IIJmio meeting 23 DNSフィルタリングをなぜ行うのか
3. 3 本日取り扱う内容 • 本日取り扱う「DNSフィルタリング」は、2019年7月1日 より開始予定※の、「セキュリティ対策のためのDNSフィ ルタリング」です • ※IIJmio各サーサービスでの開始予定日 • IIJの他のサービスでは開始日が異なります • 以下の「フィルタリング」は、本日取り扱いません • 一部言及はあります • 児童ポルノ対策のためのDNSフィルタリング • 著作権保護のためのDNSフィルタリング (海賊版サイトブロッキング) • 青少年保護のためのWebフィルタリング • 海賊版サイトブロッキングと通信の秘密については、 2018年7月のIIJmio meeting 20で取り上げています • http://techlog.iij.ad.jp/contents/iijmio-meeting
マイナンバーのチェックデジットがかなり恥ずかしい件について - CSS2017キャンドルスターセッション
6. 具体例 綾鷹500ｍｌのJANコード ↓ 82 mod 10 = 2 × × Code 4 9 0 2 1 0 2 1 0 7 6 4 8 重み 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 乗算 4 27 0 6 1 0 2 3 0 21 6 12 合計 82 × × × × × × × × × × × × ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 8. Verhoeffによる調査（郵便番号） 誤り 桁数 誤りの種 類 誤り数 頻度 1 単純誤り 9,574 79.05% 2 入替 1,237 10.21% 双子 (aa→bb) 67 0.55% 似た音 (1a→a0) 59 0.49% その他の 2桁 232 1.92% 飛び越し 入替 99 0.82% 飛び越し 双子 35 0.29% 他の飛び 越し誤り 43 0.36% その他 98 0.81% 3 169 1.40
多項式あてはめで眺めるベイズ推定�~今日からきみもベイジアン~�
多項式あてはめを例に、最小二乗法からガウスノイズモデル、ベイズ推定へと拡張していきながらベイズ推定の説明をする。実験はEdwardで行った。Read less
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
4. 3 会社紹介 ≪書籍≫ 『One to Oneマーケティングを超えた 戦略的Webパーソナライゼーション』 (出版社：日経BP社 発売：2002年5月） 弊社代表トーマス・フォーリーの著書です。 ≪受賞歴・メディア掲載≫ 社名 ： 設立 ： 代表者 ： 資本金 ： 事業内容： 所在地 ： シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 1998年8月 代表取締役兼CEO トーマス・フォーリー 242百万円 （2016年10月26日現在） 人工知能技術をベースとした、 リアルタイムレコメンドサービスおよび ターゲティング型広告サービスの提供。 【大阪本社】 〒564-0063 大阪府吹田市江坂町1-23-43 ファサード江坂ビル10F 【東京オフィス】 〒102-0072 東京都千代田区飯田橋2-6-6 ヒューリック飯田橋ビル5F スマートターゲティング技術で、リアルタイムレコメンドサービス『ア
現在のDNNにおける未解決問題
脳型計算機雑談会での資料です 1. 大きなNNの学習はなぜ一様に成功するか 2. 敵対的生成ネットワーク(GAN)の解析 3. seq2seqによる可変長情報の埋め込み 4. Ladder Networkの解析 Read less
G社のNMT論文を読んでみた
1. Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation 中澤 敏明 2016年 黒橋・河原研 夏の勉強会 http://arxiv.org/abs/1609.08144 2. NMTの問題点 1. トレーニングも翻訳も(PBSMTに比べて)遅い 2. 低頻度語の翻訳が弱い – 既存手法はattentionに頼っているが、attentionは 信頼性が低い • Addressing the Rare Word Problem in Neural Machine Translation • On Using Very Large Target Vocabulary for Neural Machine Translation – 翻字(transl
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
IIBMP2016（第五回生命医薬情報学連合大会）での招待講演の内容です。深層学習を生成過程の問題としてとらえて、なぜ表現を学習できるのかを説明した後に，深層生成モデル（VAE, GAN, 少しだけ自己回帰モデル, エネルギーモデル, モーメントマッチングモデルを紹介します。Read less
Ruby で高速なプログラムを書く
2. 自己紹介：遠藤侑介 • Ruby コミッタ（2008年～） – Rubyのテストを増強した – コードカバレッジ測定機能を 実装した – キーワード引数を実装した – Ruby 2.0 リリースマネージャ だった – 最近は何もしてない 2 ’06下 ’07上 ’07下 ’08上 60 70 80 90 100 coverage(%) 70% 85% C0カバレッジ遷移 3. と私 • 立ち上げの時に @chezou さんに相談を受けた • 初期に数回だけ参加した • Kawasaki.rb #005 （2013-10-23）で発表した – 以上（すみません） • ちなみに Kawasaki.rb #005 で発表したものは 3 4. eval$s=%q(eval(%w(B=92.chr;N=10.chr;n=0;e=->(s){Q[Q[s,B],?"].gsub(N,B+?n)};
Metaprogramming in Haskell
PFI セミナーで Template Haskell の機能 と Haskell での総称プログラミングの手法を解説したスライド。 スライド中で使用したサンプルはこちらに： http://github.com/konn/Meta-Programming-in-Haskell-ExampleRead less
信号処理・画像処理における凸最適化
日本オペレーションズ・リサーチ学会「最適化の基盤とフロンティア」研究部会（http://dopal.cs.uec.ac.jp/okamotoy/woo/ 第4回 2015/11/28）の講演スライド（微修正版）Read less
Compilers Are Databases
The document discusses a new compiler architecture for the Dotty Scala Compiler (dsc) that takes inspiration from functional databases. The architecture treats all values as time-varying functions indexed by compilation phase. This allows the compiler to answer questions about program elements by looking up their meaning at a specific point in time. The core data types include time-indexed abstrac
関数型プログラミングの今昔（仮）
函数プログラミングの集いで発表したスライド． 後半についての詳細を知りたい方には， Hudak らの A History of Haskell をお薦めします．Read less
Freer Monads, More Extensible Effects
PPL 2016 における講演。Haskell Symposium 2015 で発表した Kiselyov & Ishii の同名論文の解説スライド。Read less
Alloy論理データモデル
3. (2)論理データモデリングの成果物 ER図(IDEF1X)がよく用いられる. 図や記号を駆使しているので、一覧性、視認性がよい. 関係の重複度、依存性や一意キーを表現可能. ※ http://www.idef.com/pdf/Idef1x.pdfより引用 4. (3)問題点 ER図(IDEF1X)で表現可能な構造と制約は限定的. 属性の重複度、他属性との関連を表現する規定はない. 分類関係(Categorization Relationships)があまり現場で使 われていない(ツールが対応していなかったりする). エンティティインスタンスの集合に対する制約は表現できな い. 制約の表現は自然言語でチェックは人手. レビューに頼らざ るを得ない. 論理データモデリングとしては不十分ではないか？ ER図作成がRDBのテーブル設計の前段階という位置
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関数プログラマから見たPythonと機械学習
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すごい Frege たのしく学ぼう！
