配車サービス対決！ウーバーテクノロジーズ vs. DeNA
一般ドライバーを活用した配車サービスに始まって、モビリティを超えた新しい価値を提案するウーバー。ネットオークション事業に始まって、ネットのさまざまな可能性を追求し続けるディー・エヌ・エー（DeNA）。両社は今、どのような未来を思い描くのか。 モビリティの新しい未来を描く2社 2009年に創業、タクシー配車サービスと、一般ドライバーによるライドシェアという革新的な発想で、またたくまにシェアリングエコノミー時代の雄となった、米国ウーバーテクノロジーズ。配車サービスのノウハウを活かした料理宅配サービスUberEatsなども好調で、2018年4〜6月期決算では、サービス前取扱高が前年同期比41％増の約1兆3,000億円に達したとも伝えられる。赤字は続くものの、2019年後半にはIPOを目指しているという。現在、NASAとも提携し、電動垂直離着陸機による「空飛ぶタクシー」実現に向けて 空へのノウハウ
日本人が貧しくなったワケ。もうアジアでもトップではない… | LIMO | くらしとお金の経済メディア
日本はかつて世界第2位の経済大国と言われ、40年以上アジアの経済盟主として君臨していました。ところが、2010年に中国の国内総生産（GDP／名目GDP）が日本を抜き去り、そのころから他のアジア諸国も急激な経済成長を遂げています。いったい、現在の日本は世界でどのくらいの経済力を持っているのでしょう。 日本の現在地 国別GDPランキングでは中国に抜かれてしまいましたが、国民一人当たりのGDPをみると、また景色が違って見えます。 後者で見ると日本はまだまだ健闘しているのでは、と思いたいところですが、現実はさにあらず。図表1で見ていただくと、世界211カ国中32位ですから、サッカーのFIFAワールドランキングと似たような順位です（2019年4月4日現在、日本のランキングは26位）。 国別GDPで世界第3位ながら、国民一人当たりGDPでは第32位という事実。これって、かなりショッキングな数字ではない
Deepfakes/FaceSwapの作り方 実施編 （Mac OSX）
この記事は、ディープラーニング（Tensorflow と OpenCV）を使った動画内の顔の置き換えのチュートリアル（Mac版）です。 必ず、以下を読み、理解した上で本記事をお読みください。 注意記事「What I’ve learned」 @ reddit 参考記事「Tutorial for Mac 」 @ reddit 2018/02/08: 参考記事の著者のアカウントが閉じられたため、リンクが切れました。主な内容としては、「偽装ポルノに使うな」で、ここでも同じことを強く言います。 Deepfakes/Faceswapの違法性に関しては、「Deepfakes の作り方から学ぶ機械学習と SNS などの画像公開の危険性」をご覧ください。 Deepfakes の作り方から学ぶ機械学習と SNS などの画像公開の危険性 はじめに この記事は人物 A の顔を、人物 B の動画の顔に置き換える技術
ディープラーニングで動画の顔画像の入れ替え実施編＆そこから学ぶ機械学習の基礎の基礎 （Mac OSX） - Qiita
🐒 この記事は、Mac ユーザーで「包丁は料理に使うもの」であり「犯罪・復讐・脅迫に使うものではない」ことがわかる方、そして料理に興味を持つも「包丁の仕組み」が料理より気になる、形から入るタイプの方限定の記事です。 また、この記事は「いいね」（旧 LGTM）が付くたびに見直して何かしら手を入れています。変更通知も送りませんので、ストックくださった方は、お暇な時にまた覗きに来てください。（初稿 2018年02月08日） 「実施編」とは言ったものの、記事の後半は「機械学習の基礎の基礎」であるため、いささか長い記事になっています。ハンズオンというより、むしろ読み物なので、まずはお手すきにスマホとかでゴロ寝しながら読んでください。全体像を把握してからトライされるのが良いと思います。 はじめに この記事は「人物 A の動画の顔を人物 B の顔に入れ替える技術文書」です。その「具体的な HowTo
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Beyond Meat is a ‘disruptor’ as plant-based meat industry sales poised to reach $100 billion
動画Hank
