2017年12月11日のブックマーク (5件)

  • 推定500歳!地上で最古の脊椎動物はガリレオの時代から生きてきた | ワールド | 最新記事 | ニューズウィーク日本版 オフィシャルサイト

    1年に1センチずつ、何百年もかけて巨体になる神秘のニシオンデンザメ juniel85/Instagram <生殖年齢に達するまで150年?──北の深海でスローモーに生きるニシオンデンザメの驚くべき生態> 地球上で最古の生きた脊椎動物が見つかった。北大西洋と北極の冷たい海にひっそりと暮らしてきたニシオンデンザメの一種で、いちばん古い個体は512歳になる可能性もあると、英サイエンス誌は伝えている。 デンマークの海洋生物学者ジュリアス・ニールセンが率いる科学者チームによれば、ニシオンデンザメはまるで冬眠中のようにのろのろと生きており、1年に約1センチしか成長しない。つまり、科学者たちが発見した約5.5メートルのメスの個体は、すでに数百年生きてきたことになる。

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    maruware 2017/12/11
  • ガンダム・春麗・デロリアン・AKIRAの金田バイクがVR世界に集結する映画「レディ・プレイヤー1」予告編公開

    スティーブン・スピルバーグ監督の最新作「レディ・プレイヤー1」の予告編が公開されました。最先端VRである「オアシス」のどこかに隠された56兆円の遺産を巡る争いの中では、日を代表するキャラクターも多数登場。2017年7月に公開されたティザー映像でAKIRAのバイクやデロリアンの登場が確認できましたが、予告編では新たにガンダムや「ストリートファイター」の春麗たちの姿が加わっています。映画の公開は2018年4月20日(金)です。 映画『レディ・プレイヤー1』予告1【HD】2018年4月20日(金)公開 - YouTube 父親に「スーパーヒーローらしく」と名前を付けられた主人公のウェイド・ワッツ。 しかし両親を早くに亡くして、オハイオ州コロンバスの片隅にたどり着きました。 ウェイドの唯一の娯楽は、完全なVR世界を体験できる「オアシス」。 この世界の中なら、ウェイドでもデロリアンを乗り回せます。

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    maruware 2017/12/11
  • Dockerコンテナ時代の第一章の終わり、そして第二章の展望など - Publickey

    コンテナ型仮想化の技術や実装はDockerが登場する以前から存在していたとはいえ、IT業界格的にコンテナの活用が始まったと言えるのは、やはり2013年3月に当時のdotCloudからDockerが登場したことがきっかけでしょう。 そうして始まったコンテナ時代の第一章は今年2017年、コンテナの標準仕様がOpen Container Initiativeによって策定完了し、コンテナオーケストレーションの事実上の標準がKubernetesに決まったことで基盤技術の基要素がおおむね固まり、一つの区切りがついたように見えます。 そして今後は、この基盤技術を用いたコンテナによる分散アプリケーションのための様々なサービスや開発、テスト、デプロイ、番環境に対応したツールやサービス実行環境などのソリューションが登場し、競う段階へ入っていくのではないでしょうか。 この記事では、Docker登場から現

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    maruware 2017/12/11
    良まとめ
  • DL4US | Deep Learning for All of Us

    7/13、抽選を通過された方には、メールにてオンラインテストのご案内をお送りしました。 迷惑メールフォルダに入っている場合もありますので、ご確認をお願いします。 当初7/12〜15にオンラインテストを実施する予定でしたが、想定以上のお申し込みがあったため、スケジュールが遅れております。 今回は、まず最初に抽選を行い、当選された方にのみオンラインテストを受けていただく運営とさせていただきます。 抽選の結果の発表は、オンラインテストのご案内メール(7/13送信予定)をもってかえさせていただきます。 オンラインテストは7/14〜16を予定しております。 DL4USは,高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした,アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムです.3年間で1,000人のDeep Learning技術者を育成し,人工知能分野における日の競争力を向上すること

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    maruware 2017/12/11
    無料でインスタンスまで用意されるのすごい。福祉。
  • Seq2Seq まとめ - higepon blog

    以前作った Seq2Seq を利用した chatbot はゆるやかに改良中なのだが、進捗はあまり良くない。学習の待ち時間は長く暇だし、コード自体も拡張性が低い。そういうわけで最新の Tensorflow のバージョンで書き直そうと思って作業を始めた。しかし深掘りしていくと Seq2Seq の詳細を分かっていなかったことが発覚したのでここにまとめる。間違いを見つけたらコメントか @higepon まで。 Seq2Seq のすべてを解説するのではなく、Tensoflow/nmt/README.md のチュートリアルをベースにする。読んだだけでは、理解できなかった部分を補っていく形で進める。 必要とされる前提知識 DNN の基礎。構造、training、 loss とかそういう話。back prop は別に理解できなくても可。 RNN の基礎。RNN が時系列の扱いに向いているとか。RNN の構

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    maruware 2017/12/11