ブックマーク / monoist.itmedia.co.jp (5)

  • 「価格転嫁に応じない」企業として、ダイハツ工業、京セラなど10社の社名公開

    「価格転嫁に応じない」企業として、ダイハツ工業、京セラなど10社の社名公開:製造マネジメントニュース 公正取引委員会は、「独占禁止法上の『優越的地位の濫用』に係るコスト上昇分の価格転嫁円滑化の取組に関する特別調査」の結果公開の一環として、多くの取引先に対し協議なしに取引価格を据え置きする行為などが確認された事業者名を公開した。ダイハツ工業や京セラ、三菱ふそうトラック・バスなど10社が挙がっている。 公正取引委員会は2024年3月15日、「独占禁止法上の『優越的地位の濫用(らんよう)』に係るコスト上昇分の価格転嫁円滑化の取組に関する特別調査」の結果公開の一環として、多くの取引先に対し協議なしに取引価格を据え置きする行為などが確認された事業者名を公開した。ダイハツ工業や京セラ、三菱ふそうトラック・バスなど10社が挙がっている。 公正取引委員会では2023年5月から「独占禁止法上の『優越的地位の

    「価格転嫁に応じない」企業として、ダイハツ工業、京セラなど10社の社名公開
  • 世界初、燃料物質である“油”を細胞外に生産する微細藻類の開発に成功

    大成建設、埼玉大学、中部大学、かずさDNA研究所の4社は、外来遺伝子を導入することなく、燃料物質である“油”を細胞外に生産する微細藻類の作製に世界で初めて成功した。 大成建設、埼玉大学、中部大学、かずさDNA研究所の4社は2023年4月12日、外来遺伝子を導入することなく、燃料物質である“油”を細胞外に生産する微細藻類の作製に世界で初めて成功したと発表した。新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)のプロジェクト「カーボンリサイクル実現を加速するバイオ由来製品生産技術の開発」の下で開発したものだ。 微細藻類の一種である「シアノバクテリア(Synechococcus elongatus PCC 7942株)」に対して特定遺伝子の発現を抑制/強化することで、細胞内の燃料物質である遊離脂肪酸(Free Fatty Acid、FFA)を効率的に細胞外に生産することを実現している。 培養した藻類

    世界初、燃料物質である“油”を細胞外に生産する微細藻類の開発に成功
  • 「タイマーで故障を偽装し部品を売る」島津製作所子会社による悪質不正行為の全容

    島津製作所は、同社子会社の島津メディカルシステムズで行われていた保守点検業務に関する不正行為の内容について、外部調査委員会による調査結果を発表した。島津メディカルシステムズ熊営業所では、タイマーにより意図的に装置が故障したかのように見せかけ、保守部品を売るという不適切行為が行われていたことが2022年9月に発覚している。 島津製作所は2023年2月10日、同社子会社の島津メディカルシステムズ(以下、島津メディカル)で行われていた保守点検業務に関する不正行為の内容について、外部調査委員会による調査結果を発表した。 タイマーによりX線装置が壊れたように見せかける 島津製作所では内部通報を受け、2022年5月から社内調査を開始。2022年9月に外部調査委員会を設置し、調査を行ってきた。関係者へのヒアリングやデジタルフォレンジック調査の結果、7人の嫌疑濃厚者を特定し5件の医療機関に対する不正行為

    「タイマーで故障を偽装し部品を売る」島津製作所子会社による悪質不正行為の全容
  • LANケーブルから直接パケットを取得するワイヤタッピングプローブ

    LANケーブルから直接パケットを取得するワイヤタッピングプローブ:Black Hatでハードウェアハック!(1)(1/3 ページ) 筆者の今岡通博氏がハッカーの祭典「Black Hat」に投稿した、ハードウェアの改変を中心にしたハッキングの事例を紹介する連載。第1回は、LANケーブルからのスニッフィング(パケット取得)を可能とする「LANケーブルから直接パケットを取得するワイヤタッピングプローブ」だ。 はじめに こんにちは、連載「注目デバイスで組み込み開発をアップグレード」の筆者の今岡です。今回は、それとは別に「Black Hat」をネタにした連載記事を企画しました。 Black Hatは年に3回、北米、欧州、アジアで開催されている最大級のハッカーの祭典です。名だたるハッカーが世界中から集まり、今のサイバーセキュリティの問題点などを議論する場です。筆者はこのBlack Hatで、ハードウ

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  • 機械学習とディープラーニング、どちらを使えばいいのか

    研究開発プロジェクトを先に進めるためにどのようなAI技術を使用すればいいのだろうか。稿では、その一助とすべく、機械学習とディープラーニング(深層学習)の違いについて概説し、それぞれをどのように適用すべきかについて説明する。 科学技術の急速な成長と進化のおかげもありますが、研究開発プロジェクトを先に進めるためにどのようなAI人工知能技術を使用するかを理解し、定めることは困難です。稿では、その一助とすべく、機械学習とディープラーニング(深層学習)の違いについて概説し、それぞれをどのように適用すべきかについて説明します。 定義:機械学習vs.ディープラーニング 機械学習とディープラーニングの両方において、エンジニアはMATLABなどのソフトウェアツールを使用して、コンピュータがサンプルデータセットから学習することで、データの傾向や特性を識別できるようにします。 まず機械学習の場合、学習デ

    機械学習とディープラーニング、どちらを使えばいいのか
    kojietta
    kojietta 2020/03/13
    米とコシヒカリ、どちらを食べればいいのか
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