2021/4/28 に東京大学で開催された<AIセミナーシリーズ> 「Arm CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門」講演会で使用した資料になります。
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Kongハンズオンワークショップ(LAByrinth) https://konghq.connpass.com/event/211017/ で発表したスライドです。 APIゲートウェイおよびService Meshを提供するサービスコネクティビティプラットフォームである"Kong Konnect"の最新情報とともに、Kong製品のアップデート情報をお届けします。 今回は、8月にリリースした最新バージョンである"Kongゲートウェイ2.5"を中心にご紹介します。 アップデートの内容について、最新情報を適宜Agendaに追記しますのでチェックしてください。出来るだけ新しい情報をお届けするように準備します。 Kong Konnectに、はじめて接する方、知っているけど最新の状況を確認したい方にむけて、最新情報とデモとともにKong Konnectをご紹介します。 Kong Konnectは、AP
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質(異なるドメイン)のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.CNNは画像分類だけではなく,セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている.本講演では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い,それぞれ解説を行う. Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
Java/Spring Boot/MyBatis/Thymeleafを使った、ドメイン駆動設計のサンプルコード。ビジネスルールに焦点を合わせ、計算モデルで複雑さを整理し、型指向のプログラミングで実装する、その具体例。Read less
Azure Stack HCI の パフォーマンス履歴と Azure Monitor for HCI の資料です。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
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