品質と文化：別の分野、業界からの学び
原文(投稿日：2019/06/20)へのリンク 航空や医療といった別の業界について学び、別の分野を研究することで得られるものがある、とPoppuloのソフトウェアテスターであるConor Fitzgerald氏はRebelCon.io 2019で語った。航空には失敗から継続的に学ぶ歴史がある一方、医療では文化とバイアスが、学びと継続的な改善の障壁であるように思われる。 Fitzgerald氏の航空への興味はコーチングコースに始まっている。例えば、非難のない文化へのシフトなど、インストラクターが航空における文化の変化を何度も引用していたからだ。チェックリストが航空業界の優れた安全記録にどう貢献したかを学ぶのに、いかに興味をそそられたかを述べた。 救急法のコースでFitzgerald氏は、医療はヒューリスティックス、記憶術、オラクルを利用していると気付いた。彼は、医療で使われているもので、他に
ねむいさんのぶろぐ | STM32H7を使ってみる3 -キャッシュ・ワンダリング(前篇)-
!告! DropBoxの仕様変更に伴いまして過去の記事の画像が 見えなくなっていた問題はようやく解消しました！ 現在EDGEで正常に閲覧できるよう過去の記事を適宜修正中です。 ←前回 次回→ 今から4年以上前、STM32F7ではぢめてキャッシュという概念に対峙し、分かった つもりでお茶を濁してきましたがH7になった今どうしても正面から向き合わざるを 得ない事態になってしまいました…それも最悪な形で！！ ●Cortex-M7のキャッシュにエラッタ発覚! オイオイオイ死ぬわ私。(一般には今年春くらいに知れ渡った内容です) 要約しますとCortex-M7系マイコンでキャッシュポリシーをライトスル―にした状態で Double-WORD(ARMの場合8バイト)の読み書きを同一のアドレスで行った時に、読み 出しの時にデータが壊れる事があるという内容…しかも現
生活習慣病を1/10に。「1日8000歩/20分速歩き」の驚異的な成果とは | ライフハッカー・ジャパン
現代人の持つ悩みの一つが、運動不足。ジム通いもジョギングも長続きしなかった…といった苦い経験をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。 IBMが運営するWebメディアMugendai（無限大）にて、「1日8000歩/そのうち20分の速歩きが、あらゆる病気を予防する」と題された研究結果が紹介されていました。20年もの歳月をかけたという研究の、気になる内容とは。 一人あたりの医療費を10万円削減。世界が驚いた「中之条の奇跡」とは インタビューに登場していたのは、東京都健康長寿医療センター研究所の青栁幸利さん。5000人を対象に、加速度センサーのデータ収集や定期的な問診などを何と20年間続けた「中之条研究」を発表された方です。ちなみにこの研究名は、青栁さんご自身の故郷である群馬県中之条町で行われたことにちなんでいます。 「あらゆる病気を予防する」とは、いかにも大上段に構えた表現にも思えてし
「LLVM 9.0」リリース、asm gotoのサポートでLinuxカーネルのビルドが可能に | OSDN Magazine
The LLVM Projectは9月19日、コンパイラおよび関連ツールチェーン集「LLVM 9.0」をリリースしたことを発表した。ライセンスが例外付きApache License 2に変更になったほか、機能面ではメインラインのLinuxカーネル（x86_64）のビルドが可能になり、RISC-Vサポートが正式扱いとなるなどの強化が加わっている。 LLVMはモジュラーおよび再利用可能なコンパイラとツールチェーンを提供するプロジェクト。イリノイ大学でSSAベースのコンパイラ開発プロジェクトとしてスタートした。現在はLLVM Coreに加え、フロントエンドのClang、デバッガのLLDB、C++11とC++14をサポートするC++ Standard Libraryの実装であるlibc++とlibc++ ABIなど、複数のサブプロジェクトを擁する。 LLVM 9.0は3月に公開されたバージョン8に
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Understanding Convolutions on Graphs Ameya Daigavane, Balaraman Ravindran, and Gaurav Aggarwal Understanding the building blocks and design choices of graph neural networks. A Gentle Introduction to Graph Neural Networks Benjamin Sanchez-Lengeling, Emily Reif, Adam Pearce, and Alexander B. Wiltschko What components are needed for building learning algorithms that leverage the structure and propert
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