダウンロード NVIDIAのダウンロードページ からDeveloper Driver，
CUDA Code Samples
There are many CUDA code samples included as part of the CUDA Toolkit to help you get started on the path of writing software with CUDA C/C++ The code samples covers a wide range of applications and techniques, including: Simple techniques demonstrating Basic approaches to GPU Computing Best practices for the most important features Working efficiently with custom data types Quickly integrating GP
CUDA Toolkit 12.1 Downloads
Get the latest feature updates to NVIDIA's proprietary compute stack.
みずほ、新システム夏完成へ 2度の障害、統合後初統一 - 共同通信
みずほフィナンシャルグループ（FG）が開発中の次期システムが今夏に完成する見通しとなったことが2日、分かった。第一勧業、富士、日本興業の3銀行が2000年に経営統合して発足したみずほグループのシステムは、2度の大規模障害を経て、初めて統一される。運用開始は来年度以降になるとみられる。 次期システムの開発は、02年と11年に大規模なシステム障害を起こし、11年は当時の銀行トップが引責辞任する事態に発展した、みずほグループにとって最大の経営課題だ。だが、2度にわたる開発の延期で当初の想定以上の資金と人員を投入しており、収益を圧迫していた。
CUDAを使ったGPUプログラミング超入門 - Qiita
ゼロから始めるGPU Computing http://www.gdep.jp/page/view/248 一般的に数倍～100倍以上の速度と言われている 補足：なぜ演算性能が高いのか？ GPUでは、CPUに搭載されている分岐予測・投機実行 アウトオブオーダーが簡素化されており、その分、コア数を増やすことができる。 分岐予測・投機実行とは？ 条件分岐した際の処理を前もって実行しておくこと。 過去の実行履歴から実行される可能性の高い命令を実行しておく。 [イメージ] ---------------------------------------------------- arr = [1, 3, 5, 7, 8]; for (elm as arr){ if(elm % 2 == 1){ echo "odd"; //奇数が続くためCPUは事前にこの処理を予測し実行しておく }else{ ech
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