IBM - 日本
日本IBMは、電子カルテ・システムの拡張機能として、生成AIや音声認識AIを活用して退院サマリーなどの医療文書のドラフトを自動生成し、医療従事者の非診断業務を支援するソリューションを開発しました。 最新情報 IBM、2025年度第2四半期の連結決算を発表 日本IBM、医療従事者の業務変革を促進する「病院業務支援AIソリューション」を提供開始 CEOスタディ2025「ビジネス成長を飛躍させるための5つの意識改革」日本語版を公開 IBM、エンタープライズITの水準を引き上げるIBM Power11を発表 ウィンブルドンを主催するオールイングランド・ローンテニス・クラブとIBM、リアルタイムでファン・エンゲージメントを高める新たなAI機能を発表 日本IBM、JICAの海外投融資（融資）業務のシステム構築を支援 IBMと理化学研究所、米国外で初となるIBM Quantum System Twoを披
素数ゼミとハッシュテーブル － ＠IT
「素数ゼミ」と呼ばれる一風変わったセミをご存じだろうか。記者は2005年に出版された『素数ゼミの謎』（吉村仁、文芸春秋）で知ったのだが、北米には13年または17年周期で大量発生するセミがいるという。素数ゼミたちは、きっちり決まった年数を地中で過ごしてから、成虫となって地表に出てくる。6種ほど知られている素数ゼミたちは、それぞれ決まった年に一斉に地表に出てきて、わずか数週間という短い夏を生殖活動に捧げて、一斉に死んでしまう。次に彼らの子どもたちが地表に出てくるのは13年とか17年後だ。この2008年の夏にも、アメリカの中南部で大量発生が予想されている。 1度に60億匹とか70億匹という単位で、限られた地域で発生するために、アメリカでは迷惑な存在としてしか見られていないようだが、素数ゼミは生物学者たちにとっては、非常に好奇心をくすぐられる研究対象のようだ。 吉村氏によれば、素数ゼミが素数年周期
Matzにっき(2008-03-04)
<< 2008/03/ 1 1. [Ruby] Ruby 1.9.0-1 snapshot released 2. 高木浩光＠自宅の日記 - 公開鍵暗号方式の誤り解説の氾濫をそろそろどげんかせんと 3. [Ruby] Lisa Awards: Biggest Hack for a Language Runtime on Dion Almaer's Blog 2 1. [教会] 第一安息日 3 1. [言語] CS 11: Python track: python idioms 2. [Ruby] Binary search algorithm - Wikipedia, the free encyclopedia 3. [OSS] Theological Cultural Analysis of the Free Software Movement 4. 小寺信良：正直、テレビはもうダメかも
mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ
今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基本はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬
Scala による diff の実装：Rainy Day Codings：So-net blog
「Scala で diff を書いてみた」[1] という記事に触発されて [2] の論文や [3] の解説を読んで diff のアルゴリズムを勉強して自分なりに Scala で実装してみました。 これは [2] で "An O((M+N)D) Greedy Algorithm" と呼ばれているほうの実装で、論文の後半では改良についても書いてあるけどそちらは読んでいません。 私なりに工夫をした部分は全体的に副作用を排除した所とエディットグラフの格子点をオブジェクトとして表現した点です。 元論文の擬似コードで "a number of simple optimizations are employed" とされている部分は可読性の観点から取り入れませんでした。ただ元論文が「D回の編集で到達する（対角線 k 毎の）最遠点の集合」を配列で管理しているのを Set で管理するようにしたのは本当はよろ
GJK アルゴリズム 説明 - ぽんこつでばいす
結構立ちましたが、ＧＪＫについてようやっとまとめれたのでアップしたいと思います。 同じように悩んだ方の手助けになればいいかな？って思います。 実装は簡単なんですけど、この記事用のサンプルは組んでません！ ヒマが出来て組めたらアップします。 GJK アルゴリズムは凸多面体同士が重なっているかどうかを調べるアルゴリズムです。 どれだけめり込んだか？を調べるアルゴリズムは Johnson's Distance アルゴリズムっていう別のアルゴリズムになりますが、 やっていることは、非常に良く似ています。 まず、GJK アルゴリズムの前提になっている、ミンコフスキー差について解説します。 ミンコフスキー差というのは、２つの物体の差の Swept Volume になります。 要するに、物体AとBがあった時に、B を原点で反転したもの（原点対称）を物体 A の周り（表面）で 移動させたときに生じる領域の
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法
ConsistentHashing - コンシステント・ハッシュ法 目次 この文書について コンシステント・ハッシュ法 実例 実装 用途 コンシステント・ハッシュ法 この文書について "Tom White's Blog: Consistent Hashing" の日本語訳です. http://weblogs.java.net/blog/tomwhite/archive/2007/11/consistent_hash.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 原文のライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/ 私は今までに何度かコンシステント・ハッシュ法にとりくんだことがある。 このアイデアをあらわした論文 ( David Karger らによる Consistent Hashing and R
ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
経路探索アルゴリズムA* - gan2 の Ruby 勉強日記
RTSや防衛ゲームでよく見るキャラが障害物を避けて通る移動方法って どういうアルゴリズムなんだろう？と気になったのでちょっと調べてみた。 そしたら、たぶんこれだっていうのが見つかったのでメモしておきます。 その名もA*(エースターって読むらしい)。 自分でFlash使って実装してみたい。 以下は参考ページ。 A*（A-star：エースター）探索アルゴリズム 概要の説明はここがすごく分かりやすい。WikipediaのA*の項を見たときは( ゜д゜)ポカーンって感じだったけど、ここの説明を読んだらすっきりした。 A*アルゴリズム、ActionScriptで。 Flashでの実装。ソース(コメントつき)あり。これを読んで勉強かなぁ。 http://torus.jp/memo/x200606/shibuya-js.rd.htmlと合わせて読むのがいいかも。 2007-07-12 C++での実装。ソ
DO : Bep: 最小完全ハッシュ関数を用いた連想配列
Bepという連想配列のライブラリを公開しました。BSDライセンスです． キーは文字列限定で，前もって大量のキーと値のペアが前もって分かっている場合（１千万個とか）、使ってもらえるよう最適化しています。（一応、アドホックな方法で一個ずつキーを登録する方法もサポートしています） 特徴は内部に最小完全ハッシュ関数を利用しており少ない作業領域量でありながらそこそこ高速に動くところです．今のところ１千万キーぐらいで動作するのは確認しています．１キーあたり必要な作業領域量は大体3bit + キー自体の長さになります． 最小完全ハッシュ関数の構築自体も面白い問題です．最小完全ハッシュ関数はキー同士が衝突せず、さらにキーの数がn個のときハッシュ値は[0...n-1]が返されるもので、ぎっしり詰まった連番が返されると思ってもよいです。この実現には以下の論文での手法を使いました．3-ハイパーグラフの頂点割り当
離散した点を補間してグラフを描画する方法：CodeZine
はじめに 実験結果をグラフに表示する時、測定点をプロットしてから、その間を自在定規などで結んだ経験があると思います。ここでは、これを自動的に行うプログラムを紹介します。このような作業は「補間」（Interpolation）と呼ばれますが、「補間」には色々な方式がありますので、これらを比較できるようにしました。 完成版アプレットを見る 対象読者 Lagrange、Newton、Splineなどの補間方式に興味を持ち、実験結果をまとめるのに、自分で作ったプログラムを応用したい人。また、CGの基礎としての補間の原理を学びたい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、それより古いバージョンでも大丈夫です。 補間とは 「狭義の補間」は、二点のデータを正確なものと仮定し、その中間点のデータを推測することで、「内挿」とも言います。これは、デジカメなどの画像処理で用いられます。一方
mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その五
先日、MySQL Conferenceという催しに行ってきました。そこでMySQLの開発者のBrian Aker氏およびMichael Widenius氏と話をする機会があったのですが、やっぱしトップランナー達と議論するのは刺激になるなぁと思ったmikioです（その時の資料）。さて、一連の連載も今回が感動の最終回で、TCの性能上の蘊蓄をお届けいたします。 なぜdynamic hashingを使わないか Brianさん達とTCの実装についても少し議論したのですが、その際にdynamic hashingをなぜ使わないのかと問われました。その背景として、TCやQDBMではハッシュのバケット数（＝格納するレコード数を予測してその数倍に設定すべき値）をデータベース作成時に指定しなければならないという問題があります。バケット数が大きすぎると空間効率が劣化し、小さすぎると時間効率が劣化するというトレード
sparsetable - steps to phantasien t(2007-09-07)
Matz日記 で紹介されている google-sparsehash を眺めてみた. ひさびさに Google 気分. :~/src/sparsehash-0.8 omo$ wc `find src/google/ -type f` 253 1348 10336 src/google//dense_hash_map 237 1309 9884 src/google//dense_hash_set 238 1244 9616 src/google//sparse_hash_map 223 1214 9245 src/google//sparse_hash_set 919 4776 37957 src/google//sparsehash/densehashtable.h 42 189 1187 src/google//sparsehash/sparseconfig.h 884 4642 371
lucille development blog » Blog Archive » Xorshift RNGs
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mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その弐
予定を立てた途端にやりたくなくなる症候群に堪えて連載を続けるmikioです（こんな私でもエアーマンくらいは倒せます）。前回はDBMの基本について説明しましたが、それを忠実に実装しても実際には使いものにはならないことにも触れました。今回は、実用的なDBMに進化すべく、Tokyo Cabinet（およびその前身のQDBM）で考えた工夫についてお話します。 ハッシュ関数についてもう少し 前回の記事に関して、「ハッシュ関数はビットシフト使って実装した方が早いよ」という旨のお便りをいただきました（ありがとうございます）。まさにその通りで、乗算命令（ここではimull）より左シフト命令（ここではsall）の方が速いみたいです（Intelの資料によると、mulが15から18で、salが4とのこと）。しかし、DBMの場合はファイルI/Oにかかる時間が支配的になるというのが重要な点です。したがって、ハッシュ
Matzにっき(2007-08-17)
<< 2007/08/ 1 1. [言語] 連載：C# 2.0入門 第3回 新しい繰り返しのスタイル − yield return文とForEachメソッド − ＠IT 2. [Ruby] Shoes, a Tiny Toolkit for Making Browser-like Things 2 1. [OSS] Download Hadoop at OSCON (Yahoo! Developer Network blog) 2. ウェブキャリアでWebエンジニアとしてのキャリアを磨こう 株式会社ウェブキャリア 3. 先達の業界に学ぶプロジェクトマネジメント 第1回 20年は遅れているITプロマネ：ITpro 4. 横浜 3 1. [OSS] 特別講演：「オープンソース・ソフトウェア開発思想とリアルな地域ネットワークの連 2. [Ruby] トークセッション-5：「世界に広がるオブジェク
NEC、JPEG2000より30倍速いロスレス圧縮技術
NECは25日、新方式の高速なロスレス画像圧縮技術を開発したと発表した。医療写真、デジタルカメラ、放送映像などへの応用を見込む。 ロスレス圧縮は、データ量を圧縮前と同等に伸長できる圧縮方法で、一度圧縮すると元に戻せない非可逆圧縮に対し、可逆圧縮と呼ばれる。展開時に劣化が生じないことから音声データや静止画データの分野での利用が知られる。静止画像データにおいては、JPEGが非可逆圧縮、JPEG-LSやJPEG2000が可逆圧縮の代表。 演算が複雑で回路規模が大きくなりがちなJPEG-LSなどと異なり、新方式では少数の隣接画素から展開後の予測を行なう、旧来の内挿予測方式を採用。ただし予測誤差のバラツキが多いため、JPEG-LSなどより圧縮率が低くなる。そこで伸張前の隣接画素だけではなく、符号化済みの予測画像からの情報も順次併用することで、高速動作と高い圧縮率を両立したという。同社では「階層的2次
Google Scalability Conference Trip Report: Using MapReduce on Large Geographic Datasets - Dare Obasanjo's weblog
Dare Obasanjo's weblog "You can buy cars but you can't buy respect in the hood" - Curtis Jackson Navigation for Google Scalability Conference Trip Report: Using MapReduce on Large Geographic Datasets - Dare Obasanjo's weblog Content Sidebar Footer These are my notes from the talk Using MapReduce on Large Geographic Datasets by Barry Brummit. Most of this talk was a repetition of the material in th
UnixコマンドのDiffやWdiffコマンドのロジックについて教えて下さい。…
UnixコマンドのDiffやWdiffコマンドのロジックについて教えて下さい。同様の機能をVBAに関数ないしはSubとして取り込みたいのです。関連情報でも結構ですので教えて下さい。
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